前面聊了Airflow基礎(chǔ)架構(gòu)??，以及又講了如何在容器化內(nèi)部署Airflow??，今天我們就再來看看如何通過Airflow和celery構(gòu)建一個健壯的分布式調(diào)度集群。

1集群環(huán)境

同樣是在Ubuntu 20.04.3 LTS機器上安裝Airflow集群，這次我們準備三臺同等配置服務(wù)器，進行測試，前篇文章??[1]中，我們已經(jīng)在Bigdata1服務(wù)器上安裝了airflow的所有組件，沒看過的可以點擊鏈接先看下之前的文章，現(xiàn)在只需要在其他兩個節(jié)點安裝worker組件即可。

	Bigdata1(A)	Bigdata2(B)	Bigdata3(C)
Webserver	√
Scheduler	√
Worker	√	√	√

在上篇文章中的docker-compose.yml中沒有對部署文件以及數(shù)據(jù)目錄進行的分離，這樣在后期管理的時候不太方便，因此我們可以把服務(wù)停止后，將數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)目錄與部署文件分開

• 部署文件:docker-compose.yaml/.env 存放在/apps/airflow目錄下
• MySQL以及配置文件: 放在/data/mysql
• airflow數(shù)據(jù)目錄: 放在/data/airflow

這樣拆分開就方便后期的統(tǒng)一管理了。

2部署worker服務(wù)

前期準備

mkdir /data/airflow/{dags,plugins} -pv 
mkdir -pv /apps/airflow 
mkdir -pv /logs/airflow 

worker的部署文件:

--- 
version: '3' 
x-airflow-common: 
  &airflow-common 
  # In order to add custom dependencies or upgrade provider packages you can use your extended image. 
  # Comment the image line, place your Dockerfile in the directory where you placed the docker-compose.yaml 
  # and uncomment the "build" line below, Then run `docker-compose build` to build the images. 
  image: ${AIRFLOW_IMAGE_NAME:-apache/airflow:2.2.3} 
  # build: . 
  environment: 
    &airflow-common-env 
    AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor 
    AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN: mysql+mysqldb://airflow:aaaa@$${MYSQL_HOST}:3306/airflow #修改MySQL對應(yīng)的賬號和密碼 
    AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db+mysql://airflow:aaaa@$${MYSQL_HOST}:3306/airflow #修改MySQL對應(yīng)的賬號和密碼 
    AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL: redis://:xxxx@$${REDIS_HOST}:7480/0 #修改Redis的密碼 
    AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: '' 
    AIRFLOW__CORE__DAGS_ARE_PAUSED_AT_CREATION: 'true' 
    AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: 'true' 
    AIRFLOW__API__AUTH_BACKEND: 'airflow.api.auth.backend.basic_auth' 
    _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS: ${_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS:-} 
  volumes: 
    - /data/airflow/dags:/opt/airflow/dags 
    - /logs/airflow:/opt/airflow/logs 
    - /data/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins 
    - /data/airflow/airflow.cfg:/opt/airflow/airflow.cfg 
  user: "${AIRFLOW_UID:-50000}:0" 
 
services: 
  airflow-worker: 
    <<: *airflow-common 
    command: celery worker 
    healthcheck: 
      test: 
        - "CMD-SHELL" 
        - 'celery --app airflow.executors.celery_executor.app inspect ping -d "celery@$${HOSTNAME}"' 
      interval: 10s 
      timeout: 10s 
      retries: 5 
    environment: 
      <<: *airflow-common-env 
      # Required to handle warm shutdown of the celery workers properly 
      # See https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/entrypoint.html#signal-propagation 
      DUMB_INIT_SETSID: "0" 
    restart: always 
    hostname: bigdata-20-194 # 此處設(shè)置容器的主機名，便于在flower中查看是哪個worker 
    depends_on: 
      airflow-init: 
        condition: service_completed_successfully 
 
