排查环境更新和升级问题

Managed Airflow（第 3 代） | Managed Airflow（第 2 代） | Managed Airflow（旧版第 1 代）

本页面针对更新或升级 Managed Service for Apache Airflow 环境时可能遇到的问题提供了问题排查信息。

如需了解与创建环境相关的问题排查信息，请参阅 排查环境创建问题。

更新 Managed Airflow 环境时，大多数问题都是由以下原因造成的：

  • 服务账号权限问题
  • PyPI 依赖项问题
  • Airflow 数据库的大小

权限不足，无法更新或升级环境

如果 Managed Airflow 由于权限不足无法更新或升级环境，它将输出以下错误消息：

ERROR: (gcloud.composer.environments.update) PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission

解决方案：如访问权限控制中所述，将角色分配给您的账号以及环境的服务帐号 。

环境的服务帐号权限不足

创建 Managed Airflow 环境时，您需要指定一个服务账号来执行环境的大部分操作。如果此服务帐号没有执行所请求操作的足够权限，Managed Airflow 将输出错误：

    UPDATE operation on this environment failed 3 minutes ago with the
    following error message:
    Composer Backend timed out. Currently running tasks are [stage:
    CP_COMPOSER_AGENT_RUNNING
    description: "No agent response published."
    response_timestamp {
      seconds: 1618203503
      nanos: 291000000
    }
    ].

解决方案：如访问权限控制中所述，将角色分配给您的 Google 账号以及 环境的服务帐号。

Airflow 数据库太大，无法执行此操作

如果 Airflow 数据库太大导致升级操作无法完成，升级操作可能不会成功。

如果 Airflow 数据库的大小超过 20 GB，Managed Airflow 会输出以下错误：

Airflow database uses more than 20 GB. Please clean the database before upgrading.

解决方案：执行 Airflow 数据库清理，如 清理 Airflow 数据库中所述。

由于 PyPI 软件包冲突，升级到新的 Managed Airflow 版本失败

使用已安装的自定义 PyPI 软件包升级环境时，您可能会遇到与 PyPI 软件包冲突相关的错误。出现此错误，可能是因为新的 Airflow build 包含较新版本的预安装软件包。这会导致依赖项与您在环境中安装的 PyPI 软件包发生冲突。

解决方案：

  • 如需获取关于软件包冲突的详细信息，请运行一 项升级检查。
  • 放宽已安装的自定义 PyPI 软件包的版本限制条件。例如， 不要将版本指定为 ==1.0.1，而是将其指定为 >=1.0.1。
  • 如需详细了解如何更改版本要求来解决 依赖项冲突问题，请参阅 pip 文档。

检查失败的迁移警告

将 Airflow 升级到更高版本时，有时会对 Airflow 数据库应用新的限制条件。如果无法应用这些限制条件，Airflow 会创建新表来存储无法应用限制条件的行。在重命名或删除移动的数据表之前，Airflow 界面会显示警告消息。

解决方案：

您可以使用以下两个 DAG 检查移动的数据并重命名表。

list_moved_tables_after_upgrade_dag DAG 列出了无法应用限制条件的每个表中移动的行。检查数据并决定是否要保留这些数据。如需保留这些数据，您需要手动修复 Airflow 数据库中的数据。例如，通过使用正确的数据将行添加回去。

如果您不需要这些数据或已修复这些数据，则可以运行 rename_moved_tables_after_upgrade_dag DAG。此 DAG 会重命名移动的表。 表及其数据不会被删除，因此您可以稍后查看这些数据。

"""
When upgrading Airflow to a newer version,
it might happen that some data cannot be migrated,
often because of constraint changes in the metadata base.
This file contains 2 DAGs:

1. 'list_moved_tables_after_upgrade_dag'
  Prints the rows which failed to be migrated.
2. 'rename_moved_tables_after_upgrade_dag'
  Renames the table which contains the failed migrations. This will remove the
  warning message from airflow.
"""

import datetime
import logging

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook
from airflow.settings import AIRFLOW_MOVED_TABLE_PREFIX


def get_moved_tables():
    hook = PostgresHook(postgres_conn_id="airflow_db")
    return hook.get_records(
        "SELECT schemaname, tablename FROM pg_catalog.pg_tables WHERE tablename"
        f" LIKE '{AIRFLOW_MOVED_TABLE_PREFIX}_%'"
    )


def list_moved_records():
    tables = get_moved_tables()
    if not tables:
        logging.info("No moved tables found")
        return

    hook = PostgresHook(postgres_conn_id="airflow_db")
    for schema, table in tables:
        df = hook.get_pandas_df(f"SELECT * FROM {schema}.{table}")
        logging.info(df.to_markdown())


def rename_moved_tables():
    tables = get_moved_tables()
    if not tables:
        return

    hook = PostgresHook(postgres_conn_id="airflow_db")
    for schema, table in tables:
        hook.run(f"ALTER TABLE {schema}.{table} RENAME TO _abandoned_{table}")


with DAG(
    dag_id="list_moved_tables_after_upgrade_dag",
    start_date=datetime.datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval=None,
    catchup=False,
):
    t1 = PythonOperator(
        task_id="list_moved_records", python_callable=list_moved_records
    )

with DAG(
    dag_id="rename_moved_tables_after_upgrade_dag",
    start_date=datetime.datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval=None,
    catchup=False,
) as dag:
    t1 = PythonOperator(
        task_id="rename_moved_tables", python_callable=rename_moved_tables
    )

后续步骤