Hang after map_sync is called in loop for a number of iterations
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- jupyter, python
调研方向
首先在 Windows 上使用 ipcluster start -n 4 运行 issue 的 Python 复现程序，并比较负载均衡和直接视图两种情况。跟踪 map_sync 在重复迭代后停止响应的位置；完成的标准是循环能够在不挂起的情况下完成，并且修复已针对报告中的两个 Python 版本完成验证。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 2.6k
- 派生
- 1k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
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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