airflow原理

官网:

http://airflow.apache.org/installation.html

原理:

https://www.cnblogs.com/cord/p/9450910.html

原理介绍：

airflow 的守护进程
airflow 系统在运行时有许多守护进程，它们提供了 airflow 的全部功能。守护进程包括 Web服务器-webserver、调度程序-scheduler、执行单元-worker、消息队列监控工具-Flower等。下面是 apache-airflow 集群、高可用部署的主要守护进程。

webserver
webserver 是一个守护进程，它接受 HTTP 请求，允许你通过 Python Flask Web 应用程序与 airflow 进行交互，webserver 提供以下功能： 中止、恢复、触发任务。 监控正在运行的任务，断点续跑任务。 执行 ad-hoc 命令或 SQL 语句来查询任务的状态，日志等详细信息。 配置连接，包括不限于数据库、ssh 的连接等。

webserver 守护进程使用 gunicorn 服务器（相当于 java 中的 tomcat ）处理并发请求，可通过修改{AIRFLOW_HOME}/airflow.cfg文件中 workers 的值来控制处理并发请求的进程数。 例如：

workers = 4 #表示开启4个gunicorn worker(进程)处理web请求
启动 webserver 守护进程：

$ airfow webserver -D
scheduler
scheduler 是一个守护进程，它周期性地轮询任务的调度计划，以确定是否触发任务执行。 启动的 scheduler 守护进程：

$ airfow scheduler -D
worker
worker 是一个守护进程，它启动 1 个或多个 Celery 的任务队列，负责执行具体 的 DAG 任务。

当设置 airflow 的 executors 设置为 CeleryExecutor 时才需要开启 worker 守护进程。推荐你在生产环境使用 CeleryExecutor ：

executor = CeleryExecutor
启动一个 worker守护进程，默认的队列名为 default:

$ airfow worker -D
flower
flower 是一个守护进程，用于是监控 celery 消息队列。启动守护进程命令如下：

$ airflow flower -D
默认的端口为 5555，您可以在浏览器地址栏中输入 "http://hostip:5555" 来访问 flower ，对 celery 消息队列进行监控。

这个监控队列里有多少任务被schudle吊启, worker去消费队列里的任务

并发控制参数解释：

parallelism：这个参数指定了整个Airflow系统，在任何一刻能同时运行的Task Instance的数量，这个数量跟DAG无关，只跟Executor和Task有关。举个例子：如果parallelism=15, 这时你有两个DAG，A和B，如果A需要同时开跑10个Task，B也要同时开跑10个Task，两个DAG同时触发，那么这时候同时在跑的Task数量只能是15，其余的5个会等之前的Task运行完了触发，这时的状态不会显示在web上。而且在这种情况下，触发的顺序是不确定的。

concurrency ：这个用来控制 每个dag运行过程中最大可同时运行的task实例数。如果你没有设置这个值的话，scheduler 会从airflow.cfg里面读取默认值 dag_concurrency

max_active_runs : 这个是用来控制在同一时间可以运行的最多的dag runs 数量。这里需要解释一下dag runs ，比如你的dag设置的每天运行，那么在天的时间段内运行某个dag就算是一个dag runs 。按道理每天只会执行一次，但是保不齐，你前天和大前天的dag都没运行，那么就需要补跑，或者你在某一次定时dag触发了之后，又手动触发了，那么就存在，同一个时间点有多个dag runs 。这个参数就是控制这个最大的dag runs

sql_alchemy_pool_size:  默认使用连接数据库的最大连接,设置为0表示没有限制

worker_concurrency = 80  #所有works的总task数
parallelism = 160               #所有DAG的总task数

#同时运行的schedule的线程:

当定义的dag文件过多的时候，airflow的scheduler节点运行效率缓慢

[scheduler]
# The scheduler can run multiple threads in parallel to schedule dags.
# This defines how many threads will run.
#默认是2这里改为100
max_threads = 20

查看:

ps -ef |grep schedu