  airflow-init: 
    <<: *airflow-common 
    entrypoint: /bin/bash 
    # yamllint disable rule:line-length 
    command: 
      - -c 
      - | 
        function ver() { 
          printf "%04d%04d%04d%04d" $${1//./ } 
        } 
        airflow_version=$$(gosu airflow airflow version) 
        airflow_version_comparable=$$(ver $${airflow_version}) 
        min_airflow_version=2.2.0 
        min_airflow_version_comparable=$$(ver $${min_airflow_version}) 
        if (( airflow_version_comparable < min_airflow_version_comparable )); then 
          echo 
          echo -e "\033[1;31mERROR!!!: Too old Airflow version $${airflow_version}!\e[0m" 
          echo "The minimum Airflow version supported: $${min_airflow_version}. Only use this or higher!" 
          echo 
          exit 1 
        fi 
        if [[ -z "${AIRFLOW_UID}" ]]; then 
          echo 
          echo -e "\033[1;33mWARNING!!!: AIRFLOW_UID not set!\e[0m" 
          echo "If you are on Linux, you SHOULD follow the instructions below to set " 
          echo "AIRFLOW_UID environment variable, otherwise files will be owned by root." 
          echo "For other operating systems you can get rid of the warning with manually created .env file:" 
          echo "    See: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/docker.html#setting-the-right-airflow-user" 
          echo 
        fi 
        one_meg=1048576 
        mem_available=$$(($$(getconf _PHYS_PAGES) * $$(getconf PAGE_SIZE) / one_meg)) 
        cpus_available=$$(grep -cE 'cpu[0-9]+' /proc/stat) 
        disk_available=$$(df / | tail -1 | awk '{print $$4}') 
        warning_resources="false" 
        if (( mem_available < 4000 )) ; then 
          echo 
          echo -e "\033[1;33mWARNING!!!: Not enough memory available for Docker.\e[0m" 
          echo "At least 4GB of memory required. You have $$(numfmt --to iec $$((mem_available * one_meg)))" 
          echo 
          warning_resources="true" 
        fi 
        if (( cpus_available < 2 )); then 
          echo 
          echo -e "\033[1;33mWARNING!!!: Not enough CPUS available for Docker.\e[0m" 
          echo "At least 2 CPUs recommended. You have $${cpus_available}" 
          echo 
          warning_resources="true" 
        fi 
        if (( disk_available < one_meg * 10 )); then 
          echo 
          echo -e "\033[1;33mWARNING!!!: Not enough Disk space available for Docker.\e[0m" 
          echo "At least 10 GBs recommended. You have $$(numfmt --to iec $$((disk_available * 1024 )))" 
          echo 
          warning_resources="true" 
        fi 
        if [[ $${warning_resources} == "true" ]]; then 
          echo 
          echo -e "\033[1;33mWARNING!!!: You have not enough resources to run Airflow (see above)!\e[0m" 
          echo "Please follow the instructions to increase amount of resources available:" 
          echo "   https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/docker.html#before-you-begin" 
          echo 
        fi 
        mkdir -p /sources/logs /sources/dags /sources/plugins 
        chown -R "${AIRFLOW_UID}:0" /sources/{logs,dags,plugins} 
        exec /entrypoint airflow version 
    # yamllint enable rule:line-length 
    environment: 
      <<: *airflow-common-env 
      _AIRFLOW_DB_UPGRADE: 'true' 
      _AIRFLOW_WWW_USER_CREATE: 'true' 
      _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME: ${_AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME:-airflow} 
      _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD: ${_AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD:-airflow} 
    user: "0:0" 
    volumes: 
      - .:/sources 
 
  airflow-cli: 
    <<: *airflow-common 
    profiles: 
      - debug 
    environment: 
      <<: *airflow-common-env 
      CONNECTION_CHECK_MAX_COUNT: "0" 
    # Workaround for entrypoint issue. See: https://github.com/apache/airflow/issues/16252 
    command: 
      - bash 
      - -c 
      - airflow 

初始化檢測，檢查環(huán)境是否滿足:

cd /apps/ariflow/ 
echo -e "AIRFLOW_UID=$(id -u)" > .env # 注意，此處一定要保證AIRFLOW_UID是普通用戶的UID,且保證此用戶有創(chuàng)建這些持久化目錄的權(quán)限 
docker-compose up airflow-init 

