优先级权重¶

priority_weight 定义了执行器队列中的优先级。默认的 priority_weight 是 1，可以提升到任意整数。此外，每个任务都有一个真实的 priority_weight，它是根据其 weight_rule 计算得出的，weight_rule 定义了用于计算任务有效总优先级权重的加权方法。

以下是加权方法。默认情况下，Airflow 的加权方法是 downstream。

downstream

任务的有效权重是所有下游后代的总和。因此，当使用正权重值时，上游任务将具有更高的权重，并在调度时更积极。当你有多个 DAG 运行实例，并且希望在每个 DAG 继续处理下游任务之前，所有运行的所有上游任务都能完成时，这很有用。

upstream

有效权重是所有上游祖先的总和。这与 downstream 相反，下游任务具有更高的权重，并在调度时更积极（当使用正权重值时）。当你有多个 DAG 运行实例，并且更倾向于让每个 DAG 完成后再开始其他 DAG 运行的上游任务时，这很有用。

absolute

有效权重就是指定的 priority_weight，不进行额外的加权。当你清楚地知道每个任务应该具有的确切优先级权重时，可能希望这样做。此外，当设置为 absolute 时，还有一个额外的好处，可以显著加快任务创建过程，尤其是对于非常大的 DAG。

priority_weight 参数可以与 Pools (资源池) 结合使用。

注意

由于大多数数据库引擎对整数使用 32 位，任何计算或定义的 priority_weight 的最大值为 2,147,483,647，最小值为 -2,147,483,648。

自定义权重规则¶

在 2.9.0 版本中添加。

你可以通过扩展 PriorityWeightStrategy 类并在插件中注册它来实现自己的自定义加权方法。

src/airflow/example_dags/plugins/decreasing_priority_weight_strategy.py

class DecreasingPriorityStrategy(PriorityWeightStrategy):
    """A priority weight strategy that decreases the priority weight with each attempt of the DAG task."""

    def get_weight(self, ti: TaskInstance):
        return max(3 - ti.try_number + 1, 1)


class DecreasingPriorityWeightStrategyPlugin(AirflowPlugin):
    name = "decreasing_priority_weight_strategy_plugin"
    priority_weight_strategies = [DecreasingPriorityStrategy]

要检查自定义优先级权重策略是否已在 Airflow 中可用，你可以运行 bash 命令 airflow plugins。然后要使用它，你可以创建自定义类的实例并将其提供给任务的 weight_rule 参数，或者提供自定义类的路径。

src/airflow/example_dags/example_custom_weight.py

with DAG(
    dag_id="example_custom_weight",
    schedule="0 0 * * *",
    start_date=pendulum.datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=datetime.timedelta(minutes=60),
    tags=["example", "example2"],
) as dag:
    start = EmptyOperator(
        task_id="start",
    )

    # provide the class instance
    task_1 = BashOperator(task_id="task_1", bash_command="echo 1", weight_rule=DecreasingPriorityStrategy())

    # or provide the path of the class
    task_2 = BashOperator(
        task_id="task_2",
        bash_command="echo 1",
        weight_rule="airflow.example_dags.plugins.decreasing_priority_weight_strategy.DecreasingPriorityStrategy",
    )

    task_non_custom = BashOperator(task_id="task_non_custom", bash_command="echo 1", priority_weight=2)

    start >> [task_1, task_2, task_non_custom]

在 DAG 运行后，你可以在任务上检查 priority_weight 参数，以验证它正在使用自定义优先级策略规则。

这是一项实验性功能。