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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 de problemas con el código del 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. Existen dos importantes que hay que tener en cuenta.
Subproceso asíncrono bloqueado
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, considera también ajustar la cantidad de instancias de trabajadores.
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 un fragmento específico de código del operador que ejecuta Cloud Composer. De forma predeterminada, los activadores deben depender de la biblioteca
asynciopara ejecutar operaciones en segundo plano. Una implementación personalizada de un activador puede no cumplir correctamente con los contratos deasyncio(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.
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.
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:
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
Cuando el activador finaliza la ejecución, el control vuelve a un flujo de
Worker, que ejecuta un método de devolución de llamada con una ranura 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 se reinicia el trabajador que ejecuta el método, la tarea se marca como FAILED. En este caso, la operación de reintento vuelve a ejecutar toda la tarea, no solo el método de devolución de llamada.
Bucle infinito en un activador
Es posible implementar un operador de activador personalizado de manera que bloquee por completo el bucle activador principal, de modo que solo se ejecute el activador dañado 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 de 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 indica que se inhabilitó el activador antes de que activadores se hayan completado en tu entorno.
Para ver todos los activadores que se ejecutan en el entorno, revisa el
Página Explorar > Activadores en la IU de Airflow (el rol Admin es
obligatoria).
Soluciones:
- Habilita el activador nuevamente 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 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 de forma manual como fallidas.
- Habilita el activador para completar 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.