Soluciona problemas del programador de Airflow

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En esta página, se proporcionan pasos para solucionar problemas e información de problemas problemas con los programadores de Airflow.

Identifica el origen del problema

Para comenzar a solucionar problemas, primero debes identificar si el problema ocurre en el momento del análisis del DAG o mientras se procesan las tareas en el momento de la ejecución. Para obtener más información sobre el tiempo de análisis y el tiempo de ejecución, consulta la Diferencia entre el tiempo de análisis y de ejecución del DAG.

Inspecciona los registros del procesador de DAG

Si tienes DAGs complejos, es posible que el encargado del tratamiento de datos, que ejecuta el programador, no analice todos tus DAGs. Esto puede dar lugar a muchos problemas que tienes los siguientes síntomas.

Síntomas:

  • Si el procesador de DAGs encuentra problemas cuando analiza tus DAGs, es posible que se produzca una combinación de los problemas que se indican a continuación. Si los DAG se generan de forma dinámica, estos problemas pueden ser más graves en comparación con los DAG estáticos.

  • Los DAG no son visibles en la IU de Airflow ni en la IU de DAG.

  • Los DAG no están programados para ejecutarse.

  • Hay errores en los registros del procesador de DAG, por ejemplo:

    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.

    o

    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.

  • Los programadores de Airflow tienen problemas que provocan reinicios del programador.

  • Las tareas de Airflow programadas para su ejecución se cancelan, y las ejecuciones de DAG para los DAG que no se pudieron analizar pueden marcarse como failed. Por ejemplo:

    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.

Solution:

  • Aumenta los parámetros relacionados con el análisis del DAG:

  • Corrige o quita los DAG que causen problemas en el procesador de DAG.

Inspecciona los tiempos de análisis del DAG

Para verificar si el problema ocurre durante el análisis del DAG, sigue estos pasos.

Console

En la consola de Google Cloud puedes usar la página Monitoring y la pestaña Registros para inspeccionar los tiempos de análisis del DAG.

Inspecciona los tiempos de análisis del DAG con la página de supervisión de Cloud Composer:

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Entornos.

    Ir a Entornos

  2. En la lista de entornos, haz clic en el nombre de tu entorno. Se abrirá la página Supervisión.

  3. En la pestaña Monitoring, revisa el gráfico Tiempo total de análisis de todos los archivos DAG en la sección Ejecuciones de DAG y, luego, identifica posibles problemas.

    En la sección Ejecuciones de DAG, en la pestaña Monitoring de Composer, se muestran las métricas de estado de los DAG en tu entorno

Inspecciona los tiempos de análisis del DAG con la pestaña Registros de Cloud Composer:

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Entornos.

    Ir a Entornos

  2. En la lista de entornos, haz clic en el nombre de tu entorno. Se abre la página Supervisión.

  3. Ve a la pestaña Registros y desde el árbol de navegación Todos los registros Selecciona la sección Administrador del procesador de DAG.

  4. Revisa los registros de dag-processor-manager y, luego, identifica posibles problemas.

    Los registros del procesador de DAG mostrarán los tiempos de análisis de DAG.

gcloud

Usa el comando dags report para ver el tiempo de análisis de todos tus DAG.

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

Reemplaza lo siguiente:

  • ENVIRONMENT_NAME por el nombre del entorno.
  • LOCATION por la región en la que se encuentra el entorno.

El resultado del comando es similar al siguiente:

Executing within the following Kubernetes cluster namespace: composer-2-0-31-airflow-2-3-3
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

Busca el valor de duration de cada uno de los DAG que aparecen en la tabla. Un valor alto puede indicar que uno de tus DAG no se implementa de manera óptima. En la tabla de salida, puedes identificar qué DAG tienen mucho tiempo de análisis.

Supervisa tareas en ejecución y en cola

Para verificar si hay tareas atascadas en una cola, sigue estos pasos.

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Entornos.

