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En esta página, se proporcionan información y pasos para solucionar problemas comunes con el activador de Airflow.
Bloquea operaciones en el activador
En ocasiones, es posible que las tareas asíncronas se bloqueen 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 cualquier mensaje de advertencia que pueda ayudarte a identificar las causas raíz de la disminución del rendimiento del activador. 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 controlan las tareas aplazables, los trabajadores son responsables de iniciar y, finalmente, 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. Los activadores, por diseño, 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 comprueba si la operación asíncrona se implementó correctamente.
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 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
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 está controlada por el ejecutor de Celery 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 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 del activador
Debido a que la carpeta de DAGs no está sincronizada con el activador de Airflow, falta el código del activador intercalado cuando se ejecuta. El error se genera en los registros de la tarea que falló:
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.
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 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 como fallidas de forma manual.
- Habilita el activador para que complete las tareas.
Te recomendamos que inhabilites el activador solo si tu entorno no ejecuta ningún operador ni tarea diferidos, y si se completan todas las tareas diferidas.