[BUG] resolve failing and flaky tests in CI, and race conditions in tests using server
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Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 25/100
Direção de pesquisa
Start by reproducing the reported flaky failures in remote CI and inspect the server tests for shared-state or parallel-run races. Review the extension pattern from issue 1575 and compare the proposed mock, local-server, and decoupled server-test approaches. Done means the CI test matrix is reliable and server tests no longer fail sporadically when runs overlap.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Currently, the remote CI is not reliable and will result in faliures and sporadic failures that are unrelated for the PR in question - that means the remote CI is not usable for practical purposes. Problems:
- it may still be that not all failures are temporarily decorated with
xfailandskipproperly - I think there is a even race condition in tests for the server, which results in sporadic failures, especially if multiple CI runs happen in parallel (which happens in every PR since there is a test matrix)
I am not sure how to address this best long-term; short-term I would suggest to simply skip all the flaky tests.
Mid-term, I think the server tests need to be decoupled from openml-python SDK tests, i.e., replaced by three things:
- mock backends for simple API tests
- a local server option that runs on the VM. This can follow the extension pattern introduced in the v1-v2 migration, see https://github.com/openml/openml-python/issues/1575
- tests for the server API decoupled from tests from
openml-python, possibly on a CRON and controlling for race conditions
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 366
- Forks
- 308
- Merge médio
- 1d 16h
- PRs com merge (30d)
- 7
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Tem um modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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