    Ir a Entornos

  2. En la lista de entornos, haz clic en el nombre de tu entorno. Se abrirá la página Detalles del entorno.

  3. Ve a la pestaña Monitoring.

  4. En la pestaña Monitoring, revisa el gráfico Tareas de Airflow en la sección Ejecuciones de DAG y, luego, identifica posibles problemas. Las tareas de Airflow son tareas que se encuentran en un estado en cola en Airflow y pueden ir a la cola del agente de Celery o de Kubernetes Executor. Las tareas en cola de Celery son tareas que se ponen en la cola del agente de Celery.

Soluciona problemas durante el análisis de DAG

En las siguientes secciones, se describen los síntomas y las posibles soluciones para algunos problemas comunes durante el análisis de DAG.

Cantidad limitada de subprocesos

Permitir que el administrador del procesador de DAG (la parte del programador que procesa los archivos DAG) use solo una cantidad limitada de subprocesos podría afectar el tiempo de análisis del DAG.

Para resolver el problema, anula las siguientes opciones de configuración de Airflow:

  • Para Airflow 1.10.12 y versiones anteriores, anula el Parámetro max_threads:

    Sección Clave Valor Notas
    scheduler max_threads NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Reemplaza NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE por la cantidad de núcleos
    en las máquinas de nodos trabajadores.

  • Para Airflow 1.10.14 y versiones posteriores, anula el parámetro parsing_processes:

    Sección Clave Valor Notas
    scheduler parsing_processes NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Reemplaza NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE por la cantidad de núcleos
    en las máquinas de nodos trabajadores.

Distribución de números y horarios de las tareas

Airflow es conocido por tener problemas para programar una gran cantidad de tareas pequeñas. En tales casos, debes elegir una cantidad menor de tareas más consolidadas.

Programar una gran cantidad de DAG o tareas al mismo tiempo también puede ser una posible fuente de problemas. Para evitar este problema, distribuye tus tareas de manera más uniforme en el tiempo.

Soluciona problemas de tareas en ejecución y en cola

En las siguientes secciones, se describen los síntomas y las posibles soluciones para algunos problemas comunes con las tareas en cola y en ejecución.

Las listas de tareas en cola son demasiado largas

En algunos casos, una lista de tareas en cola puede ser demasiado larga para el programador. Para obtener información sobre cómo optimizar los parámetros de trabajador y Celery, lee sobre cómo escalar tu entorno de Cloud Composer junto con tu negocio.

Usa la función TimeTable del programador de Airflow

A partir de Airflow 2.2, puedes definir un horario para un DAG con un nueva función llamada TimeTable.

Puedes definir un horario con uno de los siguientes métodos:

Recursos de clúster limitados

Esta sección solo se aplica a Cloud Composer 1.

Es posible que experimentes problemas de rendimiento si el clúster de GKE de tu entorno es demasiado pequeño para todos tus DAG y tareas. En este caso, prueba una de las siguientes soluciones:

  • Crea un entorno nuevo con un tipo de máquina que proporcione más rendimiento y migra tus DAG a él
  • Crea más entornos de Cloud Composer y divide los DAG entre ellos
  • Cambia el tipo de máquina de los nodos de GKE, como se describe en Actualización del tipo de máquina de los nodos de GKE. Dado que este procedimiento es propenso a errores, es la opción menos recomendada.
  • Actualiza el tipo de máquina de la instancia de Cloud SQL que ejecuta la base de datos de Airflow en tu entorno, por ejemplo, mediante los comandos gcloud composer environments update. El rendimiento bajo de la base de datos de Airflow podría ser la razón por la que el programador es lento.

Evita la programación de tareas durante los períodos de mantenimiento

Puedes definir períodos de mantenimiento específicos para tu entorno. Durante estos períodos, se producen los eventos de mantenimiento para Cloud SQL y GKE.

Haz que el programador de Airflow ignore archivos innecesarios

Puedes mejorar el rendimiento del programador de Airflow si omites los archivos innecesarios en la carpeta de DAG. El programador de Airflow ignora los archivos y carpetas especificados en el archivo .airflowignore.

Para que el programador de Airflow ignore archivos innecesarios, haz lo siguiente:

  1. Crea un archivo .airflowignore.
  2. En este archivo, se muestra una lista de los archivos y las carpetas que se deben ignorar.
  3. Sube este archivo a la carpeta /dags de tu en el bucket de tu entorno.

