Como solucionar problemas de DAGs

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Esta página fornece etapas de solução de problemas e informações para fluxos de trabalho comuns problemas.

Muitos problemas de execução de DAG são causados por desempenho não ideal do ambiente. Para otimizar seu ambiente do Cloud Composer 2, siga o guia Otimizar o desempenho e os custos do ambiente.

Alguns problemas de execução de DAG podem ser causados pelo agendador do Airflow que não funciona corretamente ou de maneira ideal. Siga as instruções de solução de problemas do Programador para resolver esses problemas.

Como resolver problemas do fluxo de trabalho

Para começar a solução de problemas, siga estes passos:

  1. Verifique os registros do Airflow.

    É possível aumentar o nível de geração de registros do Airflow substituindo opção de configuração do Airflow.

    Airflow 2

    Seção Chave Valor
    logging logging_level O valor padrão é INFO. Defina como DEBUG para ter mais detalhes nas mensagens de registro.

    Airflow 1

    Seção Chave Valor
    core logging_level O valor padrão é INFO. Defina como DEBUG para exibir mais detalhes nas mensagens de registro.

  2. Verifique o Painel de monitoramento.

  3. Revise o Cloud Monitoring.

  4. No console do Google Cloud, verifique se há erros nas páginas dos os componentes do seu ambiente.

  5. Na interface da Web do Airflow, verifique na Visualização do gráfico do DAG se há instâncias de tarefa com falha.

    Seção Chave Valor
    webserver dag_orientation LR, TB, RL ou BT

Como depurar falhas do operador

Para depurar uma falha do operador, siga estes passos:

  1. Verifique se há erros específicos da tarefa.
  2. Verifique os registros do Airflow.
  3. Revise o Cloud Monitoring.
  4. Verifique os registros específicos do operador.
  5. Corrija os erros.
  6. Faça upload do DAG para a pasta dags/.
  7. Na interface da Web do Airflow, limpar os estados anteriores para ao DAG.
  8. Execute o DAG ou retome esse processo.

Solução de problemas na execução de tarefas

O Airflow é um sistema distribuído com muitas entidades, como programador, executor, os workers que se comunicam entre si por meio de uma fila de tarefas e do Airflow banco de dados e enviar sinais (como SIGTERM). O diagrama a seguir mostra uma Visão geral das interconexões entre os componentes do Airflow.

Interação entre componentes do Airflow
Figura 1. Interação entre componentes do Airflow (clique para ampliar)

Em um sistema distribuído, como o Airflow, pode haver alguns problemas de conectividade de rede, ou a infraestrutura subjacente pode apresentar problemas intermitentes. Isso pode levar a situações em que as tarefas podem falhar e ser reprogramadas para execução ou não serem concluídas (por exemplo, tarefas zumbis ou tarefas que ficaram presas na execução). O Airflow tem mecanismos para lidar em tais situações e retomar o funcionamento normal automaticamente. Seguindo as seções explicam problemas comuns que ocorrem durante a execução de tarefas pelo Airflow: Tarefas de zumbis, pílulas de veneno e sinais SIGTERM.

Solução de problemas de tarefas zumbi

O Airflow detecta dois tipos de incompatibilidade entre uma tarefa e um processo que a executa:

  • Tarefas zumbi são tarefas que deveriam estar em execução, mas não estão em execução. Isso pode acontecer se o processo da tarefa foi encerrado ou não está respondendo, se o worker do Airflow não informou o status da tarefa a tempo porque está sobrecarregado ou se a VM em que a tarefa é executada foi encerrada. O Airflow encontra essas tarefas periodicamente e falha ou repete a tarefa. dependendo das configurações da tarefa.

    Descubra tarefas zumbi

    resource.type="cloud_composer_environment"
resource.labels.environment_name="ENVIRONMENT_NAME"
log_id("airflow-scheduler")
textPayload:"Detected zombie job"

  • Tarefas inativas são tarefas que não deveriam estar em execução. O Airflow encontra essas tarefas periodicamente e as encerra.

Os motivos e as soluções mais comuns para tarefas zumbis estão listados abaixo.

O worker do Airflow ficou sem memória

Cada worker do Airflow pode executar até [celery]worker_concurrency instâncias de tarefa simultaneamente. Se o consumo de memória cumulativo dessas instâncias de tarefa ultrapassar o limite de memória de um worker do Airflow, um processo aleatório será encerrado para liberar recursos.

Descobrir eventos de falta de memória do worker do Airflow

resource.type="k8s_node"
resource.labels.cluster_name="GKE_CLUSTER_NAME"
log_id("events")
jsonPayload.message:"Killed process"
jsonPayload.message:("airflow task" OR "celeryd")

Soluções:

O worker do Airflow foi removido

As remoções de pods são parte normal da execução de cargas de trabalho no Kubernetes. O GKE remove pods se eles ficarem sem armazenamento ou forem liberados recursos para cargas de trabalho com prioridade mais alta.

Descobrir despejo de workers do Airflow

resource.type="k8s_pod"
resource.labels.cluster_name="GKE_CLUSTER_NAME"
resource.labels.pod_name:"airflow-worker"
log_id("events")
jsonPayload.reason="Evicted"

Soluções:

O worker do Airflow foi encerrado

Os workers do Airflow podem ser removidos externamente. Se as tarefas em execução no momento não terminar durante um período de rescisão normal, eles serão interrompidos e poderão acabam sendo detectados como zumbis.

