[Feature Request]: Expand the info provided in Beam Python's heap dump
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- python
调研方向
从 sdks/python/apache_beam/runners/worker/worker_status.py 中的堆状态路径以及 sdk_worker_main.py 中的 enable_heap_dump 选项开始。查看链接的描述和 Memray 关于碎片化的指导，以确定应报告哪些原生堆、Python 分配和 glibc 统计信息。启用的 SDK 状态报告能够公开约定的额外内存信息以供进程内省时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
What would you like to happen?
Beam has a codepath to append heap information into sdk status reports:
worker_status.py, enabled by the --experiments=enable_heap_dump option, see description
We can expand on the info we are currently collecting to allow more introspection into memory allocated by the process so that we can reason about whether memory is growing on the native heap vs Python allocations; we could also try to print glibc stats to provide insights into possible memory fragmentation, see: https://bloomberg.github.io/memray/memory.html#memory-can-be-fragmented for ideas.
Issue Priority
Priority: 2 (default / most feature requests should be filed as P2)
Issue Components
- Component: Python SDK
- Component: Java SDK
- Component: Go SDK
- Component: Typescript SDK
- Component: IO connector
- Component: Beam YAML
- Component: Beam examples
- Component: Beam playground
- Component: Beam katas
- Component: Website
- Component: Infrastructure
- Component: Spark Runner
- Component: Flink Runner
- Component: Prism Runner
- Component: Twister2 Runner
- Component: Hazelcast Jet Runner
- Component: Google Cloud Dataflow Runner
- 主要语言
- Java
- 星标
- 8.7k
- 派生
- 4.7k
- 平均合并
- 2 天 16 小时
- 30 天内合并 PR
- 253
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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