Improve hashing management for large file parts
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 22/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- python
- 領域
- performance
研究方向
The issue asks for hashing of large file parts to move off the main sync thread, possibly into a multiprocessing pool behind a new parameter. The payload names no files or tests, so start by locating the sync path where hashing and uploads are scheduled and how the existing executor is passed in. Done would mean a design agreed in the thread first, then a parameter that parallelizes hashing with a test showing the upload threads are not starved. Expect to ask maintainers about the design before writing code.
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Currently during sync the main thread does all the hashing aggresively, which can put it hundreds or thousands of parts ahead of the uploading threads.
I suggest we introduce a new parameter (to emerge executor?) which will create a multiprocessing pool which will farm out those hashing requests to separate processes, so that it can be parallelized over many cores for a generally faster operation. This also partially addreses the pycurl problem where performance may increase to a point where we'll want to avoid hashing in the main thread.
- 主要語言
- Python
- 星號
- 214
- 分支
- 68
- 平均合併
- 51 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 6
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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