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Airflow跨层任务依赖与执行顺序控制

📚 共计 30 章节

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任务依赖基础

什么是任务依赖，硬依赖与软依赖的区分，跨层级管理的必要性与典型场景。

依赖类型跨层级

DAG（有向无环图）原理

DAG定义、节点与边语义、拓扑排序概念及环检测在任务编排中的核心地位。

图论拓扑排序

层级结构设计

项目/阶段/任务/子任务四层模型，层级ID编码规则与父子关系映射策略。

建模父子关系

依赖关系建模

依赖矩阵、邻接表、依赖链表示，关键路径识别与可视化建模方法。

矩阵关键路径

执行顺序算法

Kahn拓扑排序、DFS排序、并行度计算及资源约束下的调度策略。

算法并行调度

状态机与生命周期

待办/进行中/完成/阻塞/失败状态定义，转换规则与状态传播机制。

状态机传播

阻塞与死锁检测

循环依赖检测、死锁条件分析、超时机制与人工干预接口设计。

并行执行控制

线程池与任务队列管理，并发安全保证，依赖就绪通知与批量提交策略。

并发线程池

动态依赖更新

运行时添加/删除依赖，变更传播与一致性保证，依赖版本控制方案。

动态版本控制

条件依赖与分支

基于输出的条件分支、AND/OR逻辑、动态路由与回滚机制实现。

条件分支动态路由

超时与重试机制

任务超时设置、指数退避重试、最大重试次数与失败降级策略。

优先级调度

静态/动态优先级设计，优先级反转问题与饥饿避免算法。

优先级调度

资源管理与配额

资源池、资源锁、配额限制及资源预留与抢占机制。

资源池配额

分布式任务编排

ZooKeeper/etcd协调、任务分片、节点故障处理与数据一致性保障。

分布式协调

事件驱动架构

事件总线、发布订阅模式、事件溯源与异步回调设计。

事件驱动异步

监控与可观测性

任务追踪(Trace)、日志聚合、指标采集(Metrics)与告警规则配置。

监控可观测

容错与高可用

检查点(Checkpoint)、任务重跑、幂等性设计与故障转移策略。

容错高可用

数据依赖管理

输入输出数据版本、数据血缘、一致性校验与缓存策略。

数据血缘缓存

跨团队协作依赖

跨系统API调用、SLA管理、异步消息与补偿事务设计。

可视化与交互

依赖图渲染、交互式编辑、实时状态更新与历史回放功能。

可视化交互

单元测试(依赖模拟)、集成测试(全链路)、混沌工程与回归测试。

测试混沌工程

图压缩、懒加载、缓存依赖关系与批量处理技术。

安全与权限

任务访问控制、数据隔离、审计日志与加密传输方案。

版本管理与回滚

任务定义版本化、依赖版本兼容、回滚策略与灰度发布。

大规模图处理

图分区、分布式计算(Pregel/GraphX)、增量计算与近似算法。

大规模图计算

领域特定语言（DSL）

YAML/JSON定义依赖、可视化编排、代码生成与模板化。

流水线依赖、制品依赖、环境一致性保障与自动触发机制。

云原生任务编排

Kubernetes Job/CronJob、Operator模式、Serverless与边缘计算。

数据管道(Airflow)、CI/CD(GitLab CI)、工作流(Temporal)、大数据(Spark DAG)。

最佳实践与反模式

常见陷阱、设计原则、监控策略与演进路线总结。

最佳实践反模式