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Apache Airflow 动态任务映射并发控制问题解析

2025-05-02 20:52:32作者:苗圣禹Peter

在Apache Airflow 3.0.0版本中,开发人员发现了一个关于动态任务映射并发控制的重要问题。该问题涉及max_active_tis_per_dag参数在动态映射任务中未能正确生效的情况,导致任务并发执行数量超出预期限制。

问题背景

动态任务映射是Airflow中一项强大的功能,它允许根据上游任务的输出动态生成多个任务实例。在实际应用中,我们经常需要控制这些动态生成任务的并发执行数量,以避免资源争用或API调用频率限制等问题。

在Airflow 2.10版本中,通过max_active_tis_per_dag参数可以有效地限制任务实例的并发数量。然而,升级到3.0.0版本后,这一机制出现了异常,导致动态映射任务无法遵守设定的并发限制。

问题复现

通过一个简单的DAG示例可以清晰地复现这个问题:

from airflow.sdk import dag, task

@dag
def example_simplest_dag():
    @task
    def my_task():
        return [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

    @task(max_active_tis_per_dag=1)
    def map_me_but_slowly(a):
        import time
        time.sleep(10)
        print(a + 1)

    map_me_but_slowly.expand(a=my_task())

example_simplest_dag()

按照预期,设置了max_active_tis_per_dag=1后,map_me_but_slowly任务的多个映射实例应该串行执行,每次只运行一个实例。然而在实际运行中,多个实例却同时并行执行,完全忽略了并发限制。

问题根源

经过深入分析,发现问题出在Airflow 3.0.0版本中对动态任务映射的处理逻辑上。具体来说:

  1. 对于动态映射任务,并发控制参数需要同时在partial_kwargs中进行检查
  2. 在3.0.0版本中,这一检查逻辑存在遗漏,导致参数无法正确生效
  3. 此外,还发现max_active_tis_per_dagrun参数也存在类似问题,该参数专门用于控制单个DAG运行中动态任务的并发数量

解决方案

针对这一问题,社区开发人员提出了修复方案:

  1. 完善partial_kwargs中的参数检查逻辑
  2. 同时修复max_active_tis_per_dagrun参数的实现
  3. 确保两种并发控制参数都能在动态映射任务中正确工作

修复后的行为如下:

  • max_active_tis_per_dag:限制任务在所有DAG运行中的并发实例总数
  • max_active_tis_per_dagrun:限制单个DAG运行中动态任务的并发数量

验证结果

通过修改后的测试DAG验证修复效果:

from airflow.sdk import dag, task

@dag
def test_dag():
    @task
    def my_task():
        return [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

    @task(max_active_tis_per_dag=1)
    def strictly_serial_task(a):
        import time
        time.sleep(20)
        print(a + 1)

    @task(max_active_tis_per_dagrun=1)
    def dagrun_serial_task(a):
        import time
        time.sleep(20)
        print(a + 1)

    dagrun_serial_task.expand(a=my_task())
    strictly_serial_task.expand(a=my_task())

test_dag()

测试结果表明:

  1. strictly_serial_task在所有DAG运行中始终保持最多一个实例运行
  2. dagrun_serial_task在每个DAG运行中保持最多一个实例运行,但不同DAG运行间的实例可以并行

总结

这个问题的修复对于需要精确控制动态任务并发执行的Airflow用户至关重要。通过正确实现这两个参数,用户可以:

  1. 防止API调用频率限制
  2. 避免数据库连接耗尽
  3. 控制资源使用量
  4. 实现更精细的任务调度策略

对于从Airflow 2.x升级到3.0的用户,如果依赖动态任务映射的并发控制功能,建议关注此问题的修复进展,或暂时回退到2.10版本。

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