Apache DolphinScheduler工作流暂停恢复异常问题分析
2025-05-17 11:57:27作者:魏侃纯Zoe
问题背景
在Apache DolphinScheduler 3.2.2版本中,当用户操作一个包含多个任务的工作流时,如果在中间任务运行期间暂停工作流,然后尝试恢复执行,系统会出现工作流状态异常的情况。具体表现为:工作流状态被错误地标记为"SUCCESS"(成功),但实际上其中的任务并未完成执行。
问题现象重现
要重现这个问题,可以按照以下步骤操作:
-
创建一个包含多个shell任务的工作流:
- shell-0:执行简单的echo命令
- shell-1:执行sleep 1m命令
- shell-2:执行sleep 1m命令
- 设置任务依赖关系:shell-0 → shell-1 → shell-2
-
启动工作流执行
-
当shell-0完成,shell-1正在运行时,暂停工作流实例
-
等待工作流状态确实变为"暂停"后
-
尝试从暂停状态恢复工作流执行
此时,系统日志中会出现类似以下错误信息:
[ERROR] Save taskInstance to db error, task name:shell-3, process id:11 state: WorkflowExecutionStatus{code=1, desc='running'}
[ERROR] Submit standby task: shell-3 failed
技术分析
这个问题的核心在于工作流状态管理机制存在缺陷。当系统尝试从暂停状态恢复执行时,状态转换逻辑没有正确处理中间任务的恢复过程,导致:
- 状态机错误地将工作流转为"SUCCESS"状态
- 实际任务执行被中断,但状态没有正确反映
- 数据库保存任务实例时出现异常
影响范围
该问题主要影响:
- 使用MySQL作为元数据存储的环境
- 包含长时间运行任务的工作流
- 需要暂停/恢复功能的用户场景
解决方案
该问题已在开发分支(dev)中得到修复。修复方案主要涉及:
- 完善工作流状态机的状态转换逻辑
- 确保暂停恢复操作能正确处理中间任务
- 加强任务实例保存时的错误处理
最佳实践建议
对于需要使用暂停/恢复功能的用户,建议:
- 尽量避免在长时间运行的任务中间暂停工作流
- 对于关键业务流程,考虑使用检查点机制而非暂停/恢复
- 升级到包含此修复的版本
总结
工作流管理系统的状态一致性是保证业务流程可靠执行的关键。Apache DolphinScheduler社区对此类问题的快速响应和修复,体现了项目对系统稳定性的高度重视。用户在遇到类似问题时,可以参考本文描述的现象和解决方案进行排查。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259