Dagster项目实战：实现自定义运行协调器(Run Coordinator)

概述

在Dagster数据编排平台的实际应用中，有时需要根据业务需求定制运行协调器(Run Coordinator)的行为。本文将详细介绍如何在Dagster项目中实现一个自定义的运行协调器，通过标签(tag)机制来控制作业运行的权限和并发。

项目结构设计

首先我们需要规划项目的目录结构，合理的结构有助于代码管理和维护：

项目根目录/
  |- 自定义组件目录/
  |  |- run_coordinator/
  |  |  |- __init__.py
  |  |  |- custom_run_coordinator.py
  |  |- pyproject.toml
  |
  |- 用户代码目录/
  |  |- dagster/
  |  |  |- __init__.py
  |  |  |- definitions.py
  |  |- pyproject.toml
  |
  |- 部署配置/
  |  |- values.yaml
  |
  |- Dockerfile.自定义组件
  |- Dockerfile.用户代码

核心组件实现

自定义运行协调器

我们基于Dagster的QueuedRunCoordinator类进行扩展，增加基于标签的过滤功能：

from typing import Any, List, Mapping, NamedTuple, Optional, Sequence
from typing_extensions import Self
from dagster import _check as check
from dagster._core.run_coordinator.base import SubmitRunContext
from dagster._core.run_coordinator.queued_run_coordinator import QueuedRunCoordinator
from dagster._core.storage.dagster_run import DagsterRun
from dagster._serdes import ConfigurableClassData

class 运行队列配置(NamedTuple):
    """封装运行队列的配置参数"""
    def __new__(
        cls,
        最大并发运行数: int,
        标签并发限制: Optional[Sequence[Mapping[str, Any]]],
        最大用户代码失败重试次数: int = 0,
        用户代码失败重试延迟: int = 60,
        是否阻塞操作并发限制的运行: bool = True,
        操作并发槽缓冲区: int = 0,
    ):
        # 参数校验和初始化逻辑...

    def 应用并发设置(self, 并发设置: Mapping[str, Any]) -> "运行队列配置":
        """应用新的并发设置"""
        # 实现细节...

class 自定义运行协调器(QueuedRunCoordinator):
    """扩展QueuedRunCoordinator，增加基于标签值的过滤功能"""
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        """初始化方法"""
        super().__init__(*args, **kwargs)
    
    def 获取运行队列配置(self) -> 运行队列配置:
        """获取当前运行队列配置"""
        # 实现细节...
    
    def _是否允许运行(self, dagster运行: DagsterRun) -> bool:
        """基于标签检查是否允许运行"""
        运行标签 = dagster运行.tags or {}
        
        # 如果有标签并发限制，项目必须包含在内才能允许作业运行
        if self._标签并发限制:
            允许的值 = {限制["value"] for 限制 in self._标签并发限制 
                     if 限制["key"] == "foo"}
            
            if "foo" in 运行标签 and 运行标签.get("foo") in 允许的值:
                return True
            return False
        
        # 如果没有定义标签并发限制，不允许任何运行
        return False
    
    def 提交运行(self, 上下文: SubmitRunContext) -> DagsterRun:
        """重写提交运行方法，增加标签过滤"""
        dagster运行 = 上下文.dagster_run
        运行标签 = dagster运行.tags or {}
        
        if not self._是否允许运行(dagster运行):
            self._实例.报告运行已取消(
                dagster运行,
                message=f"运行被自定义运行协调器拒绝: 标签权限检查失败..."
            )
            return dagster运行
        
        # 通过所有过滤器后，将运行提交到队列
        return super().提交运行(上下文)

部署配置

在Kubernetes环境中，我们需要通过Helm chart配置自定义运行协调器：

dagsterDaemon:
  runCoordintor:
    启用: true
    类型: 自定义运行协调器
    配置:
      自定义运行协调器:
        模块: run_coordinator.custom_run_coordinator
        类: 自定义运行协调器
        配置:
          标签并发限制:
            - { key: foo, value: bar, limit: 1}

Docker容器配置

为了部署自定义组件，我们需要修改Dockerfile：

# 基础镜像
FROM dagster/dagster-k8s

# 安装自定义组件
COPY 自定义组件目录 /opt/自定义组件目录
RUN pip install -e /opt/自定义组件目录

实现原理分析

1. 继承与扩展：我们基于Dagster内置的QueuedRunCoordinator进行扩展，保留了原有的队列管理功能，同时增加了标签过滤逻辑。

2. 标签过滤机制：

   • 通过_是否允许运行方法实现核心过滤逻辑
   • 检查运行标签是否匹配预设的并发限制配置
   • 不匹配的运行业务会被直接取消

3. 配置管理：

   • 使用运行队列配置类封装所有运行参数
   • 支持动态更新并发设置

4. 错误处理：

   • 被拒绝的运行会被标记为"已取消"状态
   • 提供清晰的拒绝原因信息

实际应用场景

这种自定义运行协调器特别适合以下场景：

1. 多租户环境：不同团队/项目共享同一个Dagster实例时，通过标签控制运行权限

2. 资源配额管理：为不同业务分配不同的运行配额

3. 优先级控制：高优先级业务可以抢占低优先级业务的运行资源

4. 环境隔离：区分测试环境和生产环境的运行

性能考量

在实现自定义运行协调器时，需要注意以下性能因素：

1. 过滤逻辑复杂度：保持_是否允许运行方法高效，避免复杂计算

2. 并发控制：合理设置最大并发运行数和标签并发限制

3. 错误处理开销：被拒绝的运行业务应快速失败，减少资源占用

扩展建议

1. 动态配置：可以结合数据库或配置中心实现运行规则的动态加载

2. 审计日志：记录运行决策的详细日志，便于问题排查

3. 指标监控：暴露Prometheus指标，监控运行协调器的性能和工作状态

4. 多维度过滤：除了标签，还可以考虑基于用户、时间等其他维度进行过滤

总结

通过实现自定义运行协调器，我们可以灵活控制Dagster中的作业运行行为，满足各种复杂的业务需求。本文介绍的实现方法保持了与Dagster原生组件的良好兼容性，同时提供了足够的扩展空间。在实际应用中，可以根据具体需求进一步定制过滤逻辑和运行策略。