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Dataloader in multi-threaded environments

Aberta
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@Cito já está trabalhando nisso.

Desde 10/12/2019.

Avaliação

Esta issue ainda não foi avaliada.

Descrição

discussion help wanted investigate

Hi,

I've been thinking a bit about how we could implement the Dataloader pattern in v3 while still running in multi-threaded mode. Since v3 does not support Syrus's Promise library, we need to come up with a story for batching in async mode, as well as in multi-threaded environments. There are many libraries that do not support asyncio and there are many cases where it does not make sense to go fully async.

As far as I understand, the only way to batch resolver calls from a single frame of execution would be to use loop.call_soon. But since asyncio is not threadsafe, that means we would need to run a separate event loop in each worker thread. We would need to wrap the graphql call with something like this:

def run_batched_query(...):
    loop = asyncio.new_event_loop()
    execution_future = graphql(...)
    loop.run_until_complete(result_future)
    return execution_future.result()

Is that completely crazy? If yes, do you see a less hacky way? I'm not very familiar with asyncio so I would love to get feedback.

Cheers

Linguagem predominante
Python
Estrelas
531
Forks
147
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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