Descobrir as terminações de pods de workers do Airflow

resource.type="k8s_cluster"
resource.labels.cluster_name="GKE_CLUSTER_NAME"
protoPayload.methodName:"pods.delete"
protoPayload.response.metadata.name:"airflow-worker"

Possíveis cenários e soluções:

  • Os workers do Airflow são reiniciados durante modificações no ambiente, como atualizações ou instalação de pacotes:

    Descobrir modificações no ambiente do Composer

    resource.type="cloud_composer_environment"
resource.labels.environment_name="ENVIRONMENT_NAME"
log_id("cloudaudit.googleapis.com%2Factivity")

    É possível realizar essas operações quando nenhuma tarefa importante estiver em execução ou ativar novas tentativas da tarefa.

  • Vários componentes podem ficar temporariamente indisponíveis durante a manutenção operações:

    Descubra as operações de manutenção do GKE

    resource.type="gke_nodepool"
resource.labels.cluster_name="GKE_CLUSTER_NAME"
protoPayload.metadata.operationType="UPGRADE_NODES"

    É possível especificar janelas de manutenção para minimizar as sobreposições com a execução de tarefas críticas.

  • No Cloud Composer 2 versões anteriores à 2.4.5, um encerramento do Airflow o worker pode ignorar o sinal SIGTERM e continuar a executar tarefas:

    Descubra como reduzir a escala vertical pelo escalonamento automático do Composer

    resource.type="cloud_composer_environment"
resource.labels.environment_name="ENVIRONMENT_NAME"
log_id("airflow-worker-set")
textPayload:"Workers deleted"

    Você pode fazer upgrade para uma versão mais recente do Cloud Composer em que esse problema foi corrigido.

O worker do Airflow estava sobrecarregado

A quantidade de recursos de CPU e memória disponíveis para um worker do Airflow é limitada pela configuração do ambiente. Se uma utilização se aproximar dos limites, causaria uma contenção de recursos e atrasos desnecessários durante a tarefa execução. Em situações extremas, quando os recursos faltam por períodos mais longos, isso pode causar tarefas zumbis.

Soluções:

O banco de dados do Airflow estava sob carga pesada

Vários componentes do Airflow usam um banco de dados para se comunicar entre si e, em particular, para armazenar batimentos cardíacos de instâncias de tarefas. A falta de recursos no banco de dados vai levar a tempos de consulta mais longos e pode afetar a execução de tarefas.

Soluções:

O banco de dados do Airflow ficou temporariamente indisponível

Um worker do Airflow pode levar algum tempo para detectar e processar erros intermitentes, como problemas temporários de conectividade. Ele pode exceder o valor ou limite de detecção de zumbis.

Descobrir tempos limite do sinal de funcionamento do Airflow

resource.type="cloud_composer_environment"
resource.labels.environment_name="ENVIRONMENT_NAME"
log_id("airflow-worker")
textPayload:"Heartbeat time limit exceeded"

Soluções:

  • Aumente o tempo limite para tarefas zumbi e substitua o valor de [scheduler]scheduler_zombie_task_threshold Opção de configuração do Airflow:

    Seção Chave Valor Observações
    scheduler scheduler_zombie_task_threshold Novo tempo limite (em segundos) O padrão o valor é 300

Solução de problemas do Veneno Pill

A pílula do veneno é um mecanismo usado pelo Airflow para encerrar tarefas.

O Airflow usa a pílula de veneno nestas situações:

  • Quando um programador encerra uma tarefa que não foi concluída a tempo.
  • Quando uma tarefa expira ou é executada por muito tempo.

Quando o Airflow usa o Poison Pill, as seguintes entradas de registro aparecem nos registros de um worker do Airflow que executou a tarefa:

  INFO - Subtask ... WARNING - State of this instance has been externally set
  to success. Taking the poison pill.
  INFO - Subtask ... INFO - Sending Signals.SIGTERM to GPID <X>
  INFO - Subtask ... ERROR - Received SIGTERM. Terminating subprocesses.

Soluções possíveis:

  • Verifique se há erros no código da tarefa que podem fazer com que ela seja executada por muito tempo.
  • (Cloud Composer 2) Aumente a CPU e a memória para o Airflow workers, para que as tarefas sejam executadas mais rapidamente.

  • Aumente o valor Configuração do Airflow do [celery_broker_transport_options]visibility-timeout é a melhor opção.

    Como resultado, o agendador espera mais para que uma tarefa seja concluída antes de considerá-la como uma tarefa zumbi. Essa opção é especialmente útil para tarefas que levam muito tempo. Se o valor for muito baixo (por exemplo, 3 horas), o programador considerará tarefas executadas por 5 ou 6 horas como "travadas" (tarefas zumbi).

  • Aumente o valor do Airflow [core]killed_task_cleanup_time de configuração do Terraform.

