DictStore: a multi-chunk external leaf can be read across a concurrent overwrite, mixing two generations

Đang mở
#693 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
databases

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với DictStore.getitem, đường dẫn đọc chunk ở lớp C và bài kiểm thử hiện có test_dict_store_read_during_overwrite; tái hiện trường hợp nhiều chunk được mô tả trong issue. Thay đổi được xem là hoàn tất khi các lần ghi đè đồng thời không còn khiến một lần đọc kết hợp các chunk từ các thế hệ khác nhau, đồng thời xem xét workaround locking đã được ghi chép và các hướng dẫn bị ảnh hưởng.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Overwriting an external DictStore leaf while another process reads it can hand that reader an array assembled from two different generations of the value. No error is raised and the data is not corrupt — the array simply never existed as a stored value.

Cause

The handle DictStore.__getitem__ returns holds no file descriptor. The C layer re-opens the leaf by path for every chunk it decompresses, so one arr[:] over an N-chunk leaf is N independent opens. A concurrent __setitem__ on the same key swaps a new leaf into place between two of those opens, and the read takes its low chunks from the old file and its high chunks from the new one.

This is the layer underneath #692. That one was about readers hitting a partial file and failing with RuntimeError: Error while getting the buffer; the fix (build the leaf beside its final name, os.replace() it in) made every file a reader can open complete. Chunks now decompress correctly — but not necessarily all from the same generation.

Reproducer

A 40-chunk leaf, one reader handle, a writer process atomically replacing the file in a loop. Each generation i is np.full(N, i), so any mix is visible as more than one distinct value:

N, CHUNK = 4_000_000, 100_000
blosc2.asarray(np.full(N, 0, dtype=np.int64), chunks=(CHUNK,), urlpath=path, mode="w")
handle = blosc2.open(path, mode="r")
# writer process, in a loop:
#   blosc2.asarray(np.full(N, i, dtype=np.int64), chunks=(CHUNK,), urlpath=tmp, mode="w")
#   os.replace(tmp, path)
data = handle[:]
assert len(np.unique(data)) == 1   # fails

Result on an M4 Pro (macOS, blosc2 4.10.1.dev0):

TORN on read 27: generations [34 35] ... (2 distinct)
reads=249 torn=38 runtime_errors=0

38 of 249 reads straddled a swap. runtime_errors=0 confirms the atomic replace is working; this is a separate failure mode.

Scope
  • Needs a concurrent overwrite of the same key — a write-then-read store never sees it.
  • Single-chunk leaves are immune (one open per read). That is why test_dict_store_read_during_overwrite never caught it: its leaf is 800 bytes.
  • Scales the wrong way: the bigger the leaf, the more opens per read and the wider the window.
Possible fixes
  1. Versioned leaf names (hot.<tick>.b2nd): an overwrite writes a new path, and the reader keeps reading the generation it resolved under the lock. The real fix — MVCC in effect — at the cost of a reclamation story for stale versions.
  2. Hold the store lock across the whole read: __getitem__ could no longer return a lazy handle; callers would need a context manager or a read-into-memory API.

Documented as an accepted race for now (DictStore docstring and the "Sharing Containers Across Processes" guide), with holding_lock() around a copy-out as the workaround.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
211
Fork
63
Merge trung bình
1 ngày 7 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
5

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của Blosc/python-blosc2

Tất cả issue của Blosc/python-blosc2

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.