Hang after map_sync is called in loop for a number of iterations
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- jupyter, python
研究方向
首先在 Windows 上使用 ipcluster start -n 4 執行 issue 的 Python 重現程式，並比較負載平衡和直接檢視兩種情況。追蹤 map_sync 在重複迭代後停止回應的位置；完成的標準是迴圈能在不掛起的情況下完成，且修正已針對回報的兩個 Python 版本完成驗證。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
The following script hangs after about ~180 iterations on my machine
Number of iterations it gets through seems to be dependent on the time elapsed (hence the sleep)
import numpy as np
import ipyparallel as ipp
c = ipp.Client()
dv = c[:]
dv.execute("import time")
dv.execute("import numpy as np")
v = c.load_balanced_view()
def fun(state):
time.sleep(0.5)
return np.random.normal()
# Generation loop
for it in range(1000):
inputs = range(12)
#v = c.load_balanced_view()
outputs = np.array(v.map_sync(fun, inputs))
print "Iteration", it
Windows 10, Anaconda installation
ipyparallel 6.2.4 py27_0
Cluster is started via ipcluster start -n 4 on powershell
Tried and same problem observed with both python 2.7 and python 3.7
Tried both load balanced and direct views
No error messages and the powershell window for ipcluster becomes unresponsive
- 主要語言
- Jupyter Notebook
- 星號
- 2.6k
- 分支
- 1k
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
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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