"debug build" for at least one image
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- docker, python
- 領域
- build-system, devops
研究方向
首先檢查 slim-bullseye 映像的建置方式，以及其 ./configure 選項和 LDFLAGS 的設定位置。根據現有映像流程，檢查提議的 Python 偵錯建置旗標、GDB 安裝和 GDB 擴充功能。完成的標準是：專案擁有已記錄文件的偵錯映像，或擁有一種明確且經 maintainer 核准的替代方案，用於產生 core dump 和 backtrace。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Recently we had a C extension for python failing in production in an environment that we do not own ourselves. The data in that environment was causing the issues. Because for that reason, it was complicated to reproduce it in different environments, we looked into running a debug version of python in that environment to understand where it was crashing, but that turned out quite complicated to do.
In the end I managed to home in on the data issues, set up data locally to reproduce it and build a debug version of the slim-bullseye image that I could use as a source for our application image. This allowed us to dump a core and investigate the back traces.
Would it be helpful to have at least one image that contains a debug build of python in this stack, so that it's easier for developers to switch to that image and do this analysis?
An image that adds these lines to .,/configure
--with-pydebug \
CFLAGS="-g -O0" \
and sets LDFLAGS="" instead of LDFLAGS="-Wl,--strip-all"; \ ,
installs gdb and gdb extensions (# enable GDB to load debugging data: https://github.com/docker-library/python/pull/701)
If that's not a good idea, could you let me know what you'd recommend otherwise as a better process?
- 主要語言
- Dockerfile
- 星號
- 2.8k
- 分支
- 1.1k
- 平均合併
- 3 天 1 小時
- 30 天內合併 PR
- 1
貢獻指南
這個儲存庫沒有索引到貢獻指南
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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