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= Airflow高可用设置 = == 介绍 == '''Apache Airflow高可用(High Availability, HA)'''是指通过冗余配置和故障转移机制,确保Airflow服务在部分组件失效时仍能持续运行。对于生产环境而言,高可用是保证工作流稳定执行的关键特性。本指南将详细介绍Airflow的高可用架构设计、组件配置及实现方法。 == 高可用架构的核心组件 == Airflow的高可用性依赖于以下核心组件的冗余部署: 1. '''元数据库(Metadata Database)''':如PostgreSQL或MySQL的主从复制。 2. '''调度器(Scheduler)''':多调度器实例配合数据库行级锁(如使用`airflow.cfg`中的`scheduler_ha`配置)。 3. '''执行器(Executor)''':Celery或Kubernete Executor支持多工作节点。 4. '''消息队列(Message Queue)''':RabbitMQ或Redis的集群化部署。 <mermaid> graph TD A[元数据库集群] -->|主从同步| B[调度器1] A -->|主从同步| C[调度器2] B -->|任务分发| D[消息队列集群] C -->|任务分发| D D -->|任务消费| E[Worker节点1] D -->|任务消费| F[Worker节点2] </mermaid> == 配置步骤 == === 1. 元数据库高可用 === 使用PostgreSQL的主从复制示例: <syntaxhighlight lang="sql"> -- 主库配置(postgresql.conf) wal_level = replica synchronous_commit = on synchronous_standby_names = 'standby1' -- 从库配置(recovery.conf) standby_mode = on primary_conninfo = 'host=主库IP port=5432 user=replicator password=密码' </syntaxhighlight> === 2. 调度器高可用 === 在`airflow.cfg`中启用HA调度器: <syntaxhighlight lang="ini"> [core] executor = CeleryExecutor [scheduler] scheduler_ha = True max_threads = 2 </syntaxhighlight> === 3. Celery Executor配置 === 使用Redis作为消息队列后端: <syntaxhighlight lang="python"> # airflow.cfg [celery] broker_url = redis://redis-ha:6379/0 result_backend = db+postgresql://user:password@pg-ha:5432/airflow </syntaxhighlight> == 实际案例 == '''场景:电商订单处理流水线''' - 需求:每天处理百万级订单,要求零任务丢失。 - 解决方案: - 部署2个调度器实例,监控自动故障转移。 - 使用PostgreSQL流复制确保元数据不丢失。 - Celery Worker集群动态扩缩容。 == 故障恢复机制 == * '''调度器失效检测''':通过数据库心跳表(`scheduler_heartbeat`)检测存活状态。 * '''Worker任务重试''':Celery的`acks_late=True`配置确保任务被其他Worker接管。 <math> \text{可用性} = \frac{\text{系统正常运行时间}}{\text{总时间}} \times 100\% </math> == 常见问题 == '''Q: 如何验证高可用是否生效?''' A: 手动停止主调度器,观察备用调度器是否自动接管任务日志。 '''Q: 消息队列集群如何避免单点故障?''' A: 使用Redis Sentinel或RabbitMQ镜像队列。 == 总结 == Airflow高可用设置需要从数据库、调度器、消息队列到执行器的全链路冗余设计。通过本文的配置示例和架构图,用户可逐步构建稳定可靠的生产级工作流系统。 [[Category:大数据框架]] [[Category:Airflow]] [[Category:Airflow部署与扩展]]
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