Em 15 de setembro de 2026, todos os ambientes do Cloud Composer 1 e da versão 2.0.x do Cloud Composer 2 vão atingir o fim da vida útil planejado e não poderão mais ser usados. Recomendamos planejar a migração para o Cloud Composer 3.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Solução de problemas do processador de DAG

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

Esta página se refere apenas a problemas relacionados ao processamento de arquivos DAG. Para problemas de programação de tarefas, consulte Solução de problemas do programador do Airflow.

Como resolver problemas do fluxo de trabalho

Inspecionar registros do processador de DAG

Se você tiver DAGs complexos, os processadores de DAG do Airflow talvez não analisem todos os seus DAGs. Isso pode causar muitos problemas com os seguintes sintomas.

Sintomas:

Se um processador de DAG encontrar problemas ao analisar seus DAGs, isso poderá levar a uma combinação dos problemas listados. Se os DAGs forem gerados dinamicamente, esses problemas poderão ser mais impactantes do que com DAGs estáticos.
- Os DAGs não estão visíveis na IU do Airflow e na IU do DAG.
- Os DAGs não são programados para execução.
- Há erros nos registros do processador de DAG, por exemplo:
```
dag-processor-manager [2023-04-21 21:10:44,510] {manager.py:1144} ERROR -
Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py with PID 68311 started
at 2023-04-21T21:09:53.772793+00:00 has timed out, killing it.
```
ou
```
dag-processor-manager [2023-04-26 06:18:34,860] {manager.py:948} ERROR -
Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py exited with return
code 1.
```

As tarefas do Airflow programadas para execução são canceladas, e as execuções de DAGs que não foram analisados podem ser marcadas como failed. Exemplo:

airflow-scheduler Failed to get task '<TaskInstance: dag-example.task1--1
manual__2023-04-17T10:02:03.137439+00:00 [removed]>' for dag
'dag-example'. Marking it as removed.

Solução:

Aumente os parâmetros relacionados à análise do DAG:
- Aumente [core]dagbag_import_timeout para pelo menos 120 segundos (ou mais, se necessário).
- Aumente [core]dag_file_processor_timeout para pelo menos 180 segundos (ou mais, se necessário). Esse valor precisa ser maior que [core]dagbag_import_timeout.
Corrija ou remova os DAGs que causam problemas nos processadores de DAG.

Como inspecionar tempos de análise do DAG

Para verificar se o problema acontece no momento da análise do DAG, siga estas etapas.

Console

No console do Google Cloud , use a página Monitoring e a guia Registros para inspecionar os tempos de análise do DAG.

Inspecione os tempos de análise do DAG na página de monitoramento do Cloud Composer:

No console Google Cloud , acesse a página Ambientes.

[Acessar "Ambientes"][console-list-env]
Na lista de ambientes, clique no nome do seu ambiente. A página Monitoring é aberta.
Na guia Monitoramento, selecione Estatísticas do DAG e analise o gráfico Tempo total de análise de todos os arquivos DAG para identificar possíveis problemas. Recomendamos monitorar esse gráfico por algum tempo para identificar problemas de análise do DAG em vários ciclos.

Inspecione os tempos de análise do DAG na guia Registros do Cloud Composer:

No console Google Cloud , acesse a página Ambientes.

[Acessar "Ambientes"][console-list-env]
Na lista de ambientes, clique no nome do seu ambiente. A página Monitoring é aberta.
Acesse a guia Registros e, na árvore de navegação Todos os registros, selecione a seção Gerenciador do processador DAG.
Analise os registros dag-processor-manager e identifique possíveis problemas.

gcloud

Use o comando dags report para ver o tempo de análise de todos os seus DAGs.

gcloud composer environments run ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    dags report

Substitua:

ENVIRONMENT_NAME pelo nome do ambiente
LOCATION pela região em que o ambiente está localizado;

A saída do comando será semelhante a esta:

file                  | duration       | dag_num | task_num | dags
======================+================+=========+==========+===================
/manydagsbig.py       | 0:00:00.038334 | 2       | 10       | serial-0,serial-0
/airflow_monitoring.py| 0:00:00.001620 | 1       | 1        | airflow_monitoring

Procure o valor de duração para cada um dos DAGs listados na tabela. Um valor grande pode indicar que um dos seus DAGs não está implementado da maneira ideal. Na tabela de respostas, é possível identificar quais DAGs têm um longo tempo de análise.

Solução de problemas no momento da análise do DAG

As seções a seguir descrevem sintomas e possíveis correções para alguns problemas comuns no tempo de análise do DAG.

