与AI对话的珍藏- Claude的智慧碎片

在我的项目里需要展示 airflow 的某个 task日志,现在我是通过调用 

airflow log 的 api 接口 "{AIR_FLOW_HOST}/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{dag_run_id}/taskInstances/{task_id}/logs/{task_try_number}?full_content=false" 

获取日志内容，再返回给前端，但是日志内容太大了，容易导致页面崩溃，这个有什么好的建议？

这里有几点建议可以处理airflow任务日志过大的问题:

在调用日志API时指定参数full_content=false,只获取日志的元数据和省略内容,不返回完整日志。

在前端设置日志显示的最大长度,超过的部分用省略号代替。

提前过滤日志,去掉VERBOSE级别的无用日志,只记录INFO级别以上的重要信息。

不直接返回完整日志,提供日志下载的链接,用户按需下载。

将日志存储在如S3等云存储,不返回日志内容,只返回日志在云存储的地址,用户可自行下载。

设置日志轮换,将历史日志压缩打包存档到云存储,只保留最近的日志文件。

使用ELK等日志收集系统,直接在后端过滤和搜索日志,只返回用户需要的部分。

控制日志的最大容量和备份份数,自动清理旧日志。

综合使用这些方法,可以大幅缩减和控制前端显示的日志量,避免页面卡顿问题。关键是对日志进行提前过滤、压缩和限制返回长度,无需每次都返回完整的大日志。

def request_airflow(method, uri, json=True): 
    result = requests.request(method, uri, auth=HTTPBasicAuth(AIR_FLOW_USER, AIR_FLOW_PWD), timeout=3) 
    if not json: 
       return result info = result.json() i
    if 'status' in info: 
       return False, info 
    return True, info

这个是获取日志请求的函数，可以改成流式获取日志吗

import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth

def stream_airflow_log(dag_id, task_id, execution_date, try_number):
    url = f"{AIRFLOW_HOST}/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns/{execution_date}/taskInstances/{task_id}/logs/{try_number}"
    
    response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth(AIRFLOW_USER, AIRFLOW_PWD), stream=True)

    if response.status_code != 200:
        return False, response.text

    for line in response.iter_lines():
        if line:
            yield line.decode('utf-8')
            
            

现在是推荐优先使用多进程还是多线程？

推荐优先考虑使用多进程而不是多线程的理由主要有:

1. 避免GIL的影响

Python的多线程实现受到GIL(全局解释器锁)的限制,一次只能有一个线程执行,无法利用多核CPU。而多进程没有这个问题。

2. 隔离性更强

进程间数据是完全隔离的,一个进程Crash对其他进程无影响。线程间数据共享,容易造成竞争和死锁。

3. 资源控制更简单

进程可以方便地限制内存及CPU使用等资源,而线程无法做到资源限制。

4. 代码实现更简单

多进程代码通常比多线程代码简单,不需要同步、死锁等方面的考虑。

5. 现代OS对进程切换已很高效

现代操作系统对进程上下文切换已经很高效,multiprocessing模块也做了优化。线程切换优势不明显。

6. 符合微服务与分布式的时代趋势

一个进程一个任务,与微服务理念更吻合。分布式系统也更依赖多进程+进程间通信。

所以在Python中,除非有明确需要线程共享资源或频繁切换的场景,否则优先考虑多进程方案,既能充分利用多核,又更简单、稳定和安全。但也要根据具体情况选择最适合的方案。

现代操作系统对进程上下文切换已经很高效,multiprocessing模块也做了优化。
这里可以展开说说吗？

您问到了一个很好的点 - 现代操作系统和Python对进程上下文切换做了哪些优化,使得多进程的切换效率得到提升。

主要有以下几点:

1. 内核级优化 - 操作系统内核使用优化算法,减少切换过程中内核态和用户态之间的转换次数,并改进进程描述符、缓存管理,降低切换开销。

2. 多核支持 - 启用多核心,可以同时调度多个进程,避免频繁切换同一核上的进程。

3. 空转时间减少 - 减少进程正在运行时被抢占的可能,减少切换的空转时间。

4. batchSize调整 - 进程挂起切换时,批量调度睡眠的进程,避免频繁唤醒。

5. 共享页表 - 父子进程可以共享内存页表,减少内存复制开销。

6. 优化复制 - 使用写时复制技术,仅在必要时才复制,减少存取开销。

7. Channel通信 - multiprocessing提供的Queue、Pipe等使进程间通信更高效。

8. 资源预分配 - 创建进程前预先分配资源,减少切换资源分配时间。

通过这些优化,现代OS使进程切换效率大幅提升,Python的multiprocessing也继承了这些优点,使多进程成为一个非常实用的并行编程选择。

scp -r root@ip:/mnt/s3_mount/upload/Cxxdfdf-提交 (2).zip ~/Downloads

zsh: no matches found: (2).zip

文件名包含特殊字符(如括号、空格等),在 Bash/Zsh 中需要使用引号括起来,
否则会报 no matches found 的错误。

scp -r root@ip:/mnt/s3_mount/upload/xxxxxe-提交\ \(2\).zip ~/Downloads

scp -r root@host:/path/file\(1\).txt dest