    Um valor maior dá mais tempo aos workers do Airflow para concluir as tarefas corretamente. Se o valor for muito baixo, as tarefas do Airflow poderão ser interrompidas de forma abrupta, sem tempo suficiente para concluir o trabalho.

Solução de problemas de sinais SIGTERM

Os sinais SIGTERM são usados pelo Linux, Kubernetes, programador do Airflow e Celery para encerrar processos responsáveis por executar workers ou tarefas do Airflow.

Há vários motivos para que os sinais SIGTERM sejam enviados em um ambiente:

  • Uma tarefa se tornou uma tarefa zumbi e precisa ser interrompida.

  • O programador detectou uma cópia de uma tarefa e enviou sinais Poison Pill e SIGTERM para a tarefa para interromper.

  • No Escalonamento automático horizontal de pods, o serviço do GKE O plano de controle envia sinais SIGTERM para remover pods que não são mais necessários.

  • O programador pode enviar sinais SIGTERM para o processo DagFileProcessorManager. Esses sinais SIGTERM são usados pelo Programador para gerenciar o ciclo de vida do processo DagFileProcessorManager e podem ser ignorados com segurança.

    Exemplo:

    Launched DagFileProcessorManager with pid: 353002
Sending Signals.SIGTERM to group 353002. PIDs of all processes in the group: []
Sending the signal Signals.SIGTERM to group 353002
Sending the signal Signals.SIGTERM to process 353002 as process group is missing.

  • Condição de corrida entre o callback de batimento cardíaco e os callbacks de saída no local_task_job, que monitora a execução da tarefa. Se o batimento cardíaco detecta que uma tarefa foi marcada como bem-sucedida, não consegue distinguir se a tarefa em si ou que o Airflow foi instruído a considerar a tarefa bem-sucedido. No entanto, ele encerrará um executor de tarefas, sem esperar para que ele seja fechado.

    Esses sinais SIGTERM podem ser ignorados com segurança. A tarefa já está no estado de sucesso, e a execução da execução do DAG como um todo não será afetada.

    A entrada de registro Received SIGTERM. é a única diferença entre as tags saída e o encerramento da tarefa no estado bem-sucedido.

    Condição de corrida entre os callbacks de saída e de sinal de funcionamento
    Figura 2. Disputa entre o sinal de funcionamento e os callbacks de saída (clique para ampliar)

  • Um componente do Airflow usa mais recursos (CPU, memória) do que o permitido pelo nó do cluster.

  • O serviço do GKE realiza operações de manutenção e envia sinais SIGTERM para pods executados em um nó que está prestes a ser atualizado. Quando uma instância de tarefa é encerrada com SIGTERM, você pode ver as seguintes entradas de registro nos registros de um worker do Airflow que executou a tarefa:

{local_task_job.py:211} WARNING - State of this instance has been externally
set to queued. Terminating instance. {taskinstance.py:1411} ERROR - Received
SIGTERM. Terminating subprocesses. {taskinstance.py:1703} ERROR - Task failed
with exception

Possíveis soluções:

Esse problema ocorre quando uma VM que executa a tarefa fica sem memória. Isso não é relacionadas às configurações do Airflow, mas à quantidade de memória disponível para o VM.

O aumento da memória depende da versão do Cloud Composer que você usa. Exemplo:

  • No Cloud Composer 2, é possível atribuir mais recursos de CPU e memória a workers do Airflow.

  • No caso do Cloud Composer 1, é possível recriar o ambiente usando um tipo de máquina com mais desempenho.

  • Nas duas versões do Cloud Composer, é possível diminuir o valor de a opção de configuração de simultaneidade do Airflow [celery]worker_concurrency. Essa opção determina quantas tarefas são executadas simultaneamente por um Worker do Airflow.

Para mais informações sobre como otimizar seu ambiente do Cloud Composer 2, consulte Otimizar o desempenho e os custos do ambiente.

Consultas do Cloud Logging para descobrir os motivos das reinicializações ou expulsões de pods

Os ambientes do Cloud Composer usam clusters do GKE como camada de infraestrutura de computação. Nesta seção, você vai encontrar consultas úteis que podem ajudar a encontrar os motivos das reinicializações ou expulsões do worker ou do programador do Airflow.

As consultas apresentadas abaixo podem ser ajustadas da seguinte maneira:

  • você pode especificar uma linha do tempo interessante para você no Cloud Logging; como as últimas seis horas ou três dias. Também é possível definir um período personalizado

  • você precisa especificar o Cloud Composer CLUSTER_NAME

  • é possível limitar a pesquisa a um pod específico adicionando o POD_NAME

Descobrir contêineres reiniciados

    resource.type="k8s_node"
    log_id("kubelet")
    jsonPayload.MESSAGE:"will be restarted"
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"

Consulta alternativa para limitar os resultados a um pod específico:

    resource.type="k8s_node"
    log_id("kubelet")
    jsonPayload.MESSAGE:"will be restarted"
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
    "POD_NAME"

Descobrir contêineres que foram encerrados como resultado de um evento de falta de memória.

    resource.type="k8s_node"
    log_id("events")
    (jsonPayload.reason:("OOMKilling" OR "SystemOOM")
      OR jsonPayload.message:("OOM encountered" OR "out of memory"))
    severity=WARNING
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"

