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= Airflow任务状态监控 =

== 介绍 ==
'''Airflow任务状态监控'''是Apache Airflow工作流管理系统的核心功能之一，它允许用户实时跟踪DAG（有向无环图）中各个任务的执行状态。通过监控任务状态，用户可以快速识别失败的任务、分析性能瓶颈，并确保数据管道的可靠性。本节将详细介绍Airflow提供的监控机制、状态类型及其实践应用。

== 任务状态类型 ==
Airflow定义了以下主要任务状态：

{| class="wikitable"
|+ 任务状态说明
! 状态 !! 描述
|-
| <code>success</code> || 任务成功完成
|-
| <code>running</code> || 任务正在执行中
|-
| <code>failed</code> || 任务执行失败
|-
| <code>upstream_failed</code> || 上游任务失败导致当前任务未执行
|-
| <code>skipped</code> || 任务被显式跳过
|-
| <code>retry</code> || 任务正在重试
|}

== 监控方法 ==

=== Web界面监控 ===
Airflow的Web服务器提供直观的状态监控界面：
* '''DAGs视图'''：显示所有DAG及其最新运行状态
* '''Tree视图'''：以树形结构展示DAG运行历史
* '''Graph视图'''：可视化任务依赖关系和实时状态

<mermaid>
graph TD
    A[DAGs视图] --> B[整体状态概览]
    C[Tree视图] --> D[历史运行记录]
    E[Graph视图] --> F[依赖关系可视化]
</mermaid>

=== 命令行监控 ===
使用<code>airflow tasks</code>命令检查任务状态：

<syntaxhighlight lang="bash">
# 检查特定任务状态
airflow tasks list -t my_task -d my_dag

# 获取任务实例详情
airflow tasks states my_dag my_task
</syntaxhighlight>

=== 编程接口 ===
通过Airflow的Python API获取状态信息：

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow.models import DagRun
from airflow.utils.state import State

# 获取最新DAG运行状态
dag_runs = DagRun.find(dag_id="my_dag")
latest_run = dag_runs[-1]
print(f"Current state: {latest_run.state}")

# 检查失败任务
failed_tasks = latest_run.get_task_instances(state=State.FAILED)
for task in failed_tasks:
    print(f"Failed task: {task.task_id}")
</syntaxhighlight>

== 状态转换逻辑 ==
Airflow任务状态遵循严格的转换规则：

<math>
\begin{cases}
\text{none} \rightarrow \text{scheduled} \rightarrow \text{queued} \rightarrow \text{running} \rightarrow \text{success/failed} \\
\text{failed} \rightarrow \text{retry} \quad (\text{如果配置了重试})
\end{cases}
</math>

== 实际案例 ==

=== 电商数据处理管道 ===
某电商平台使用Airflow监控每日销售报表生成流程：

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.email import EmailOperator

def generate_report():
    # 报表生成逻辑
    pass

report_task = PythonOperator(
    task_id="generate_sales_report",
    python_callable=generate_report,
    retries=3,
    email_on_failure=True,
    email="admin@example.com"
)

alert_task = EmailOperator(
    task_id="send_failure_alert",
    to="admin@example.com",
    subject="Sales Report Failed",
    html_content="<h3>报表生成失败，请立即检查！</h3>",
    trigger_rule="one_failed"
)
</syntaxhighlight>

监控要点：
1. 设置<code>retries=3</code>自动重试机制
2. 配置<code>email_on_failure</code>失败通知
3. 使用<code>trigger_rule="one_failed"</code>实现失败报警

== 高级监控技巧 ==

=== 自定义指标 ===
集成Prometheus暴露监控指标：

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow import DAG
from airflow.models import TaskInstance
from prometheus_client import Gauge

success_gauge = Gauge('airflow_task_success', 'Successful task runs')

def task_success_callback(context):
    success_gauge.inc()

with DAG(
    'monitored_dag',
    user_defined_macros={
        'on_success_callback': task_success_callback
    }
) as dag:
    # 任务定义...
</syntaxhighlight>

=== 状态历史分析 ===
查询任务状态历史记录：

<syntaxhighlight lang="sql">
-- 在Airflow元数据库中执行
SELECT task_id, state, execution_date 
FROM task_instance 
WHERE dag_id = 'my_dag'
ORDER BY execution_date DESC
LIMIT 100;
</syntaxhighlight>

== 常见问题 ==

'''Q: 如何区分任务失败和上游失败？'''
A: 
* <code>failed</code>状态表示任务本身执行失败
* <code>upstream_failed</code>表示由于依赖任务失败而跳过执行

'''Q: 任务长时间处于running状态怎么办？'''
A: 可能原因：
1. 执行器资源不足
2. 任务卡死（需检查任务代码）
3. Worker节点通信问题

== 最佳实践 ==
1. 为关键任务设置适当的<code>timeout</code>参数
2. 合理配置<code>retry_delay</code>实现指数退避重试
3. 使用<code>on_failure_callback</code>实现自定义错误处理
4. 定期清理旧的任务实例以避免元数据库膨胀

通过全面理解Airflow任务状态监控机制，用户可以构建更健壮的数据管道，并快速响应运行时的异常情况。

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