如果數(shù)據(jù)庫已經(jīng)存在，初始化檢測不影響已有的數(shù)據(jù)庫,接下來就運行airflow-worker服務(wù)

docker-compose up -d 

接下來，按照同樣的方式在bigdata3節(jié)點上安裝airflow-worker服務(wù)就可以了。部署完成之后，就可以通過flower查看broker的狀態(tài):

3持久化配置文件

大多情況下，使用airflow多worker節(jié)點的集群，我們就需要持久化airflow的配置文件，并且將airflow同步到所有的節(jié)點上，因此這里需要修改一下docker-compose.yaml中x-airflow-common的volumes,將airflow.cfg通過掛載卷的形式掛載到容器中，配置文件可以在容器中拷貝一份出來，然后在修改;

前期使用的時候，我們需要將docker-compose文件中的一些環(huán)境變量的值寫入到airflow.cfg文件中，例如以下信息:

[core] 
dags_folder = /opt/airflow/dags 
hostname_callable = socket.getfqdn 
default_timezone = Asia/Shanghai # 修改時區(qū) 
executor = CeleryExecutor 
sql_alchemy_conn = mysql+mysqldb://airflow:aaaa@$${MYSQL_HOST}:3306/airflow 
sql_engine_encoding = utf-8 
sql_alchemy_pool_enabled = True 
sql_alchemy_pool_size = 5 
sql_alchemy_max_overflow = 10 
sql_alchemy_pool_recycle = 1800 
sql_alchemy_pool_pre_ping = True 
sql_alchemy_schema = 
parallelism = 32 
max_active_tasks_per_dag = 16 
dags_are_paused_at_creation = True 
max_active_runs_per_dag = 16 
load_examples = True 
load_default_connections = True 
plugins_folder = /opt/airflow/plugins 
execute_tasks_new_python_interpreter = False 
fernet_key = 
donot_pickle = True 
dagbag_import_timeout = 30.0 
dagbag_import_error_tracebacks = True 
dagbag_import_error_traceback_depth = 2 
dag_file_processor_timeout = 50 
task_runner = StandardTaskRunner 
default_impersonation = 
security = 
unit_test_mode = False 
enable_xcom_pickling = False 
killed_task_cleanup_time = 60 
dag_run_conf_overrides_params = True 
dag_discovery_safe_mode = True 
default_task_retries = 0 
default_task_weight_rule = downstream 
min_serialized_dag_update_interval = 30 
min_serialized_dag_fetch_interval = 10 
max_num_rendered_ti_fields_per_task = 30 
check_slas = True 
xcom_backend = airflow.models.xcom.BaseXCom 
lazy_load_plugins = True 
lazy_discover_providers = True 
max_db_retries = 3 
hide_sensitive_var_conn_fields = True 
sensitive_var_conn_names = 
default_pool_task_slot_count = 128 
[logging] 
base_log_folder = /opt/airflow/logs 
remote_logging = False 
remote_log_conn_id = 
google_key_path = 
remote_base_log_folder = 
encrypt_s3_logs = False 
logging_level = INFO 
fab_logging_level = WARNING 
logging_config_class = 
colored_console_log = True 
colored_log_format = [%%(blue)s%%(asctime)s%%(reset)s] {%%(blue)s%%(filename)s:%%(reset)s%%(lineno)d} %%(log_color)s%%(levelname)s%%(reset)s - %%(log_color)s%%(message)s%%(reset)s 
colored_formatter_class = airflow.utils.log.colored_log.CustomTTYColoredFormatter 
log_format = [%%(asctime)s] {%%(filename)s:%%(lineno)d} %%(levelname)s - %%(message)s 
simple_log_format = %%(asctime)s %%(levelname)s - %%(message)s 
task_log_prefix_template = 
log_filename_template = {{ ti.dag_id }}/{{ ti.task_id }}/{{ ts }}/{{ try_number }}.log 
log_processor_filename_template = {{ filename }}.log 
