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En esta página, se proporcionan los pasos para solucionar problemas y la información de problemas comunes con el activador de Airflow.
Operaciones de bloqueo en el activador
En ocasiones, las tareas asíncronas pueden bloquearse en los activadores. En la mayoría de los casos, los problemas provienen de recursos insuficientes del activador o de problemas con el código del operador asíncrono personalizado.
Los registros del activador muestran cualquier mensaje de advertencia que pueda ayudarte a identificar las causas raíz de la disminución del rendimiento del activador. Debes tener en cuenta dos advertencias importantes:
Se bloqueó el subproceso asíncrono
Triggerer's async thread was blocked for 1.2 seconds, likely due to the highly utilized environment.Esta advertencia indica problemas con el rendimiento debido a un gran volumen de tareas asíncronas.
Solución: Para abordar este problema, asigna más recursos a los activadores, reduce la cantidad de tareas diferidas que se ejecutan al mismo tiempo o aumenta la cantidad de activadores en el entorno. Ten en cuenta que, aunque los activadores manejan tareas diferibles, son los trabajadores responsables de iniciar cada tarea y, en última instancia, completarla. Si ajustas la cantidad de activadores, también considera escalar la cantidad de instancias de trabajador.
Una tarea específica bloqueó el subproceso asíncrono.
WARNING - Executing <Task finished coro=<TriggerRunner.run_trigger() done, defined at /opt/***/***/jobs/my-custom-code.py:609> result=None> took 0.401 secondEsta advertencia apunta a una parte específica del código de operador que ejecuta Cloud Composer. Los activadores por diseño deben basarse en la biblioteca
asynciopara ejecutar operaciones en segundo plano. Es posible que una implementación personalizada de un activador no cumpla de forma correcta con los contratosasyncio(por ejemplo, debido al uso incorrecto de las palabras claveawaityasyncen el código de Python).Solución: Inspecciona el código que informa la advertencia y verifica si la operación asíncrona se implementó correctamente.
Hay demasiados activadores
La cantidad de tareas diferidas se puede ver en la métrica task_count, que también se muestra en el panel de Monitoring de tu entorno. Cada activador crea algunos recursos, como conexiones a recursos externos, que consumen memoria.
Los gráficos de memoria y consumo de CPU indican que los recursos insuficientes causan reinicios porque el sondeo de funcionamiento falla debido a la falta de señales de monitoreo de funcionamiento:
Solución: Para abordar este problema, asigna más recursos a los activadores, reduce la cantidad de tareas diferidas que se ejecutan al mismo tiempo o aumenta la cantidad de activadores en el entorno.
Falla de un trabajador de Airflow durante la ejecución de la devolución de llamada
Una vez que el activador finaliza la ejecución, el control vuelve a un trabajador de Airflow, que ejecuta un método de devolución de llamada con una ranura de ejecución. El ejecutor de Celery controla esta fase y, por lo tanto, se aplican los límites de configuración y recursos correspondientes (como parallelism o worker_concurrency).
Si el método de devolución de llamada falla en el trabajador de Airflow, el trabajador falla o el trabajador que ejecuta el método se reinicia, la tarea se marca como FAILED. En este caso, la operación de reintento vuelve a ejecutar la tarea completa, no solo el método de devolución de llamada.
Bucle infinito en un activador
Es posible implementar un operador de activador personalizado de tal manera que bloquee por completo el bucle del activador principal, de modo que solo se ejecute un activador dañado a la vez. En este caso, se genera una advertencia en los registros del activador una vez que finaliza el activador problemático.
No se encontró la clase del activador
Debido a que la carpeta de DAG no está sincronizada con el activador de Airflow, falta el código de activador intercalado cuando se ejecuta el activador. El error se genera en los registros de la tarea con errores:
ImportError: Module "PACKAGE_NAME" does not define a "CLASS_NAME" attribute/
class
Solución: Importa el código faltante de PyPI.
Mensaje de advertencia sobre el activador en la IU de Airflow
En algunos casos, después de inhabilitar el activador, es posible que veas el siguiente mensaje de advertencia en la IU de Airflow:
The triggerer does not appear to be running. Last heartbeat was received
4 hours ago. Triggers will not run, and any deferred operator will remain
deferred until it times out or fails.
Airflow puede mostrar este mensaje porque los activadores incompletos permanecen en la base de datos de Airflow. Por lo general, este mensaje significa que el activador se inhabilitó antes de que se completaran todos los activadores en tu entorno.
Puedes ver todos los activadores que se ejecutan en el entorno consultando la página Explorar > Activadores en la IU de Airflow (se requiere el rol Admin).
Soluciones:
- Vuelve a habilitar el activador y espera a que se completen las tareas diferidas.
- Accede a la base de datos de Airflow y borra los activadores incompletos de forma manual.
Las tareas permanecen en el estado diferido después de que se inhabilita el activador
Cuando el activador está inhabilitado, las tareas que ya están en estado diferido permanecen en este estado hasta que se alcanza el tiempo de espera. Este tiempo de espera puede ser infinito, según la configuración de Airflow y DAG.
Utiliza una de las siguientes soluciones:
- Marca las tareas de forma manual como fallidas.
- Habilita el activador para completar las tareas.
Recomendamos inhabilitar el activador solo si tu entorno no ejecuta ningún operador o tarea diferida y se completan todas las tareas diferidas.