译者：@zhongjiajie
为什么我的任务没有被调度？
您的任务没有被调度的原因有很多。以下是一些常见原因：
- 您的脚本是否“编译”，Airflow 引擎是否可以解析它并找到您的 DAG 对象。如果要对此进行测试，您可以运行
airflow list_dags并确认您的 DAG 显示在列表中。 您还可以运行airflow list_tasks foo_dag_id --tree并确认您的任务按预期显示在列表中。 如果您使用 CeleryExecutor，您需要确认上面的命令在 scheduler 和 worker 中能如期工作。 - DAG 的文件是否在内容的某处有字符串 “airflow” 和 “DAG”？ 在搜索 DAG 目录时，Airflow 忽略不包含 “airflow” 和 “DAG” 的文件，以防止 DagBag 解析导入与用户的 DAG 并置的所有 python 文件。
- 你的
start_date设置正确吗？ Airflow 会在start_date + scheduler_interval时间之后触发任务。 - 您的
schedule_interval设置正确吗？ 默认schedule_interval是一天（datetime.timedelta(1)）。 您必须在实例化的 DAG 对象的时候直接指定不同的schedule_interval，而不是通过default_param传递参数，因为 task instances 不会覆盖其父 DAG 的schedule_interval。 - 您的
start_date是否超出了在 UI 中可以看到的范围？ 如果将start_date设置为3个月之前的某个时间，您将无法在 UI 的主视图中看到它，但您应该能够在Menu -> Browse -> Task Instances看到它。 - 是否满足 task 的依赖性。 直接位于 task 上游的任务实例需要处于
success状态。 此外，如果设置depends_on_past=True，除了满足上游成功之外，前一个调度周期的 task instance 也需要成功（除非该 task 是第一次运行）。 此外，如果设置了wait_for_downstream=True，请确保您了解其含义。 您可以从Task Instance Details页面查看如何设置这些属性。 - 您需要创建并激活 DagRuns 吗？ DagRun 表示整个 DAG 的特定执行，并具有状态（运行，成功，失败，……）。 scheduler 在向前移动时创建新的 DagRun，但永远不会及时创建新的 DagRun。 scheduler 仅评估
running状态的 DagRuns 以查看它可以触发的 task instances。 请注意，清除任务实例（从 UI 或 CLI）会将 DagRun 的状态设置为恢复running。 您可以通过单击 DAG 的计划标记来批量查看 DagRuns 列表并更改状态。 - 是否达到了 DAG 的
concurrency参数的上限？concurrency定义了允许 DAG 在running任务实例的数量，超过这个值，别的就会进入排队队列。 - 是否达到了 DAG 的
max_active_runs参数的上限？max_active_runs定义允许的 DAGrunning并发实例的数量。
您可能还想阅读文档的 scheduler 部分，并确保完全了解其运行机制。
如何根据其他任务的失败触发任务？
查看文档“概念”中的Trigger Rule部分
安装 airflow[crypto]后，为什么密码在元数据 db 中仍未加密？
查看文档“配置”中的Connections部分
怎么处理start_date？
start_date是前 DagRun 时代的部分遗留问题，但它在很多方面仍然具有相关性。 创建新 DAG 时，您可能希望使用default_args为任务设置全局start_date 。 将基于所有任务的min(start_date)创建第一个 DagRun 。 从那时起，scheduler 根据您的 schedule_interval 创建新的 DagRuns，并在满足您的依赖项时运行相应的任务实例。 在向 DAG 引入新任务时，您需要特别注意start_date ，并且可能希望重新激活非活动的 DagRuns 以正确启用新任务。
我们建议不要使用动态值作为start_date ，尤其是datetime.now()因为它非常令人疑惑。 周期结束，任务就会被触发，理论上@hourly DAG 永远不会达到一小时后，因为now()会一直在变化。
以前我们还建议使用与schedule_interval相关的start_date 。 这意味着@hourly将在00:00分钟：秒， @daily会午夜工作，@monthly在每个月的第一天工作。 这不再是必需的。 现在 Airflow 将自动对齐start_date和schedule_interval ，通过使用start_date作为开始查看的时刻。