dag_processor_manager_log_location = /opt/airflow/logs/dag_processor_manager/dag_processor_manager.log 
task_log_reader = task 
extra_logger_names = 
worker_log_server_port = 8793 
[metrics] 
statsd_on = False 
statsd_host = localhost 
statsd_port = 8125 
statsd_prefix = airflow 
statsd_allow_list = 
stat_name_handler = 
statsd_datadog_enabled = False 
statsd_datadog_tags = 
[secrets] 
backend = 
backend_kwargs = 
[cli] 
api_client = airflow.api.client.local_client 
endpoint_url = http://localhost:8080 
[debug] 
fail_fast = False 
[api] 
enable_experimental_api = False 
auth_backend = airflow.api.auth.backend.deny_all 
maximum_page_limit = 100 
fallback_page_limit = 100 
google_oauth2_audience = 
google_key_path = 
access_control_allow_headers = 
access_control_allow_methods = 
access_control_allow_origins = 
[lineage] 
backend = 
[atlas] 
sasl_enabled = False 
host = 
port = 21000 
username = 
password = 
[operators] 
default_owner = airflow 
default_cpus = 1 
default_ram = 512 
default_disk = 512 
default_gpus = 0 
default_queue = default 
allow_illegal_arguments = False 
[hive] 
default_hive_mapred_queue = 
[webserver] 
base_url = https://devopsman.cn/airflow #自定義airflow域名 
default_ui_timezone = Asia/Shanghai # 設(shè)置默認的時區(qū) 
web_server_host = 0.0.0.0 
web_server_port = 8080 
web_server_ssl_cert = 
web_server_ssl_key = 
web_server_master_timeout = 120 
web_server_worker_timeout = 120 
worker_refresh_batch_size = 1 
worker_refresh_interval = 6000 
reload_on_plugin_change = False 
secret_key = emEfndkf3QWZ5zVLE1kVMg== 
workers = 4 
worker_class = sync 
access_logfile = - 
error_logfile = - 
access_logformat = 
expose_config = False 
expose_hostname = True 
expose_stacktrace = True 
dag_default_view = tree 
dag_orientation = LR 
log_fetch_timeout_sec = 5 
log_fetch_delay_sec = 2 
log_auto_tailing_offset = 30 
log_animation_speed = 1000 
hide_paused_dags_by_default = False 
page_size = 100 
navbar_color = #fff 
default_dag_run_display_number = 25 
enable_proxy_fix = False 
proxy_fix_x_for = 1 
proxy_fix_x_proto = 1 
proxy_fix_x_host = 1 
proxy_fix_x_port = 1 
proxy_fix_x_prefix = 1 
cookie_secure = False 
cookie_samesite = Lax 
default_wrap = False 
x_frame_enabled = True 
show_recent_stats_for_completed_runs = True 
update_fab_perms = True 
session_lifetime_minutes = 43200 
auto_refresh_interval = 3 
[email] 
email_backend = airflow.utils.email.send_email_smtp 
email_conn_id = smtp_default 
default_email_on_retry = True 
default_email_on_failure = True 
[smtp] # 郵箱配置 
smtp_host = localhost 
smtp_starttls = True 
smtp_ssl = False 
smtp_port = 25 
smtp_mail_from = airflow@example.com 
smtp_timeout = 30 
smtp_retry_limit = 5 
[sentry] 
sentry_on = false 
sentry_dsn = 
[celery_kubernetes_executor] 
kubernetes_queue = kubernetes 
[celery] 
celery_app_name = airflow.executors.celery_executor 
