"debug build" for at least one image
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- docker, python
- 領域
- build-system, devops
調査の方向性
まず、slim-bullseye イメージがどのようにビルドされ、./configure オプションと LDFLAGS がどこで設定されているかを確認します。提案されている Python のデバッグビルドフラグ、GDB のインストール、GDB 拡張機能を、既存のイメージプロセスと照らし合わせて確認します。プロジェクトに、ドキュメント化されたデバッグイメージ、または core dump と backtrace を生成するための、maintainer が明確に承認した代替手段があれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Recently we had a C extension for python failing in production in an environment that we do not own ourselves. The data in that environment was causing the issues. Because for that reason, it was complicated to reproduce it in different environments, we looked into running a debug version of python in that environment to understand where it was crashing, but that turned out quite complicated to do.
In the end I managed to home in on the data issues, set up data locally to reproduce it and build a debug version of the slim-bullseye image that I could use as a source for our application image. This allowed us to dump a core and investigate the back traces.
Would it be helpful to have at least one image that contains a debug build of python in this stack, so that it's easier for developers to switch to that image and do this analysis?
An image that adds these lines to .,/configure
--with-pydebug \
CFLAGS="-g -O0" \
and sets LDFLAGS="" instead of LDFLAGS="-Wl,--strip-all"; \ ,
installs gdb and gdb extensions (# enable GDB to load debugging data: https://github.com/docker-library/python/pull/701)
If that's not a good idea, could you let me know what you'd recommend otherwise as a better process?
- 主要言語
- Dockerfile
- スター
- 2.8k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 3日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
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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