benchmark representing async-heavy, heterogeneous workload
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- performance
Direção de pesquisa
Comece revisando os benchmarks assíncronos existentes no pyperformance e compare o comportamento de suas corrotinas com a carga de trabalho heterogênea e intensiva em trocas de contexto descrita aqui. Defina um benchmark representativo e estabeleça como ele deve ser executado e medido; considera-se concluído quando a carga de trabalho for adicionada à suite e produzir resultados comparáveis de desempenho do interpretador.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
context: Recently I set about trying to find a faster Python interpreter for my async app, which has a high rate of context switching, many coroutines, and each coroutine running different code. I found that the app runs 2x slower on PyPy, and 20% faster on Pyston-full. One reason may be that a tracing JIT will naively trace across context switches, such that a given trace will never be repeated, due to arbitrary occurrence and ordering of coroutine resumes.
There really seems to be nothing in the benchmark world that represents this kind of async workload-- which, by the way, I expect to become more popular with time. The current async benchmarks in pyperformance have nothing like this-- the coroutines are trivial and homogenous.
It's concerning that the Pyston full fork is being retired, while PyPy blindly continues as if everything's OK, and faster-python proceeds at a furious pace-- all without evaluating a workload that is significant today, and may become more so in the future.
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 1k
- Forks
- 203
- Merge médio
- 1h 20min
- PRs com merge (30d)
- 2
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
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.
Mais de python/pyperformance
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 75/100
python/pyperformance#346 · 3 comentários ·
-
python/pyperformance#474 · 4 reações · 1 responsável ·
-
Enable decimal benchmarks Aberta
Dificuldade 3/5 1-2 dias Facilidade para iniciantes 25/100
python/pyperformance#473 ·
-
Dificuldade 3/5 1-2 dias Facilidade para iniciantes 55/100
python/pyperformance#464 ·
-
Dificuldade 4/5 3-5 dias Facilidade para iniciantes 48/100
python/pyperformance#460 · 2 comentários · 1 reação ·
Todas as issues de python/pyperformance
Issues semelhantes
-
essnmx good first issue
Dificuldade 1/5 Menos de uma hora Facilidade para iniciantes 95/100
-
[Feature] 奇物选择添加优先级 Aberta
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 65/100
syfoud/Simulated_Scepter#174 ·
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 75/100
Giskard-AI/giskard-oss#2840 · 1 comentário ·
-
A claim comment carrying the issue number is silently declined while the workflow reports success Abertaarea: repo bug perceived difficulty: 2
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 70/100
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 75/100
yeti-platform/yeti#1380 ·