Consulta alternativa para limitar os resultados a um pod específico:

    resource.type="k8s_node"
    log_id("events")
    (jsonPayload.reason:("OOMKilling" OR "SystemOOM")
      OR jsonPayload.message:("OOM encountered" OR "out of memory"))
    severity=WARNING
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
    "POD_NAME"

Descobrir contêineres que pararam de ser executados

    resource.type="k8s_node"
    log_id("kubelet")
    jsonPayload.MESSAGE:"ContainerDied"
    severity=DEFAULT
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"

Consulta alternativa para limitar os resultados a um pod específico:

    resource.type="k8s_node"
    log_id("kubelet")
    jsonPayload.MESSAGE:"ContainerDied"
    severity=DEFAULT
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
    "POD_NAME"

Impacto das operações de atualização ou upgrade nas execuções de tarefas do Airflow

As operações de atualização ou upgrade interrompem as tarefas do Airflow que estão sendo executadas, a menos que uma tarefa seja executada no modo diferível.

Recomendamos executar essas operações quando você espera um impacto mínimo sobre execuções de tarefas do Airflow e configurar mecanismos de repetição apropriados em seu DAGs e tarefas.

Resolver problemas de tarefas do KubernetesExecutor

O CeleryKubernetesExecutor é um tipo de executor no Cloud Composer 3 que pode usar o CeleryExecutor e o KubernetesExecutor ao mesmo tempo.

Consulte a página Usar CeleryKubernetesExecutor para ver mais informações sobre solução de problemas de tarefas executadas com KubernetesExecutor.

Problemas comuns

Nas seções a seguir, você encontra descrições dos sintomas e possíveis correções de alguns problemas comuns do DAG.

A tarefa do Airflow foi interrompida por Negsignal.SIGKILL

Às vezes, sua tarefa pode estar usando mais memória do que o worker do Airflow está alocado. Em uma situação assim, ela pode ser interrompida por Negsignal.SIGKILL. O sistema envia esse sinal para evitar mais consumo de memória, o que pode afetar a execução de outras tarefas do Airflow. No registro do worker do Airflow, pode aparecer a seguinte entrada de registro:

{local_task_job.py:102} INFO - Task exited with return code Negsignal.SIGKILL

O Negsignal.SIGKILL também pode aparecer como código -9.

Soluções possíveis:

  • worker_concurrency mais baixo dos workers do Airflow.

  • No caso do Cloud Composer 2, aumente a memória dos workers do Airflow.

  • No caso do Cloud Composer 1, faça upgrade para um tipo de máquina maior usado no cluster do Cloud Composer.

  • Otimize suas tarefas para usar menos memória.

  • Gerenciar tarefas que consomem muitos recursos no Cloud Composer usando KubernetesPodOperator ou GKEStartPodOperator, para isolamento de tarefas e alocação personalizada de recursos.

A tarefa falha sem emitir registros devido a erros de análise do DAG

Às vezes, pode haver erros sutis de DAG que levam a uma situação em que um programador do Airflow e um processador de DAG conseguem programar tarefas para execução e analisar um arquivo DAG (respectivamente), mas o worker do Airflow não consegue executar tarefas de tal DAG porque há erros de programação no arquivo DAG do Python. Isso pode Isso resulta em uma situação em que uma tarefa do Airflow é marcada como Failed. e não há nenhum registro da sua execução.

Soluções:

  • Verifique nos registros de worker do Airflow se não há erros gerados pelo Worker do Airflow relacionado a erros de análise de DAG ou DAG ausentes.

  • Aumente os parâmetros relacionados à análise do DAG:

  • Consulte também Como inspecionar os registros do processador DAG.

A tarefa falha sem emitir registros devido à pressão de recursos

Sintoma: durante a execução de uma tarefa, o subprocesso do worker do Airflow responsável pela execução da tarefa do Airflow é interrompido abruptamente. O erro visível no registro do worker do Airflow pode ser semelhante ao abaixo:

...
File "/opt/python3.8/lib/python3.8/site-packages/celery/app/trace.py", line 412, in trace_task    R = retval = fun(*args, **kwargs)  File "/opt/python3.8/lib/python3.8/site-packages/celery/app/trace.py", line 704, in __protected_call__    return self.run(*args, **kwargs)  File "/opt/python3.8/lib/python3.8/site-packages/airflow/executors/celery_executor.py", line 88, in execute_command    _execute_in_fork(command_to_exec)  File "/opt/python3.8/lib/python3.8/site-packages/airflow/executors/celery_executor.py", line 99, in _execute_in_fork
raise AirflowException('Celery command failed on host: ' + get_hostname())airflow.exceptions.AirflowException: Celery command failed on host: airflow-worker-9qg9x
...

Solução:

A tarefa falha sem emitir registros devido à remoção do pod

Os pods do Google Kubernetes Engine estão sujeitos à Ciclo de vida do pod do Kubernetes e remoção de pods. Picos de tarefas e coprogramação de workers são duas das causas mais comuns de remoção de pods no Cloud Composer.

A remoção de pods pode ocorrer quando um determinado pod usa em excesso os recursos de um nó, em relação às expectativas de consumo de recursos configuradas para o nó. Por exemplo, a remoção pode acontecer quando várias tarefas com muita memória são executadas em um pod, e a carga combinada faz com que o nó em que o pod é executado exceda o limite de consumo de memória.