worker_concurrency = 16 
worker_umask = 0o077 
broker_url = redis://:xxxx@$${REDIS_HOST}:7480/0 
result_backend = db+mysql://airflow:aaaa@$${MYSQL_HOST}:3306/airflow 
flower_host = 0.0.0.0 
flower_url_prefix = 
flower_port = 5555 
flower_basic_auth = 
sync_parallelism = 0 
celery_config_options = airflow.config_templates.default_celery.DEFAULT_CELERY_CONFIG 
ssl_active = False 
ssl_key = 
ssl_cert = 
ssl_cacert = 
pool = prefork 
operation_timeout = 1.0 
task_track_started = True 
task_adoption_timeout = 600 
task_publish_max_retries = 3 
worker_precheck = False 
[celery_broker_transport_options] 
[dask] 
cluster_address = 127.0.0.1:8786 
tls_ca = 
tls_cert = 
tls_key = 
[scheduler] 
job_heartbeat_sec = 5 
scheduler_heartbeat_sec = 5 
num_runs = -1 
scheduler_idle_sleep_time = 1 
min_file_process_interval = 30 
dag_dir_list_interval = 300 
print_stats_interval = 30 
pool_metrics_interval = 5.0 
scheduler_health_check_threshold = 30 
orphaned_tasks_check_interval = 300.0 
child_process_log_directory = /opt/airflow/logs/scheduler 
scheduler_zombie_task_threshold = 300 
catchup_by_default = True 
max_tis_per_query = 512 
use_row_level_locking = True 
max_dagruns_to_create_per_loop = 10 
max_dagruns_per_loop_to_schedule = 20 
schedule_after_task_execution = True 
parsing_processes = 2 
file_parsing_sort_mode = modified_time 
use_job_schedule = True 
allow_trigger_in_future = False 
dependency_detector = airflow.serialization.serialized_objects.DependencyDetector 
trigger_timeout_check_interval = 15 
[triggerer] 
default_capacity = 1000 
[kerberos] 
ccache = /tmp/airflow_krb5_ccache 
principal = airflow 
reinit_frequency = 3600 
kinit_path = kinit 
keytab = airflow.keytab 
forwardable = True 
include_ip = True 
[github_enterprise] 
api_rev = v3 
[elasticsearch] 
host = 
log_id_template = {dag_id}-{task_id}-{execution_date}-{try_number} 
end_of_log_mark = end_of_log 
frontend = 
write_stdout = False 
json_format = False 
json_fields = asctime, filename, lineno, levelname, message 
host_field = host 
offset_field = offset 
[elasticsearch_configs] 
use_ssl = False 
verify_certs = True 
[kubernetes] 
pod_template_file = 
worker_container_repository = 
worker_container_tag = 
namespace = default 
delete_worker_pods = True 
delete_worker_pods_on_failure = False 
worker_pods_creation_batch_size = 1 
multi_namespace_mode = False 
in_cluster = True 
kube_client_request_args = 
delete_option_kwargs = 
enable_tcp_keepalive = True 
tcp_keep_idle = 120 
tcp_keep_intvl = 30 
tcp_keep_cnt = 6 
verify_ssl = True 
worker_pods_pending_timeout = 300 
worker_pods_pending_timeout_check_interval = 120 
worker_pods_queued_check_interval = 60 
worker_pods_pending_timeout_batch_size = 100 
[smart_sensor] 
use_smart_sensor = False 
shard_code_upper_limit = 10000 
shards = 5 
sensors_enabled = NamedHivePartitionSensor 

