Airflow告警系统[编辑 | 编辑源代码]

Airflow告警系统是Apache Airflow工作流管理平台的重要组成部分，用于在任务执行失败、长时间运行或系统异常时主动通知运维人员。该系统通过多种机制（如邮件、Slack、Webhook等）实现实时监控响应，保障数据管道的可靠性。

核心机制[编辑 | 编辑源代码]

Airflow的告警系统基于以下三个层级构建：

任务级告警：单个任务失败时触发
DAG级告警：整个工作流出现问题时触发
系统级告警：Airflow服务本身异常时触发

告警触发条件[编辑 | 编辑源代码]

常见告警触发条件
条件类型	描述	默认配置
任务失败	任务执行返回非零状态码	自动触发
重试超限	任务重试次数超过`retries`参数	需配置
执行超时	超过`execution_timeout`设置时间	需配置
SLA超时	超过设定的服务等级协议时间	需配置

配置方法[编辑 | 编辑源代码]

基础邮件告警[编辑 | 编辑源代码]

在airflow.cfg中配置SMTP服务后，可通过以下方式启用邮件告警：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'email': ['team@example.com'],
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 3
}

自定义告警回调[编辑 | 编辑源代码]

高级用户可以通过回调函数实现复杂逻辑：

def slack_alert(context):
    from airflow.providers.slack.operators.slack_webhook import SlackWebhookOperator
    failed_alert = SlackWebhookOperator(
        task_id='slack_failed',
        slack_webhook_conn_id='slack_webhook',
        message=f"""
        :red_circle: Task Failed.
        *Task*: {context.get('task_instance').task_id}
        *Dag*: {context.get('task_instance').dag_id}
        *Execution Time*: {context.get('execution_date')}
        """,
        username='airflow'
    )
    return failed_alert.execute(context=context)

default_args = {
    'on_failure_callback': slack_alert
}

监控集成方案[编辑 | 编辑源代码]

Airflow支持与主流监控系统集成：

Prometheus指标示例[编辑 | 编辑源代码]

Airflow暴露的关键指标包括：

airflow_dag_run_duration
airflow_task_fail_count
airflow_scheduler_heartbeat

实战案例[编辑 | 编辑源代码]

电商数据管道监控场景： 1. 每日订单ETL任务设置2小时SLA 2. 关键任务失败时触发电话告警 3. 数据质量检查失败时通知数据团队

配置示例：

with DAG(
    'ecommerce_pipeline',
    default_args={
        'sla': timedelta(hours=2),
        'on_failure_callback': pagerduty_alert
    },
    schedule_interval='@daily'
) as dag:
    
    validate = PythonOperator(
        task_id='validate_data',
        python_callable=validate_data,
        on_success_callback=data_quality_check
    )