Se um pod de worker do Airflow for removido, todas as instâncias de tarefas em execução nele serão interrompidas e, posteriormente, marcadas como com falha pelo Airflow.

Os registros são armazenados em buffer. Se um pod de worker for removido antes da limpeza do buffer, os registros não serão emitidos. Quando uma tarefa falha sem emitir registros, isso indica que os workers do Airflow serão reiniciados devido à falta de memória (OOM, na sigla em inglês). Alguns registros podem estar presentes no Cloud Logging mesmo que os registros do Airflow não tenham sido emitidos.

Para ver os registros:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

    Acessar "Ambientes"

  2. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente. A página Detalhes do ambiente é aberta.

  3. Acesse a guia Registros.

  4. Confira os registros de workers individuais em Todos os registros -> Registros do Airflow -> Workers -> (worker individual).

A execução do DAG é limitada pela memória. Todas as tarefas são iniciadas com dois processos do Airflow: execução de tarefa e monitoramento. Cada nó aceita até seis tarefas simultâneas, com aproximadamente 12 processos carregados com módulos do Airflow. É possível que mais memória seja consumida dependendo da natureza do DAG.

Sintoma:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Cargas de trabalho.

    Acesse "Cargas de trabalho"

  2. Se houver pods airflow-worker que mostrem Evicted, clique em cada pod removido e procure a mensagem The node was low on resource: memory na parte superior da janela.

Corrigir:

  • No Cloud Composer 1, crie um novo ambiente do Cloud Composer com um tipo de máquina maior do que o atual.
  • No Cloud Composer 2, aumente os limites de memória. para workers do Airflow.
  • Verifique os registros dos pods airflow-worker para possíveis causas de remoção. Para mais informações sobre como buscar registros de pods individuais, consulte Solução de problemas com cargas de trabalho implantadas.
  • Garanta que as tarefas no DAG sejam idempotentes e que possam ser repetidas.

  • Evite fazer o download de arquivos desnecessários para o sistema de arquivos local dos workers do Airflow.

    Os workers do Airflow têm capacidade limitada do sistema de arquivos local. Por exemplo, no Cloud Composer 2, um worker pode ter de 1 GB a 10 GB de armazenamento. Quando o se o espaço de armazenamento acabar, o pod de worker do Airflow será removido Plano de controle do GKE. Isso faz com que todas as tarefas que o worker excluído estava executando falhem.

    Exemplos de operações com problemas:

    • Fazer o download de arquivos ou objetos e armazená-los localmente em um worker do Airflow. Em vez disso, armazene esses objetos diretamente em um serviço adequado, como um bucket do Cloud Storage.
    • Acessar objetos grandes na pasta /data por um worker do Airflow. O worker do Airflow faz o download do objeto para o sistema de arquivos local. Em vez disso, implemente seus DAGs para que arquivos grandes sejam processados fora do pod de worker do Airflow.

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 de alerta vermelha mostra Broken DAG: [/path/to/dagfile] Timeout.

  • No Cloud Monitoring: os registros airflow-scheduler contêm entradas semelhante a:

    • ERROR - Process timed out
    • ERROR - Failed to import: /path/to/dagfile
    • AirflowTaskTimeout: Timeout

Corrigir:

Substitua o dag_file_processor_timeout do Airflow e permitir mais tempo para a análise do DAG:

Seção Chave Valor
core dag_file_processor_timeout Novo valor de tempo limite

A execução do DAG não termina dentro do tempo esperado

Sintoma:

Às vezes, uma execução do DAG não termina porque as tarefas do Airflow ficam travadas e o DAG é executado durar mais do que o esperado. Em condições normais, as tarefas do Airflow não ficam indefinidamente no estado em execução ou na fila, porque o Airflow tem procedimentos de limpeza e tempo limite que ajudam a evitar essa situação.

Corrigir:

  • Use o parâmetro dagrun_timeout para os DAGs. Por exemplo, dagrun_timeout=timedelta(minutes=120). Como resultado, cada execução de DAG precisa ser concluída dentro do tempo limite de execução do DAG, e as tarefas não concluídas são marcadas como Failed ou Upstream Failed. Para mais informações sobre os estados da tarefa do Airflow, consulte a documentação do Apache Airflow.

  • Use o parâmetro task execution timeout para definir um tempo limite padrão para tarefas executadas com base nos operadores do Apache Airflow.

Execuções de DAG não executadas

Sintoma:

Quando uma data de programação para um DAG é definida dinamicamente, isso pode gerar várias efeitos colaterais inesperados. Exemplo:

  • Uma execução de DAG é sempre no futuro, e o DAG nunca é executado.

  • As execuções de DAG anteriores são marcadas como executadas e bem-sucedidas apesar de não terem sido executada.

Mais informações estão disponíveis na documentação do Apache Airflow.

Corrigir:

  • Siga as recomendações na documentação do Apache Airflow.

  • Definir start_date estático para DAGs. Como opção, use catchup=False para desativar a execução da DAG para datas anteriores.