Para obtener más información sobre el formato de archivo .airflowignore, consulta Documentación de Airflow.

El programador de Airflow procesa los DAG pausados

Los usuarios de Airflow pausan los DAG para evitar su ejecución. Esto ahorra ciclos de procesamiento de los trabajadores de Airflow.

El programador de Airflow continuará analizando los DAG pausados. Si realmente quieres mejorar el rendimiento del programador de Airflow, usar .airflowignore o borrar los elementos detenidos DAG de la carpeta de DAG.

Uso de “wait_for_downstream” en tus DAG

Si configuras el parámetro wait_for_downstream en True en tus DAG, para que una tarea tenga éxito, todas las tareas que se encuentran en una etapa posterior de esta tarea también deben tener éxito. Significa que la ejecución de las tareas que pertenecen a una ejecución de DAG determinada puede ralentizarse mediante la ejecución de tareas de la ejecución del DAG anterior. Obtén más información sobre este tema en la documentación de Airflow.

Las tareas que estén en cola durante demasiado tiempo se cancelarán y reprogramarán.

Si una tarea de Airflow se mantiene en la cola por mucho tiempo, el programador lo volveremos a programar para su ejecución (en las versiones de Airflow anteriores a la 2.3.1, la tarea también se marca como con errores y se vuelve a intentar si es apta para un reintento).

Una forma de observar los síntomas de esta situación es mirar el gráfico con la cantidad de tareas en cola (pestaña “Supervisión” en la IU de Cloud Composer) y, si los picos de este gráfico no disminuyen en aproximadamente dos horas, es probable que las tareas se reprogramen (sin registros) y, luego, se muestre la entrada de registro “Las tareas adoptadas aún estaban pendientes …” en los registros del programador. En esos casos, es posible que veas el mensaje “No se encontró el archivo de registro…” en los registros de tareas de Airflow porque la tarea no se ejecutó.

En general, este comportamiento es el esperado, y la siguiente instancia de la tarea está diseñada para ejecutarse de acuerdo con el cronograma. Si observas muchos casos de este tipo en tus entornos de Cloud Composer, es posible que signifique que no hay suficientes trabajadores de Airflow en tu entorno para procesar todas las tareas programadas.

Resolución: Para resolver este problema, debes asegurarte de que siempre haya capacidad en los trabajadores de Airflow para ejecutar tareas en cola. Por ejemplo, puedes aumentar la cantidad de trabajadores o worker_concurrency. También puedes ajustar el paralelismo o los grupos para evitar que se almacenen en cola tareas que superen la capacidad que tienes.

De forma esporádica, las tareas inactivas pueden bloquear la ejecución de un DAG específico.

En casos normales, el programador de Airflow debería poder controlar situaciones en las que hay tareas inactivas en la cola y, por algún motivo, no es posible ejecutarlas correctamente (p. ej., se borró un DAG al que pertenecen las tareas inactivas).

Si el programador no borra definitivamente estas tareas inactivas, es posible que debas borrarlos manualmente. Puedes hacerlo, por ejemplo, en la IU de Airflow, navega a (Menú &gt; Navegador &gt; Instancias de tareas), busca las tareas en cola que pertenezcan a un DAG inactivo y bórralas.

Para resolver este problema, actualiza tu entorno a la versión 2.1.12 o posterior de Cloud Composer.

Enfoque de Cloud Composer en el parámetro [scheduler]min_file_process_interval

Cloud Composer cambia la forma en que el programador de Airflow usa [scheduler]min_file_process_interval.

Airflow 1

En el caso de Cloud Composer que usa Airflow 1, los usuarios pueden establecer el valor de [scheduler]min_file_process_interval entre 0 y 600 segundos. Valores superiores a 600 segundos generan los mismos resultados que si [scheduler]min_file_process_interval se estableciera en 600 segundos.

Airflow 2

En Airflow 2, [scheduler]min_file_process_interval solo se puede usar con versiones 1.19.9 y 2.0.26 o más recientes

  • Versiones de Cloud Composer anteriores a 1.19.9 y 2.0.26

    En estas versiones, se ignora [scheduler]min_file_process_interval.

