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= Airflow滚动更新 =

'''滚动更新'''（Rolling Update）是Apache Airflow在CI/CD与DevOps实践中常用的部署策略，它允许用户逐步替换旧版本的DAG或Airflow组件，同时保持服务的持续可用性。本条目将详细介绍其原理、实现方式及实际应用案例。

== 概念介绍 ==
滚动更新通过分批次逐步替换旧实例（如DAG文件、Worker节点或调度器）来最小化服务中断风险。其核心特点包括：
* '''零停机'''：至少保留部分实例处理任务
* '''版本共存'''：新旧版本短暂共存
* '''自动回滚'''：检测失败时中止更新

在Airflow中主要应用于：
# DAG文件更新
# Airflow核心组件升级（如Worker、Scheduler）
# 依赖库版本变更

== 实现机制 ==
=== 基础工作流程 ===
<mermaid>
graph TD
    A[开始更新] --> B[部署新版本到部分节点]
    B --> C{健康检查通过?}
    C -->|是| D[继续下一批节点]
    C -->|否| E[自动回滚]
    D --> F[所有节点更新完成]
</mermaid>

=== Airflow特有考量 ===
* '''DAG版本控制'''：需确保新旧DAG代码兼容
* '''任务状态同步'''：避免运行中任务因更新丢失状态
* '''变量与连接'''：保持配置一致性

== 代码示例 ==
以下是使用Kubernetes实现Airflow Worker滚动更新的示例：

<syntaxhighlight lang="yaml">
# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: airflow-worker
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1       # 允许临时超出副本数
      maxUnavailable: 0  # 保证始终有可用Worker
  template:
    spec:
      containers:
      - name: worker
        image: apache/airflow:2.6.1  # 更新时修改此版本
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: airflow-env
</syntaxhighlight>

'''关键参数说明'''：
* <code>maxSurge</code>：控制更新速度
* <code>maxUnavailable</code>：确保服务可用性

== 实际案例 ==
=== 案例1：DAG兼容性更新 ===
某电商平台需要修改订单处理DAG但不中断当前任务：
1. 部署新DAG（v2）到<code>/dags</code>目录
2. 监控运行中的v1 DAG任务完成
3. 通过Airflow UI逐步暂停v1 DAG
4. 启用v2 DAG

=== 案例2：Airflow版本升级 ===
从2.5.0升级到2.6.1的步骤：
1. 先升级Webserver和Scheduler
2. 分批重启Worker（每次25%节点）
3. 验证任务历史记录完整性
4. 更新数据库Schema（如需要）

== 数学建模 ==
可用性保证可通过以下公式计算：
<math>
A = 1 - \frac{t_{downtime}}{t_{total}}
</math>
其中：
* <math>A</math>：服务可用率
* <math>t_{downtime}</math>：不可用时间
* <math>t_{total}</math>：总运行时间

理想滚动更新应使<math>A \geq 99.95\%</math>

== 最佳实践 ==
* '''测试策略'''：先在Staging环境验证
* '''监控指标'''：
  * 任务失败率
  * 调度延迟
  * 资源利用率
* '''回滚方案'''：准备旧版本镜像快速回退
* '''时间窗口'''：选择低峰期执行更新

== 常见问题 ==
{| class="wikitable"
|-
! 问题 !! 解决方案
|-
| 更新后任务卡住 || 检查新旧DAG的<code>dag_id</code>是否冲突
|-
| Worker节点不释放 || 设置<code>graceful_timeout</code>参数
|-
| 数据库连接中断 || 使用连接池并预先测试Schema变更
|}

== 扩展阅读 ==
* Airflow官方文档中的"Deploying Airflow"章节
* Kubernetes RollingUpdate策略白皮书
* 蓝绿部署与金丝雀发布对比分析

通过本指南，读者应能理解滚动更新在Airflow环境中的实施要点，平衡系统稳定性与持续交付的需求。实际应用中需根据具体基础设施调整策略细节。

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[[Category:Airflow]]
[[Category:Airflow CICD 与 DevOps]]