Airflow高可用设置
Airflow高可用设置[编辑 | 编辑源代码]
介绍[编辑 | 编辑源代码]
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[编辑 | 编辑源代码]
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。
配置步骤[编辑 | 编辑源代码]
1. 元数据库高可用[编辑 | 编辑源代码]
使用PostgreSQL的主从复制示例：
-- 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'
2. 调度器高可用[编辑 | 编辑源代码]
在`airflow.cfg`中启用HA调度器：
[core]
executor = CeleryExecutor
[scheduler]
scheduler_ha = True
max_threads = 2
3. Celery Executor配置[编辑 | 编辑源代码]
使用Redis作为消息队列后端：
# airflow.cfg
[celery]
broker_url = redis://redis-ha:6379/0
result_backend = db+postgresql://user:password@pg-ha:5432/airflow
实际案例[编辑 | 编辑源代码]
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[编辑 | 编辑源代码]
- 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。
常见问题[编辑 | 编辑源代码]
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[编辑 | 编辑源代码]
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。