  • Cloud Composer 1.19.9, 2.0.26 o versiones más recientes

    El programador de Airflow se reinicia después de una cierta cantidad de veces que se programan todos los DAG, y el parámetro [scheduler]num_runs controla cuántas veces lo hace el programador. Cuando el programador llega a los bucles de programación de [scheduler]num_runs, se reinicia. El programador es un componente sin estado, y ese reinicio es un mecanismo de reparación automática para cualquier problema que pueda experimentar. Si no se especifica, el valor predeterminado valor de [scheduler]num_runs se aplica, que es 5,000.

    Se puede usar [scheduler]min_file_process_interval para configurar la frecuencia con la que se realiza el análisis de DAG, pero este parámetro no puede ser más largo que el tiempo requerido para que un programador realice bucles [scheduler]num_runs cuando programe tus DAG.

Ajusta la configuración de Airflow

Airflow proporciona opciones de configuración que controlan cuántas tareas y DAG de Airflow pueden ejecutarse al mismo tiempo. Para establecer estas opciones de configuración, anula sus valores para tu entorno.

  • Simultaneidad de los trabajadores

    El parámetro [celery]worker_concurrency controla la cantidad máxima de tareas que un trabajador de Airflow puede ejecutar al mismo tiempo. Si multiplicas el valor de este parámetro por la cantidad de trabajadores de Airflow en tu entorno de Cloud Composer, obtendrás la cantidad máxima de tareas que se pueden ejecutar en un momento determinado de tu entorno. Esta está limitada por la opción [core]parallelism de configuración de Airflow, que se describe más adelante.

    En los entornos de Cloud Composer 2, el valor predeterminado de [celery]worker_concurrency se calcula automáticamente

    • Para las versiones de Airflow 2.3.3 y posteriores, [celery]worker_concurrency se establece en un valor mínimo de 32, 12 × worker_CPU y 8 × worker_memory.

    • Para las versiones de Airflow 2.2.5 o anteriores, [celery]worker_concurrency es establecido en 12 * cantidad de trabajadores CPU.

  • Ejecuciones máximas de DAG activas

    La opción de configuración [core]max_active_runs_per_dag de Airflow controla la cantidad máxima de ejecuciones activas del DAG por DAG. El programador no crea más ejecuciones de DAG si alcanza este límite.

    Si este parámetro se establece de forma incorrecta, puedes encontrar un problema en el que el programador regula la ejecución del DAG porque no puede crear más instancias de ejecución de DAG en un momento determinado.

  • Cantidad máxima de tareas activas por DAG

    La opción de configuración [core]max_active_tasks_per_dag de Airflow controla la cantidad máxima de instancias de tareas que se pueden ejecutar de forma simultánea en cada DAG. Es un parámetro a nivel del DAG.

    Si este parámetro se establece de manera incorrecta, es posible que tengas un problema en el que la ejecución de una sola instancia de DAG sea lenta porque solo hay una cantidad limitada de tareas de DAG que se pueden ejecutar en un momento determinado.

    Solución: Aumenta [core]max_active_tasks_per_dag.

  • Paralelismo y tamaño del grupo

    La opción de configuración [core]parallelism de Airflow controla cuántas tareas puede poner en cola el programador de Airflow en la cola del ejecutor después de que se cumplen todas las dependencias para estas tareas.

    Este es un parámetro global para toda la configuración de Airflow.

    Las tareas se ponen en cola y se ejecutan dentro de un grupo. Los entornos de Cloud Composer usan solo un grupo. El tamaño de este grupo controla cuántas tareas puede poner en cola el programador para su ejecución en un momento determinado. Si el tamaño del grupo es demasiado pequeño, el programador no puede poner en cola las tareas para su ejecución a pesar de los límites, que se definen mediante la opción de configuración [core]parallelism y [celery]worker_concurrency multiplicada por la cantidad de trabajadores de Airflow, que todavía no se cumplen.

    Puedes configurar el tamaño del grupo en la IU de Airflow (Menú > Administrador > Grupos). Ajusta el tamaño del grupo al nivel del paralelismo que esperas en tu entorno.

