如何控制 Airflow 安装的并行性或并发性？答案

【问题标题】：How to control the parallelism or concurrency of an Airflow installation?如何控制 Airflow 安装的并行性或并发性？
【发布时间】：2025-12-19 07:40:07
【问题描述】：

在我的一些 Apache Airflow 安装中，即使调度程序似乎没有完全加载，计划运行的 DAG 或任务也不会运行。如何增加可以同时运行的 DAG 或任务的数量？

同样，如果我的安装处于高负载状态，并且我想限制我的 Airflow 工作人员拉取排队任务的速度（例如减少资源消耗），我可以调整什么来减少平均负载？

【问题讨论】：

标签： python google-cloud-platform airflow google-cloud-composer

【解决方案1】：

这是自 Airflow v1.10.2 以来可用的配置选项的扩展列表。有些可以在每个 DAG 或每个操作员的基础上设置，但如果未指定，也可能会回退到设置范围的默认值。

可以在每个 DAG 基础上指定的选项：

concurrency：允许在此设置的 DAG 的所有活动运行中同时运行的任务实例数。如果未设置，则默认为 core.dag_concurrency
max_active_runs：此 DAG 的最大活动运行数。一旦达到此限制，调度程序将不会创建新的活动 DAG 运行。如果未设置，则默认为 core.max_active_runs_per_dag

例子：

# Only allow one run of this DAG to be running at any given time
dag = DAG('my_dag_id', max_active_runs=1)

# Allow a maximum of 10 tasks to be running across a max of 2 active DAG runs
dag = DAG('example2', concurrency=10, max_active_runs=2)

可以在每个操作员的基础上指定的选项：

pool：执行任务的池。Pools 可用于限制仅一个子集任务的并行度
task_concurrency：同一任务跨多个 DAG 运行的并发限制

例子：

t1 = BaseOperator(pool='my_custom_pool', task_concurrency=12)

在整个 Airflow 设置中指定的选项：

core.parallelism：在整个 Airflow 安装中运行的最大任务数
core.dag_concurrency：每个 DAG 可以运行的最大任务数（跨多个 DAG 运行）
core.non_pooled_task_slot_count: 分配给不在池中运行的任务的任务槽数
core.max_active_runs_per_dag：每个 DAG 运行的最大活动 DAG 数
scheduler.max_threads：调度程序进程应该使用多少线程来调度 DAG
celery.worker_concurrency：工作人员一次处理的最大任务实例数如果使用 CeleryExecutor
celery.sync_parallelism: CeleryExecutor 用于同步任务状态的进程数

【讨论】：

很好的答案，非常感谢！所有与并发相关的选项的清晰说明，集中在一处。
如果你看下面的评论和插图，我认为task_concurrency 的定义不正确。定义应该是： > 同一任务跨多次执行的任务运行的并发限制。
@PhilippJohannis 谢谢！我已经编辑了答案。

【解决方案2】：

三个主要并发控制变量的说明：

从气流版本 2.2 开始，task_concurrency 参数已被 max_active_tis_per_dag 弃用。

https://airflow.apache.org/docs/stable/faq.html#how-can-my-airflow-dag-run-faster

【讨论】：

【解决方案3】：

检查使用 core.executor 的气流配置。 SequentialExecutor 将按顺序执行，因此您可以选择并行执行任务的 Local Executor 或 Clery Executor。之后，您可以使用@hexacyanide 提到的其他选项

【讨论】：