检查气流工作器芹菜上是否有正在运行的任务

如何解决检查气流工作器芹菜上是否有正在运行的任务

我想(以编程方式)检查是否有任何任务在特定的 celery 工作器上运行。我不在乎解决方案应该在哪里执行,它可以在气流调度器/数据库机器上或气流工作机器本身上。

我已经检查过:How do I check if there are DAGs running in Airflow (before restarting Airflow)? 但是,这只会检查所有工作人员的正在运行的任务。我想检查特定工作人员是否没有正在运行的任务,以便我可以停止工作人员(缩小规模的工作人员)。
我也安装了花,我可以监控成功/失败的任务,但我不确定这些对我有帮助。
不使用队列,但可以在需要时使用。
我可以监控流程,看看他们的父母是气流工人/芹菜还是什么?

有什么想法吗?

解决方法

  1. 您可以在 Flower 中看到更多内容(只需点击特定工作人员): enter image description here 数据也可通过 rest API 获得 - 正如您在 docs 中看到的:
GET /api/workers HTTP/1.1
  1. 不确定您的 Celery 代理是什么 - 如果是 RabbitMQ,您可以使用 Prometheus 指标来获取队列大小(我写了一篇关于此主题的 post)。

  2. Celery 支持 autoscale 来调整池大小,这很有帮助。

  3. 您可以通过代码检查 celery 的 worker,并为每个 worker 获取 active 个任务。

  4. 我从未尝试过,但从您添加的参考来看,似乎 task_instance 表具有 external_executor_id 列 - 也许这就是 worker id?

,

最简单的事情(也是我每天都在做的事情)是执行类似 celery -A your.project inspect active -d <name of your celery node> (这也适用于 Airflow,当使用 Celery 执行器时)。

关于关闭工人。 - 无需等待 worker 没有正在运行的任务向其发送热关机信号。当您这样做时,worker 将从其队列中取消订阅,并在关闭之前等待所有工作进程完成。

如果你计划进行冷关机,那么你确实需要一些类似于你计划做的事情,但工作人员总是有可能在你执行冷关机之前开始一项任务......

>

不使用队列,但可以在需要时使用。

嗯,不完全正确,因为默认情况下使用默认队列...

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用本地python环境可以成功执行 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体 plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;] = [&#39;SimHei&#39;] # 能正确显示负号 p
错误1:Request method ‘DELETE‘ not supported 错误还原:controller层有一个接口,访问该接口时报错:Request method ‘DELETE‘ not supported 错误原因:没有接收到前端传入的参数,修改为如下 参考 错误2:cannot r
错误1:启动docker镜像时报错:Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint quirky_allen 解决方法:重启docker -&gt; systemctl r
错误1:private field ‘xxx‘ is never assigned 按Altʾnter快捷键,选择第2项 参考:https://blog.csdn.net/shi_hong_fei_hei/article/details/88814070 错误2:启动时报错,不能找到主启动类 #
报错如下,通过源不能下载,最后警告pip需升级版本 Requirement already satisfied: pip in c:\users\ychen\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages (22.0.4) Coll
错误1:maven打包报错 错误还原:使用maven打包项目时报错如下 [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0:resources (default-resources)
错误1:服务调用时报错 服务消费者模块assess通过openFeign调用服务提供者模块hires 如下为服务提供者模块hires的控制层接口 @RestController @RequestMapping(&quot;/hires&quot;) public class FeignControl
错误1:运行项目后报如下错误 解决方案 报错2:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.1:compile (default-compile) on project sb 解决方案:在pom.
参考 错误原因 过滤器或拦截器在生效时,redisTemplate还没有注入 解决方案:在注入容器时就生效 @Component //项目运行时就注入Spring容器 public class RedisBean { @Resource private RedisTemplate&lt;String
使用vite构建项目报错 C:\Users\ychen\work&gt;npm init @vitejs/app @vitejs/create-app is deprecated, use npm init vite instead C:\Users\ychen\AppData\Local\npm-
参考1 参考2 解决方案 # 点击安装源 协议选择 http:// 路径填写 mirrors.aliyun.com/centos/8.3.2011/BaseOS/x86_64/os URL类型 软件库URL 其他路径 # 版本 7 mirrors.aliyun.com/centos/7/os/x86
报错1 [root@slave1 data_mocker]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server slave1:9092 --topic topic_db [2023-12-19 18:31:12,770] WARN [Consumer clie
错误1 # 重写数据 hive (edu)&gt; insert overwrite table dwd_trade_cart_add_inc &gt; select data.id, &gt; data.user_id, &gt; data.course_id, &gt; date_format(
错误1 hive (edu)&gt; insert into huanhuan values(1,&#39;haoge&#39;); Query ID = root_20240110071417_fe1517ad-3607-41f4-bdcf-d00b98ac443e Total jobs = 1
报错1:执行到如下就不执行了,没有显示Successfully registered new MBean. [root@slave1 bin]# /usr/local/software/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent -n a1 -c /usr/local/softwa
虚拟及没有启动任何服务器查看jps会显示jps,如果没有显示任何东西 [root@slave2 ~]# jps 9647 Jps 解决方案 # 进入/tmp查看 [root@slave1 dfs]# cd /tmp [root@slave1 tmp]# ll 总用量 48 drwxr-xr-x. 2
报错1 hive&gt; show databases; OK Failed with exception java.io.IOException:java.lang.RuntimeException: Error in configuring object Time taken: 0.474 se
报错1 [root@localhost ~]# vim -bash: vim: 未找到命令 安装vim yum -y install vim* # 查看是否安装成功 [root@hadoop01 hadoop]# rpm -qa |grep vim vim-X11-7.4.629-8.el7_9.x
修改hadoop配置 vi /usr/local/software/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml # 添加如下 &lt;configuration&gt; &lt;property&gt; &lt;name&gt;yarn.nodemanager.res