"Total elapsed time" in the JOB DONE line is ~1.79 billion seconds (perf_counter overwrites the time.time() start)

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#355 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

@tino097 đang làm issue này rồi.

Từ ngày 28/10/2026.

  • #357 của @tino097 — đang mở

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
backend, data-engineering

Hướng nghiên cứu

Read pipeline_core.py, jobs/stages/download.py, and the elapsed-time logging in local_runner._log_done and prefect_flow.py. Trace how timer_start is initialized and then reassigned, and check the reported duration on both runner paths. Done means successful jobs report a duration close to their actual runtime, including the Prefect duration_seconds value.

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

Mô tả

Every successful job on main ef6b6a4 ends with:

DATAPUSHER+ v3.0.0a0 JOB DONE! Total elapsed time: 1,792,617,918.06 seconds.

for a job that took about two seconds.

Cause: pipeline_core.py initialises the context with timer_start=time.time(), but DownloadStage.process (jobs/stages/download.py) reassigns context.timer_start = time.perf_counter() to measure the fetch and never restores it. perf_counter() is a small monotonic value, so the final time.time() - runtime.timer_start in local_runner._log_done (and the equivalent lines in prefect_flow.py, including duration_seconds reported to Prefect) is roughly the Unix epoch.

Suggested fix: give the download stage its own local start variable (or a separate fetch_start field on the context) and leave timer_start untouched.

Observed with prefect_enabled = false on CKAN 2.13.0a0; the same subtraction is used on the Prefect path.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
47
Fork
33
Merge trung bình
2 giờ 28 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
10

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

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 dathere/datapusher-plus

Tất cả issue của dathere/datapusher-plus

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.