  • Evite usar datetime.now() ou days_ago(<number of days>), a menos que você cientes dos efeitos colaterais dessa abordagem.

Aumento do tráfego de rede de entrada e saída do banco de dados do Airflow

A quantidade de rede de tráfego entre o cluster do GKE do ambiente e o banco de dados do Airflow depende do número de DAGs, do número de tarefas nos DAGs e da maneira como os DAGs acessam os dados no banco de dados. Os fatores a seguir podem influenciar o uso da rede:

  • Consultas no banco de dados do Airflow. Se os DAGs fazem muitas consultas, eles geram grandes quantidades de tráfego. Exemplos: verificação do status de tarefas antes de prosseguir com outras tarefas, consultar a tabela XCom, despejar conteúdo do banco de dados do Airflow.

  • Um grande número de tarefas. Quanto mais tarefas houver para programar, mais tráfego de rede será gerado. Essa consideração se aplica ao número total de tarefas nos DAGs e à frequência de programação. Quando o programador do Airflow programa as execuções de DAG, ele faz consultas no banco de dados do Airflow e gera tráfego.

  • A interface da Web do Airflow gera tráfego de rede porque faz consultas ao banco de dados. O uso intenso de páginas com gráficos, tarefas e diagramas pode gerar grandes volumes de tráfego de rede.

O DAG falha no servidor da Web do Airflow ou faz com que ele retorne um erro 502 gateway timeout

As falhas do servidor da Web podem ocorrer por diversos motivos. Verifique os registros airflow-webserver no Cloud Logging para determinar a causa do erro 502 gateway timeout.

Computação pesada

Esta seção se aplica apenas ao Cloud Composer 1.

Evite executar computação pesada durante a análise do DAG.

Ao contrário dos nós de worker e de programador, que têm tipos de máquina que podem ser personalizados para garantir maior capacidade de CPU e de memória, o servidor da Web usa um tipo de máquina fixo, o que pode levar a falhas na análise do DAG se a computação executada durante esse processo for muito pesada.

O servidor da Web tem duas vCPUs e 2 GB de memória. O valor padrão para core-dagbag_import_timeout é de 30 segundos. Esse valor de tempo limite define o limite máximo de quanto tempo o Airflow gasta carregando um módulo do Python na pasta dags/.

Permissões incorretas

Esta seção se aplica apenas ao Cloud Composer 1.

O servidor da Web não é executado na mesma conta de serviço que os workers e o programador. Assim, eles podem acessar recursos gerenciados pelo usuário a que o servidor não tem acesso.

Recomendamos que você evite acessar recursos que não sejam públicos durante a análise do DAG. Às vezes, isso é inevitável, e você precisará conceder permissões à conta de serviço do servidor da Web. O nome da conta de serviço é derivado do domínio do servidor da Web. Por exemplo, se o domínio for example-tp.appspot.com, a conta de serviço será example-tp@appspot.gserviceaccount.com.

Erros do DAG

Esta seção se aplica apenas ao Cloud Composer 1.

O servidor da Web é executado no App Engine e fica separado do cluster do GKE do ambiente. O servidor da Web analisa os arquivos de definição do DAG, e um 502 gateway timeout pode ocorrer se houver erros no DAG. O Airflow funciona normalmente sem um servidor da Web funcional problemático DAG não está interrompendo nenhum processo em execução no GKE. Nesse caso, é possível usar gcloud composer environments run para recuperar detalhes do ambiente e como uma solução alternativa se o servidor da Web ficar indisponível.

Em outros casos, é possível executar a análise do DAG no GKE, além de pesquisar os DAGs que causam exceções fatais do Python ou esse tempo limite (padrão de 30 segundos). Para resolver os problemas, conecte-se a um shell remoto em um contêiner de worker do Airflow e teste os erros de sintaxe. Para mais informações, consulte Como testar DAGs.

Processar um grande número de DAGs e plug-ins em pastas de DAGs e plug-ins

O conteúdo das pastas /dags e /plugins é sincronizado do bucket do ambiente com os sistemas de arquivos locais dos workers e programadores do Airflow.

Quanto mais dados armazenados nessas pastas, mais tempo leva para realizar a sincronização. Para lidar com essas situações:

  • Limite o número de arquivos nas pastas /dags e /plugins. Armazene somente o mínimo de arquivos necessários.

  • Se possível, aumente o espaço em disco disponível para programadores e workers do Airflow.

  • Se possível, aumente a CPU e a memória dos workers e programadores do Airflow. Assim, que a operação de sincronização seja realizada mais rapidamente.

  • No caso de um número muito grande de DAGs, divida-os em lotes, compacte em arquivos ZIP e implantá-los na pasta /dags. Essa abordagem acelera o processo de sincronização dos DAGs. Os componentes do Airflow descompactam os arquivos ZIP antes de processar as DAGs.

  • A geração de DAGs em uma programática também pode ser um método para limitar o número de arquivos DAG armazenados na pasta /dags. Consulte a seção sobre DAGs programáticos para evitar problemas com a programação e a execução de DAGs gerados de maneira programática.

Não programe DAGs gerados de maneira programática ao mesmo tempo

Gerar objetos DAG de forma programática em um arquivo DAG é um método eficiente para criar muitos DAGs semelhantes que têm apenas pequenas diferenças.

