logging: Logger.setLevel() and logging.disable() are O(number of loggers)

オープン
#160,936 コメント 2 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

メンテナーはふだん 1 日以内に返信

まだ誰も着手していません。

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
38/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
活発
技術スタック
python

調査の方向性

Start with Manager._clear_cache() and Logger.isEnabledFor() in CPython’s logging implementation, then inspect the logging tests that cover cache invalidation. The issue includes a benchmark reproducing quadratic behavior across thousands of loggers. Done means cache clearing scales with loggers that have cached values while preserving correct isEnabledFor() results after level changes.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

performance stdlib type-bug
Bug report

Every Logger.setLevel() and logging.disable() call goes through Manager._clear_cache(), which walks the whole loggerDict and clears each logger's isEnabledFor cache, even the ones that never cached anything. So setting the level on N loggers one by one is quadratic. That shows up in apps or test suites with thousands of loggers (one per module/plugin/connection) that get configured individually.

import logging, time

for n in (1000, 2000, 4000, 8000):
    logging.root.manager.loggerDict.clear()
    loggers = [logging.getLogger(f"app.mod{i}") for i in range(n)]
    for lg in loggers:
        lg.isEnabledFor(logging.DEBUG)
    t = time.perf_counter()
    for lg in loggers:
        lg.setLevel(logging.INFO)
    print(f"{n:5d} loggers: {time.perf_counter() - t:.3f} s")

On 3.14.7 this gives about 0.23 s at 2000 loggers, 0.89 s at 4000 and 4.4 s at 8000 (each doubling is about 4x).

A fix is to have the manager remember which loggers actually have something in their cache (a WeakSet filled on the isEnabledFor cache-miss path, which already holds the lock) and only clear those. The cache-hit path doesn't change. I have a patch ready and can open a PR.

CPython versions tested on:

3.14, CPython main branch

Operating systems tested on:

Linux

Linked PRs
  • gh-160937
主要言語
Python
スター
77.8k
フォーク
37.7k
平均マージ
17時間 2分
マージ済み PR(30日)
699

環境構築

Codespaces で開く

このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

python/cpython のほかの issue

python/cpython の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。