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= Airflow灾难恢复计划 =

'''Airflow灾难恢复计划'''（Disaster Recovery Plan, DRP）是指为Apache Airflow设计的系统性策略，用于在发生硬件故障、数据丢失、网络中断等灾难性事件时，快速恢复服务并最小化业务中断。本指南将详细讲解Airflow灾难恢复的核心概念、实施步骤及最佳实践。

== 概述 ==
Airflow作为分布式工作流调度系统，其高可用性依赖于完善的灾难恢复机制。灾难恢复计划通常包括以下关键目标：
* '''数据完整性保护'''：确保DAG定义、任务元数据和执行日志不丢失。
* '''服务快速恢复'''：通过冗余部署和备份还原缩短停机时间。
* '''流程自动化'''：减少人工干预，提高恢复效率。

== 核心组件备份策略 ==
=== 元数据库备份 ===
Airflow使用关系型数据库（如PostgreSQL/MySQL）存储任务状态、变量和连接配置。需定期备份：

<syntaxhighlight lang="sql">
-- PostgreSQL示例：每日全量备份
pg_dump -U airflow -h localhost -p 5432 airflow_db > airflow_backup_$(date +%Y%m%d).sql
</syntaxhighlight>

'''恢复命令'''：
<syntaxhighlight lang="bash">
psql -U airflow -h new_host -p 5432 airflow_db < airflow_backup_20240101.sql
</syntaxhighlight>

=== DAG文件存储 ===
建议采用版本控制系统（如Git）管理DAG文件，并配置自动同步：

<syntaxhighlight lang="yaml">
# GitHub Actions示例：DAG目录同步
name: Sync DAGs
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  sync:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Rsync to Airflow server
        run: |
          rsync -avz ./dags/ user@airflow-server:/opt/airflow/dags/
</syntaxhighlight>

=== 日志存储 ===
配置远程日志存储（如S3/GCS）避免本地磁盘故障导致日志丢失：
<syntaxhighlight lang="python">
# airflow.cfg配置示例
[core]
remote_base_log_folder = s3://my-airflow-logs/
remote_log_conn_id = aws_default
</syntaxhighlight>

== 高可用架构设计 ==
采用多节点部署提高容错能力：

<mermaid>
graph TD
    A[Load Balancer] --> B[Airflow Webserver 1]
    A --> C[Airflow Webserver 2]
    D[PostgreSQL Primary] --> E[PostgreSQL Standby]
    F[Redis Cluster] --> G[Worker Node 1]
    F --> H[Worker Node 2]
</mermaid>

关键配置：
* '''数据库'''：主从复制+定期快照
* '''消息队列'''：Redis Sentinel或RabbitMQ镜像队列
* '''执行器'''：CeleryExecutor配合多Worker

== 恢复流程 ==
=== 场景1：元数据库故障 ===
1. 将流量切换到备用数据库
2. 从最新备份还原数据
3. 验证元数据一致性：
<syntaxhighlight lang="python">
airflow db check
</syntaxhighlight>

=== 场景2：DAG文件丢失 ===
1. 从Git仓库重新拉取DAG版本：
<syntaxhighlight lang="bash">
git checkout tags/v1.2.3 -- /path/to/dags/
</syntaxhighlight>
2. 触发DAG重新解析：
<syntaxhighlight lang="bash">
airflow dags reserialize
</syntaxhighlight>

== 测试与验证 ==
定期执行灾难恢复演练：
1. 创建模拟故障（如手动关闭主数据库）
2. 测量恢复时间指标（RTO）
3. 检查数据完整性（RPO）

'''测试脚本示例'''：
<syntaxhighlight lang="python">
import datetime
from airflow.api.client.local_client import Client

def test_dag_recovery(dag_id):
    client = Client(api_base_url="http://localhost:8080")
    # 触发DAG运行
    client.trigger_dag(dag_id, run_id=f"dr_test_{datetime.datetime.now().isoformat()}")
    # 验证任务状态
    assert client.get_dag_run(dag_id, "dr_test_*").state == "success"
</syntaxhighlight>

== 真实案例 ==
'''某电商公司的Airflow恢复实践'''：
* '''问题'''：AWS可用区中断导致主数据库不可用
* '''解决方案'''：
  1. 5分钟内激活跨区域备用数据库
  2. 通过S3日志重建中断期间的任务状态
  3. 使用CI/CD管道重新部署DAG
* '''结果'''：2小时内完全恢复，无数据丢失

== 数学建模 ==
恢复时间目标（RTO）计算公式：
<math>
RTO = T_{detect} + T_{respond} + T_{restore}
</math>
其中：
* <math>T_{detect}</math> = 故障检测时间
* <math>T_{respond}</math> = 响应团队动员时间
* <math>T_{restore}</math> = 数据恢复时间

== 最佳实践 ==
* '''3-2-1备份规则'''：3份副本，2种介质，1份离线存储
* '''文档化流程'''：编写详细的恢复手册
* '''监控告警'''：配置Prometheus监控关键指标
* '''权限隔离'''：限制生产环境直接修改操作

== 总结 ==
有效的Airflow灾难恢复计划需要结合技术方案（备份、冗余）和组织流程（演练、文档）。通过本文介绍的方法，可以构建从数据层到应用层的全方位保护体系，确保工作流调度服务的业务连续性。

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