Número limitado de linhas de execução

Permitir que os processadores de DAG usem apenas um número limitado de linhas de execução pode afetar o tempo de análise do DAG.

Para resolver o problema, substitua a opção de configuração [scheduler]parsing_processes do Airflow. Defina o valor inicial como o número de vCPUs usadas por um único processador de DAG. Em seguida, ajuste a alocação de recursos para processadores de DAG para que eles funcionem com aproximadamente 70% da capacidade de vCPU ou memória.

Fazer o processador de DAG ignorar arquivos desnecessários

É possível melhorar o desempenho do processador de DAGs do Airflow ignorando arquivos desnecessários na pasta de DAGs. O processador de DAG do Airflow ignora arquivos e pastas especificados no arquivo .airflowignore.

Para fazer com que o processador de DAG do Airflow ignore arquivos desnecessários:

Crie um arquivo .airflowignore.
Nesse arquivo, liste as pastas e os arquivos que serão ignorados.
Faça o upload desse arquivo para a pasta /dags no bucket do seu ambiente.

Para mais informações sobre o formato de arquivo .airflowignore, consulte a documentação do Airflow.

O Airflow processa DAGs pausados

É possível pausar DAGs para impedir que eles sejam executados. Isso economiza recursos dos workers do Airflow.

Os processadores de DAG do Airflow continuam analisando DAGs pausados. Se você quiser melhorar o desempenho dos processadores de DAG, use .airflowignore ou exclua os DAGs pausados da pasta de DAGs.

Problemas comuns

As seções a seguir descrevem sintomas e possíveis correções para alguns problemas comuns de análise.

A importação da carga do DAG atingiu o tempo limite

Sintoma:

Na interface da Web do Airflow, na parte de cima da página da lista de DAGs, uma caixa alerta vermelho mostra Broken DAG: [/path/to/dagfile] Timeout.
No Cloud Monitoring: os registros airflow-scheduler contêm entradas semelhantes a:
- ERROR - Process timed out
- ERROR - Failed to import: /path/to/dagfile
- AirflowTaskTimeout: Timeout

Corrigir:

Substitua a opção de configuração do Airflow dag_file_processor_timeout e conceda mais tempo para a análise do DAG:

Seção	Chave	Valor
`core`	`dag_file_processor_timeout`	Novo valor de tempo limite

Um DAG não está visível na interface do Airflow ou na interface do DAG, e o programador não o agenda.

O processador DAG analisa cada DAG antes de ser programado pelo programador e antes de ficar visível na interface do Airflow ou na interface do DAG.

As seguintes opções de configuração do Airflow definem tempos limite para analisar DAGs:

[core]dagbag_import_timeout define o tempo que o processador de DAG tem para analisar um único DAG.
[core]dag_file_processor_timeout define o tempo total que o processador de DAG pode gastar analisando todos os DAGs.

Se um DAG não estiver visível na interface do Airflow ou na interface do DAG:

Verifique os registros do processador de DAG se ele conseguir processar corretamente seu DAG. Em caso de problemas, você poderá ver as seguintes entradas de registro nos registros do processador ou do programador de DAGs:
```
[2020-12-03 03:06:45,672] {dag_processing.py:1334} ERROR - Processor for
/usr/local/airflow/dags/example_dag.py with PID 21903 started at
2020-12-03T03:05:55.442709+00:00 has timed out, killing it.
```
Verifique os registros do programador para saber se ele está funcionando corretamente. Em caso de problemas, você poderá ver as seguintes entradas de registro nos registros do programador:
```
DagFileProcessorManager (PID=732) last sent a heartbeat 240.09 seconds ago! Restarting it
Process timed out, PID: 68496
```

Soluções:

Corrija todos os erros de análise de DAG. O processador de DAG analisa vários DAGs, e, em casos raros, erros de análise de um DAG podem afetar negativamente a análise de outros DAGs.
Se a análise do DAG levar mais tempo do que o número de segundos definido em [core]dagbag_import_timeout, aumente esse tempo limite.
Se a análise de todos os seus DAGs levar mais tempo do que o número de segundos definido em [core]dag_file_processor_timeout, aumente esse tempo limite.
Se o DAG demorar muito para ser analisado, isso também pode significar que ele não está implementado da maneira ideal. Por exemplo, se ele lê muitas variáveis de ambiente ou faz chamadas para serviços externos ou para o banco de dados do Airflow. Na medida do possível, evite realizar essas operações em seções globais de DAGs.
Aumente os recursos de CPU e memória do processador de DAG para que ele funcione mais rápido.
Diminua a frequência de análise de DAGs.
Diminua a carga no banco de dados do Airflow.

Solução de problemas do processador de DAG Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.