Investigate Python SDK concurrency limitations
@seherv がすでに取り組んでいます。
2026年4月28日 から。
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
The Python Dapr SDK currently relies on threadpool-based execution for workflow and activity processing. This model has known limitations:
- The GIL (Global Interpreter Lock) constrains true parallelism for CPU-bound work
- Thread pool exhaustion under high concurrency can delay sidecar acknowledgments
Native asyncio execution would allow the SDK to handle a higher volume of concurrent workflow tasks without the overhead and contention introduced by thread management, reducing sidecar response latency under sustained load.
Goals
- Quantify the throughput and latency characteristics of the current threadpool implementation under sustained workflow load
- Rewrite workflow and activity execution to use native asyncio
- Validate that the rewrite improves sidecar response latency and throughput under load conditions
Tasks
- Benchmark current threadpool implementation — measure workflow throughput, activity concurrency, and sidecar acknowledgment latency under sustained load
- Document failure conditions — identify load thresholds at which sidecar response times begin to degrade
- Design asyncio execution model — propose the replacement architecture for workflow and activity dispatch
- Implement asyncio rewrite — replace threadpool-based execution with native asyncio in the workflow worker
- Ensure existing workflow and activity behavior is preserved
- Load validate — re-run benchmarks against the rewritten implementation under production-representative load and confirm improvement in sidecar response latency and throughput
- Document operational guidance — update SDK documentation with concurrency configuration recommendations for workflow-heavy deployments
- Write Dapr OSS blog on findings
- 主要言語
- Python
- スター
- 272
- フォーク
- 152
- 平均マージ
- 1日 13時間
- マージ済み PR（30日）
- 4
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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