    Por lo general, [core]parallelism se establece como un producto de la cantidad máxima de trabajadores y [celery]worker_concurrency.

El programador no programa los DAG debido a los tiempos de espera del procesador de DAG

Para obtener más información sobre este problema, consulta Soluciona problemas de DAG.

Se marcaron las tareas como fallidas después de alcanzar dagrun_timeout

El programador marca las tareas que no han finalizado (en ejecución, programadas y en cola). como un error si una ejecución de DAG no finaliza dentro del dagrun_timeout (un parámetro de DAG).

Solución:

Síntomas de que la base de datos de Airflow está bajo presión de carga

A veces, en los registros del programador de Airflow, es posible que veas la siguiente entrada de registro de advertencia:

Scheduler heartbeat got an exception: (_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 0")"

También se pueden observar síntomas similares en los registros de los trabajadores de Airflow:

Para MySQL:

(_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at
'reading initial communication packet', system error: 0")"

Para PostgreSQL:

psycopg2.OperationalError: connection to server at ... failed

Estos errores o advertencias pueden ser un síntoma de que la base de datos de Airflow está sobrecargada con la cantidad de conexiones abiertas o la cantidad de consultas que se ejecutan al mismo tiempo, ya sea por programadores o por otros componentes de Airflow, como trabajadores, activadores y servidores web.

Soluciones posibles:

El servidor web muestra la advertencia "Parece que el programador no está ejecutándose".

El programador informa su señal de monitoreo de funcionamiento con regularidad a la base de datos de Airflow. En función de esta información, el servidor web de Airflow determina si el programador está activo.

A veces, si el programador está bajo una carga pesada, es posible que no pueda informar su señal de monitoreo de funcionamiento cada [scheduler]scheduler-heartbeat-sec.

En ese caso, el servidor web de Airflow podría mostrar la siguiente advertencia:

The scheduler does not appear to be running. Last heartbeat was received <X>
seconds ago.

Soluciones posibles:

Soluciones para los problemas que se encuentran durante el reabastecimiento de DAG

A veces, es posible que desees volver a ejecutar DAG que ya se ejecutaron. Puedes hacerlo con la herramienta de línea de comandos de Airflow de la siguiente manera:

Airflow 1

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  backfill -- -B \
  -s START_DATE \
  -e END_DATE \
  DAG_NAME

Si quieres volver a ejecutar solo tareas fallidas para un DAG específico, usa también --rerun_failed_tasks.

Airflow 2

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
   dags backfill -- -B \
   -s START_DATE \
   -e END_DATE \
   DAG_NAME

Para volver a ejecutar solo las tareas fallidas de un DAG específico, usa también el argumento --rerun-failed-tasks.

Reemplaza lo siguiente:

  • ENVIRONMENT_NAME por el nombre del entorno.
  • LOCATION por la región en la que se encuentra el entorno.
  • START_DATE con un valor para el parámetro DAG start_date, en el formato YYYY-MM-DD.
  • END_DATE con un valor para el parámetro DAG end_date, en el formato YYYY-MM-DD.
  • DAG_NAME por el nombre del DAG.

La operación de reabastecimiento podría generar una situación de interbloqueo El reabastecimiento no es posible porque hay un bloqueo en una tarea. Por ejemplo:

2022-11-08 21:24:18.198 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.201 CET -------- --------- -------- ------------
2022-11-08 21:24:18.202 CET 2022-11-08 21:24:18.203 CET These tasks are deadlocked:
2022-11-08 21:24:18.203 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.204 CET ----------------------- ----------- ----------------------------------- ------------
2022-11-08 21:24:18.204 CET <DAG name> <Task name> backfill__2022-10-27T00:00:00+00:00 1
2022-11-08 21:24:19.249 CET Command exited with return code 1
...
2022-11-08 21:24:19.348 CET Failed to execute job 627927 for task backfill

En algunos casos, puedes usar las siguientes soluciones para superar los interbloqueos:

  • Inhabilita el miniprogramador anulando la [core]schedule-after-task-execution a False.

  • Ejecuta reabastecimientos para períodos más específicos. Por ejemplo, configura START_DATE y END_DATE para especificar un período de solo 1 día.

¿Qué sigue?