最近总结了下这些年用airflow的一些心得和体会，它有许多优点也有一些缺点，之前的文章写了它的优点、特点，下面来说下它的问题。
1.webserver：dag列表、dag_run列表、task_instance列表、log列表的展示问题，当你的airflow运行了几年时间，任务运行详情记录已经达到了千万级别，操作日志数量达到了亿级别，那么在打开airflow webserver对应的task列表或log列表时，一直转圈圈，很慢。所以你要么做数据库的清理操作，要么修改airflow源码，做后端分页操作。
2.scheduler：airflow调度原理是scheduler不停地遍历dag文件夹，获取到可执行的dag列表，然后轮询操作做相应的解析和检查操作，判断该dag中的task是否可执行，那么当dag任务数量逐渐增加达到万级别的时候，dag的调度变得很慢，task和task之间的执行时间间隔变得越来越长，此时就影响到了数据的整体运行时间，拉长了。
解决办法呢？最直接的方法就是做任务的合并操作，减少dag的数量，做好仓库的监控工作，没用的模型任务，集市任务，抽取任务，做下线操作。
3.依赖问题：随着任务量的越来越多，dag与dag之间的依赖关系越来越复杂，当一个任务上下游涉及到几十个时，如何做好依赖检查呢？难道写多个task去check上游任务执行状态吗？这也太麻烦了。
解决办法就是自定义check，支持传递多个上游任务id。
4.调度问题：能否提供一种机制，上游任务运行完成，触发下游任务的执行，而不是下游主动检查上游状态，这中间会出现时间差，任务量大时，这个时间差可以达到十分钟级别。
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