É importante não programar todos esses DAGs para execução imediatamente. é uma grande chance de que os workers do Airflow não tenham CPU e memória suficientes recursos para executar todas as tarefas agendadas ao mesmo tempo.

Para evitar problemas com a programação de DAGs programáticos:

  • Aumente a simultaneidade de workers e escalonar verticalmente seu ambiente verticalmente para que ele possa executar mais tarefas simultaneamente.
  • Gere DAGs de forma a distribuir as programações de maneira uniforme ao longo do tempo, para evitar a programação de centenas de tarefas ao mesmo tempo, para que os workers do Airflow tenham tempo para executar todas as tarefas programadas.

Erro 504 ao acessar o servidor da Web do Airflow

Consulte Erro 504 ao acessar a interface do Airflow.

A exceção Lost connection to Postgres / MySQL server during query é gerada durante a execução da tarefa ou logo depois dela

As exceções Lost connection to Postgres / MySQL server during query geralmente acontecem quando as seguintes condições são atendidas:

  • O DAG usa PythonOperator ou um operador personalizado.
  • O DAG faz consultas no banco de dados do Airflow.

Se várias consultas forem feitas a partir de uma função chamável, os tracebacks poderão apontar incorretamente para a linha self.refresh_from_db(lock_for_update=True) no código do Airflow. é a primeira consulta do banco de dados após a execução da tarefa. A causa real da exceção acontece antes disso, quando uma sessão do SQLAlchemy não é fechada corretamente.

O escopo das sessões do SQLAlchemy é uma linha de execução e é criado em uma sessão de função chamável que pode ser continuada dentro do código do Airflow. Se houver atrasos significativos entre as consultas em uma sessão, a conexão já poderá ser fechada pelo servidor Postgres ou MySQL. O tempo limite de conexão nos ambientes do Cloud Composer é definido como aproximadamente 10 minutos.

Corrigir:

  • Use o decorador airflow.utils.db.provide_session. Esse decorador fornece uma sessão válida para o banco de dados do Airflow no parâmetro session e fecha corretamente a sessão no final da função.
  • Não use uma única função de longa duração. Em vez disso, mova todas as consultas do banco de dados para funções separadas, de modo que haja várias funções com o decorador airflow.utils.db.provide_session. Nesse caso, as sessões são fechadas automaticamente depois de recuperar os resultados da consulta.

Como controlar o tempo de execução de DAGs, tarefas e execuções paralelas do mesmo DAG

Se você quiser controlar por quanto tempo uma única execução de DAG para um DAG específico dura, então você pode usar o parâmetro DAG dagrun_timeout para fazer assim. Por exemplo, se você espera que um único DAG seja executado (seja qual for execução termina com sucesso ou falha) não pode durar mais do que 1 hora, Depois, defina esse parâmetro como 3.600 segundos.

Também é possível controlar o tempo que uma única tarefa do Airflow pode durar. Afazeres Portanto, use execution_timeout.

Se você quiser controlar quantas execuções de DAGs ativas quer ter para um um DAG específico, use o [core]max-active-runs-per-dag Opção de configuração do Airflow para fazer isso.

Se você quiser ter apenas uma instância de execução de DAG em um determinado momento, defina o parâmetro max-active-runs-per-dag como 1.

Problemas que afetam a sincronização de DAGs e plug-ins com programadores, workers e servidores da Web

O Cloud Composer sincroniza o conteúdo das pastas /dags e /plugins para programadores e workers. Certos objetos em pastas /dags e /plugins pode impedir que a sincronização funcione corretamente ou pelo menos desacelerá-la.

  • A pasta /dags está sincronizada com programadores e workers. Essa pasta não é sincronizada com servidores da Web no Cloud Composer 2 ou se você ativar DAG Serialization no Cloud Composer 1.

  • A pasta /plugins está sincronizada com programadores, workers e servidores da Web.

Você pode encontrar os seguintes problemas:

  • Você fez upload de arquivos compactados gzip que usam transcodificação por compactação como /dags e /plugins do Google Cloud. Isso geralmente acontece se você usar a flag --gzip-local-all em um o comando gcloud storage cp para fazer o upload de dados no bucket.

    Solução: exclua o objeto que usou a transcodificação de compactação e faça o upload novamente para o bucket.

  • Um dos objetos é chamado de ".". Esse objeto não é sincronizado com programadores e workers, e pode parar de sincronizar.

    Solução: renomeie o objeto problemático.

  • Uma pasta e um arquivo Python de DAG têm o mesmo nome, por exemplo, a.py. Nesse caso, o arquivo DAG não está sincronizado corretamente com os componentes do Airflow.

    Solução: remova a pasta com o mesmo nome de um arquivo Python do DAG.

  • Um dos objetos nas pastas /dags ou /plugins contém um símbolo /. no final do nome do objeto. Esses objetos podem enganar o processo de sincronização porque o símbolo / significa que um objeto é uma pasta, não um arquivo.

    Solução: remova o símbolo / do nome do objeto problemático.

  • Não armazene arquivos desnecessários nas pastas /dags e /plugins.