您可以使用任何传感器或TimeDeltaSensor来延迟计划间隔内的任务执行。 虽然schedule_interval允许指定datetime.timedelta对象，但我们建议使用宏或 cron 表达式作为他的值，因为它强制执行舍入计划的这种想法。
使用depends_on_past=True时，必须特别注意start_date，因为过去的依赖关系不会仅针对为任务指定的start_date的特定计划强制执行。 除非您计划为新任务运行 backfill，否则在引入新的depends_on_past=True时及时观察 DagRun 活动状态。
另外需要注意的是，在 backfill CLI 命令的上下文中，任务start_date会被 backfill 命令start_date覆盖。 这允许对具有depends_on_past=True属性任务进行 backfill 操作，如果不是这样涉设计的话，backfill 将无法启动。
如何动态创建 DAG？
Airflow 在DAGS_FOLDER查找全局命名空间中包含DAG对象的模块，并将其添加到DagBag中。 在知道这个原理的情况下，我们需要一种方法分配变量到全局命名空间，这可以在 python 中使用标准库中的globals()函数轻松完成，就像一个简单的字典。
for i in range (10):dag_id = 'foo_{} '.format(i)globals()[dag_id] = DAG(dag_id)# 调用一个函数返回 DAG 对象会更好
airflow run的所有子命令代表什么？
airflow run命令有很多层，这意味着它可以调用自身。
- 基本的
airflow run：启动 executor，并告诉它运行airflow run --local命令。 如果使用 Celery，这意味着它会在队列中放置一个命令，并调用 worker 远程运行。 如果使用 LocalExecutor，则会在子进程池中运行。 - 本地的
airflow run --local：启动airflow run --raw命令（如下所述）作为子进程，负责发出心跳，监听外部杀死进程信号，并确保在子进程失败时进行一些清理工作 - 原始的
airflow run --raw运行实际 operator 的 execute 方法并执行实际工作
怎么使 Airflow dag 运行得更快？
我们可以控制三个变量来改善气流 dag 性能：
parallelism： 此变量控制 Airflow worker 可以同时运行的任务实例的数量。 用户可以通过改变airflow.cfg中的 parallelism 调整 并行度变量。concurrency： Airflow scheduler 在任何时间不会运行超过concurrency数量的 DAG 实例。 concurrency 在 Airflow DAG 中定义。 如果在 DAG 中没有设置 concurrency，则 scheduler 将使用airflow.cfg文件中定义的dag_concurrency作为默认值。max_active_runs： Airflow scheduler 在任何时间不会运行超过max_active_runsDagRuns 数量。 如果在 DAG 中没有设置max_active_runs，则 scheduler 将使用airflow.cfg文件中定义的max_active_runs_per_dag作为默认值。
如何减少 Airflow UI 页面加载时间？
如果你的 dag 需要很长时间才能加载，你可以减小airflow.cfg中的default_dag_run_display_number的值。 此可配置控制在 UI 中显示的 dag run 的数量，默认值为 25。
如何修复异常：Global variable explicit_defaults_for_timestamp needs to be on (1)？
这意味着在 mysql 服务器中禁用了explicit_defaults_for_timestamp，您需要通过以下方式启用它：
- 在 my.cnf 文件的 mysqld 部分下设置
explicit_defaults_for_timestamp = 1。 - 重启 Mysql 服务器。
如何减少生产环境中的 Airflow dag 调度延迟？
max_threads： scheduler 将并行生成多个线程来调度 dags。 这数量是由max_threads参数控制，默认值为 2.用户应在生产中将此值增加到更大的值（例如，scheduler 运行机器的 cpus 数量 - 1）。scheduler_heartbeat_sec： 用户应考虑将scheduler_heartbeat_sec配置增加到更高的值（例如 60 秒），该值控制 airflow scheduler 获取心跳和更新作业到数据库中的频率。
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