修改完成之后，重啟一下服務(wù)。

docker-compose restart 

4數(shù)據(jù)同步

因為airflow使用了三個worker節(jié)點，每個節(jié)點修改配置，其他節(jié)點都要同步，同時DAGS目錄以及plugins目錄也需要實時進行同步，在scheduler將信息調(diào)度到某個節(jié)點后，如果找不到對應(yīng)的DAGS文件，就會報錯，因此我們使用lsyncd進行數(shù)據(jù)實時同步:

apt-get install lsyncd -y 

配置節(jié)點之間通過公鑰連接

ssh-keygen -t rsa -C "airflow-sync" -b 4096 #生成一對名為airflow-sync的密鑰 
for ip in 100 200;do ssh-copy-id -i ~/.ssh/airflow-sync.pub ${USERNAME}@192.168.0.$ip -P12022;done  

然后我們就可以通過私鑰訪問了其它節(jié)點了。

編輯同步的配置文件,lsyncd配置的更多參數(shù)學(xué)習(xí)，可以直達官方文檔[2]

settings { 
    logfile = "/var/log/lsyncd.log", # 日志文件 
    statusFile = "/var/log/lsyncd.status", # 同步狀態(tài)信息 
    pidfile = "/var/run/lsyncd.pid", 
    statusInterval = 1, 
    nodaemon = false, # 守護進程 
    inotifyMode  = "CloseWrite", 
    maxProcesses = 1, 
    maxDelays = 1, 
} 
sync { 
    default.rsync, 
    source = "/data/airflow", 
    target = "192.168.0.100:/data/airflow", 
 
    rsync = { 
       binary = "/usr/bin/rsync", 
       compress = false, 
       archive = true, 
       owner = true, 
       perms = true, 
       --delete =  true, 
       whole_file = false, 
       rsh = "/usr/bin/ssh -p 12022 -l suoper -o StrictHostKeyChecking=no -i /home/username/.ssh/airflow-rsync" 
    }, 
} 
sync { 
    default.rsync, 
    source = "/data/airflow", 
    target = "192.168.0.200:/data/airflow", 
 
    rsync = { 
       binary = "/usr/bin/rsync", 
       compress = false, 
       archive = true, 
       owner = true, 
       perms = true, 
       --delete =  true, 
       whole_file = false, 
       rsh = "/usr/bin/ssh -p 12022 -l suoper -o StrictHostKeyChecking=no -i /home/username/.ssh/airflow-rsync" 
    }, 
} 

以上的參數(shù)是什么意思，可以訪問官網(wǎng)查看，此處是通過rsync的rsh定義ssh命令，能夠解決使用了私鑰，自定義端口等安全措施的場景，當(dāng)然你也可以使用配置無密訪問，然后使用default.rsync或者default.rsyncssh等進行配置。

配置lsyncd的服務(wù)托管

cat << EOF > /etc/systemd/system/lsyncd.service 
[Unit] 
Description=lsyncd 
ConditionFileIsExecutable=/usr/bin/lsyncd 
 
After=network-online.target 
Wants=network-online.target 
 
[Service] 
StartLimitBurst=10 
ExecStart=/usr/bin/lsyncd /etc/lsyncd.conf 
Restart=on-failure 
RestartSec=120 
EnvironmentFile=-/etc/sysconfig/aliyun 
KillMode=process 
[Install] 
WantedBy=multi-user.target 
EOF 
 
systemctl daemon-reload 
systemctl enable --now lsyncd.service #啟動服務(wù)并配置開啟自啟 

這樣就完成了數(shù)據(jù)(dags,plugins,airflow.cfg)的同步問題，后期使用CICD場景的時候，便可以直接將dag文件上傳到Bigdata1節(jié)點上即可，其他兩個節(jié)點就會自動同步了。如果出現(xiàn)問題，可以通過查看日志進行debug

lsyncd -log all /etc/lsyncd.conf 
tail -f /var/log/lsyncd.log 

5反向代理[3]

如果你需要將airflow放在反向代理之后，如https://lab.mycompany.com/myorg/airflow/你可以通過一下配置完成：

在airflow.cfg中配置base_url

base_url = http://my_host/myorg/airflow 
enable_proxy_fix = True 

nginx的配置

server { 
  listen 80; 
  server_name lab.mycompany.com; 
 
  location /myorg/airflow/ { 
      proxy_pass http://localhost:8080; 
      proxy_set_header Host $http_host; 
      proxy_redirect off; 
      proxy_http_version 1.1; 
      proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; 
      proxy_set_header Connection "upgrade"; 
  } 
} 

到這里就基本上完成的airflow分布式調(diào)度集群的安裝了.看下具體效果如下。

看到這里說明你也正在使用或?qū)irflow感興趣，順便送你一個學(xué)習(xí)Airflow資料;

https://livebook.manning.com/book/data-pipelines-with-apache-airflow/chapter-12/1

參考資料

[1]Airflow 2.2.3 + MySQL8.0.27: https://mp.weixin.qq.com/s/VncpyXcTtlvnDkFrsAZ5lQ

[2]lsyncd config file: https://lsyncd.github.io/lsyncd/manual/config/file/

[3]airflow-behind-proxy: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/howto/run-behind-proxy.html