    Às vezes, os DAGs e plug-ins implementados são acompanhados de arquivos adicionais, como arquivos que armazenam testes para esses componentes. Esses arquivos são sincronizados com workers e programadores e afetam o tempo necessário para copiar esses arquivos para programadores, workers e servidores da Web.

    Solução: não armazene arquivos adicionais e desnecessários em /dags e /plugins pastas.

O erro Done [Errno 21] Is a directory: '/home/airflow/gcs/dags/...' é gerado por programadores e workers

Esse problema acontece porque os objetos podem ter sobrepostos no Cloud Storage e, ao mesmo tempo, programadores e workers usam sistemas de arquivos tradicionais. Por exemplo, é possível adicionar uma pasta e um objeto com o mesmo nome ao bucket de um ambiente. Quando o bucket é sincronizado com os programadores e workers do ambiente, esse erro é gerado, o que pode levar a falhas na tarefa.

Para corrigir esse problema, verifique se não há namespaces sobrepostos no bucket do ambiente. Por exemplo, se /dags/misc (um arquivo) e /dags/misc/example_file.txt (outro arquivo) estiverem em um bucket, um erro será gerado pelo programador.

Interrupções temporárias ao se conectar ao DB de metadados do Airflow

O Cloud Composer é executado em uma infraestrutura em nuvem distribuída. Isso significa que, de tempos em tempos, alguns problemas temporários podem aparecer e interromper a execução das suas tarefas do Airflow.

Nessas situações, você verá as seguintes mensagens de erro na página dos workers do Airflow registros:

"Can't connect to Postgres / MySQL server on 'airflow-sqlproxy-service.default.svc.cluster.local' (111)"

ou

"Can't connect to Postgres / MySQL server on 'airflow-sqlproxy-service.default.svc.cluster.local' (104)"

Esses problemas intermitentes também podem ser causados por operações de manutenção realizadas nos seus ambientes do Cloud Composer.

Esses erros geralmente são intermitentes, e se as tarefas do Airflow forem idempotentes e você tiver novas tentativas configuradas, elas não vão afetar você. Você também pode considere definir janelas de manutenção.

Outro motivo para esses erros pode ser a falta de recursos em seu no cluster do ambiente de execução. Nesses casos, é possível aumentar ou otimizar o ambiente, conforme descrito nas instruções de Como aumentar o ambiente ou Como otimizar o ambiente.

Uma execução de DAG é marcada como concluída, mas não tem tarefas executadas

Se uma execução de DAG execution_date for anterior à start_date do DAG, é possível que haja execuções de DAG que não tenham execuções de tarefas, mas ainda estejam marcadas como concluídas.

Uma execução de DAG bem-sucedida sem tarefas executadas
Figura 3. Uma execução de DAG bem-sucedida sem tarefas executadas (clique para ampliar)

Causa

Essa situação pode acontecer em um dos seguintes casos:

  • Uma incompatibilidade é causada pela diferença de fuso horário entre os execution_date e start_date. Isso pode acontecer, por exemplo, quando usando pendulum.parse(...) para definir start_date.

  • O start_date do DAG é definido como um valor dinâmico, por exemplo, airflow.utils.dates.days_ago(1)

Solução

  • Verifique se execution_date e start_date estão usando o mesmo fuso horário.

  • Especifique um start_date estático e combine-o com catchup=False para evitar executar DAGs com datas de início passadas.

Um DAG não é visível na interface do Airflow ou na interface do DAG e o programador não o programa

O processador DAG analisa cada DAG antes que ele possa ser programado pelo programador e antes que um DAG fique visível a IU do Airflow ou a interface do DAG (links em inglês).

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

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

  • Verifique os registros do processador de DAG se ele consegue processar corretamente seu DAG. Em caso de problemas, você pode ver as seguintes entradas de registro nos registros do processador de DAG ou do programador:
[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 funciona corretamente. Em caso de problemas, você pode encontrar as seguintes entradas de registro nos registros do agendador:
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 casos raros de análise de erros de um DAG pode impactar negativamente a análise de de outros DAGs.

  • Se a análise do DAG levar mais do que a quantidade de segundos definida em [core]dagrun_import_timeout, aumente esse tempo limite.

  • Se a análise de todos os DAGs levar mais do que a quantidade de segundos definida em [core]dag_file_processor_timeout, aumente esse tempo limite.

  • Se o DAG levar muito tempo para ser analisado, isso também pode significar que ele não está implementado da maneira ideal. Por exemplo, se ele lê muitos variáveis de ambiente ou chamadas para serviços externos ou para o Airflow no seu banco de dados. Na medida do possível, evite realizar essas operações seções globais dos DAGs.

  • Aumentar os recursos de CPU e memória do Programador para que ele funcione mais rapidamente.

  • Ajuste o número de programadores.

  • Aumentar o número de processos de processador de DAG para que a análise possa ser feita com mais rapidez. Para isso, aumente o valor [scheduler]parsing_process

  • Reduzir a frequência de análise do DAG.

  • Reduza a carga no banco de dados do Airflow.

Sintomas de sobrecarga do banco de dados do Airflow

Para mais informações, consulte Sintomas de sobrecarga do banco de dados do Airflow.

A seguir