Cloud Composer 1 está en el modo posterior al mantenimiento. Google no lanzará más actualizaciones de Cloud Composer 1, incluidas nuevas versiones de Airflow, correcciones de errores y actualizaciones de seguridad. Recomendamos planificar la migración a Cloud Composer 2.

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Solucionar problemas del activador de Airflow

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En esta página, se proporcionan pasos para solucionar problemas e información de problemas problemas 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 de activadores insuficientes o problemas con el código de operador asíncrono personalizado.

Los registros del activador muestran los mensajes de advertencia te ayudan a identificar las causas raíz de la disminución del rendimiento de los activadores. Hay dos advertencias significativas que debes buscar.

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 de rendimiento debido a un gran volumen de tareas asíncronas.

Solución: Para abordar este problema, asignar más recursos a los activadores, reducir la cantidad de tareas diferidas que se ejecutan al mismo tiempo o aumentar la cantidad de activadores en tu entorno. Ten en cuenta que, aunque los activadores se encargan de las tareas diferibles, los trabajadores que son responsables de iniciar completar cada tarea. 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 second
```
Esta advertencia apunta a un fragmento específico de código del operador que ejecuta Cloud Composer. Los activadores por diseño deben basarse en la biblioteca asyncio para que ejecutan operaciones en segundo plano. Una implementación personalizada de un activador puede no cumplir correctamente con los contratos de asyncio (por ejemplo, debido al uso incorrecto de las palabras clave await y async en el código de Python).

Solución: Inspecciona el código que informa la advertencia y verifica si la operación asíncrona se implementó correctamente.

Demasiados activadores

La cantidad de tareas diferidas se puede ver en la métrica task_count, que se también se muestra en el panel de Monitoring de tu entorno. Cada activador crea algunos recursos, como conexiones a recursos externos, que consumen memoria.

**Figura 1.** Tareas diferidas que se muestran en el panel de Monitoring (haz clic para ampliar)

Los gráficos del consumo de memoria y CPU indican que los recursos insuficientes causan reinicios porque el sondeo de funcionamiento falla debido a que faltan los mensajes de estado:

. **Figura 2:** El activador se reinicia debido a que no hay recursos suficientes (haz clic para ampliar)

Solución: Para abordar este problema, asignar más recursos a los activadores reducir la cantidad de tareas diferidas que se ejecutan al mismo tiempo, o aumentar la cantidad de activadores en tu entorno.

Falla de un trabajador de Airflow durante la ejecución de la devolución de llamada

Después de que el activador finaliza la ejecución, el control regresa a un trabajador de Airflow, que ejecuta un método de devolución de llamada con un espacio de ejecución. Esta fase es controlado por el ejecutor de Celery y, por lo tanto, la configuración y se aplican límites de recursos (como parallelism o worker_concurrency).

Si el método de devolución de llamada falla en el trabajador de Airflow, el trabajador falla o trabajador que ejecuta el método se reinicia, la tarea se marca como FAILED. En En este caso, la operación de reintento vuelve a ejecutar la tarea completa, no solo de devolución de llamada.

Bucle infinito en un activador

Es posible implementar un operador de activador personalizado de tal manera que bloquea por completo el bucle del activador principal, para que solo se ejecutado en ese momento. En este caso, se genera una advertencia en los registros del activador después de 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 del activador intercalado cuando se ejecuta el activador. El error es generados 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 Airflow en la base de datos. Por lo general, este mensaje significa que el activador se inhabilitó antes de que se completaran todos los activadores en tu entorno.

Para ver todos los activadores que se ejecutan en el entorno, consulta la página Browse > Triggers en la IU de Airflow (se requiere el rol Admin).

Soluciones:

Habilita el activador nuevamente y espera a que se completen las tareas diferidas.
Accede a la base de datos de Airflow y bórrala activadores incompletos de forma manual.

Las tareas permanecen en el estado diferido después de que se inhabilita el activador

Cuando se inhabilita el activador, las tareas que ya están en el 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 como fallidas de forma manual.
Habilita el activador para que complete las tareas.

Recomendamos inhabilitar el activador solo si tu entorno no ejecuta ninguno las tareas o los operadores diferidos y se completan todas las tareas diferidas.