大家好，我是一哥，在这个五一假期，又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布！
Airflow 是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统，可以简单理解为是高级版的crontab，但是它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。与crontab相比Airflow可以方便查看任务的执行状况（执行是否成功、执行时间、执行依 赖等），可追踪任务历史执行情况，任务执行失败时可以收到邮件通知，查看错误日志。
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统，通过有向非循环图的方式管理任务流程，设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务，只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip)： pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后，执行下面三步，就可以使用了。默认是使
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
数据处理逻辑多，脚本相互依赖强，运维管理监测难，怎么办？！为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。
Apache Airflow是一个提供基于DAG（有向无环图）来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台（也可单机），与Oozie、Azkaban等调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项目。Airflow采用Python语言编写，并提供可编程方式定义DAG工作流（编写Python代码）。当工作流通过代码来定义时，它们变得更加可维护、可版本化、可测试和协作。
本文介绍了 Airflow 这款开源的 DAG 流程编排框架，从架构、原理、优点、使用场景、实现细节、扩展、ETL、数据依赖、资源依赖、任务依赖、安全、Hook、日志、任务定义、执行、调度、监控、运维、社区、文档等方面进行了详细的介绍。Airflow 旨在解决 Celery 和 Kubernetes 等工具无法解决的问题，通过实践证明了 DAG 流程编排的价值。Airflow 的架构设计巧妙，实现了分布式、高可用的 DAG 执行引擎。Airflow 使用 Python 实现，支持多种 DAG 定义格式，可与主流的分布式数据存储系统无缝集成。Airflow 还支持云原生技术，可以轻松地在 Kubernetes 上运行。通过本文的讲解，读者可以了解到 Airflow 的设计理念、架构、使用方式和实现细节，掌握如何在分布式环境下实现 DAG 流程编排。同时，本文还提供了实际案例，帮助读者更好地理解 Airflow 的使用方式。
Airflow是Apache用python编写的，用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等（windows不兼容）；、
Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
当线程被创建并启动以后，它既不是一启动就进入了执行状态，也不是一直处于执行状态。在线程的生命周期中，它要经过新建(New)、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞(Blocked)和死亡(Dead)5种状态。尤其是当线程启动以后，它不可能一直"霸占"着CPU独自运行，所以CPU需要在多条线程之间切换，于是线程状态也会多次在运行、阻塞之间切换。
由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。
ThreadPoolExecutor继承AbstractExecutorService，层级实现了ExecutorService，ExecutorService继承了Executor
线程的生命周期包含5个阶段,包括:新建、就绪、运行、阻塞、销毁。 新建（New）：创建后尚未启动的线程的状态 运行（Runnable）：包含Running和Ready new的线程先进入new 状态,Start会进入ready状态,当操作系统分配时间片进入running状态 就绪→执行:处于就绪状态的进程，当进程调度程序为之分配了处理机后，该进程便由就绪状态转变成执行状态。 执行→就绪:处于执行状态的进程在其执行过程中，因分配给它的一个时间片已用完而不得不让出处理机，于是进程从执行状态转变成就绪状态。
"Cadence is a distributed, scalable, durable, and highly available orchestration engine to execute asynchronous long-running business logic in a scalable and resilient way. "
Airflow[1]是一个分布式任务调度框架，可以把具有上下级依赖关系的工作流组装成一个有向无环图[2]; 有向无环图长得就如下一般：
2017年，我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台（DP）的调度系统，并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展，DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+：
介绍了如何安装、配置、及使用，本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
播放一个音视频文件的时候，我们知道需要经过解协议->解封装->解码音频/视频->音频/视频同步->渲染播放这几个步骤，其中解码音频/视频是整个流程中最核心的一个环节.每个步骤的详细解释可以参考上篇文章Android中如何使用OpenGL播放视频 Android平台下解码音视频可以采用软件解码如ffmpeg，或使用硬件解码如MediaCodec来实现软件解码：利用CPU进行解码处理，这种方式会加大CPU负担并增加功耗，它的优点则是具有更强的适配性；硬件解码：调用GPU的专门解码音视频的模块来处理，减少CPU运算，降低功耗．由于Android机型碎片化比较严重，硬件解码的实现又依赖于具体的厂商，所以硬件解码的适配性并不是那么友好一般而言，在Android设备支持硬解的情况下优先使用Android设备的硬件解码，减少CPU占用，降低功耗；在硬解不支持的情况下选择使用软解码，至少让音视频能正常播放. 软硬结合，才是王道->_-> 当然，本篇文章所描述的是使用硬件解码MediaCodec的方式来解码一个视频文件. MediaCodec简介 android.media.MediaCodec是从API16开始由Android提供的供开发者能更加灵活的处理音视频的编解码组件，与MediaPlayer/MediaRecorder等high-level组件相比，MediaCodec能让开发者直接处理具体的音视频数据，所以它是low-level API它通常与MediaExtractor, MediaSync, MediaMuxer, MediaCrypto, MediaDrm, Image, Surface和AudioTrack一起使用. 基本架构
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
②Runnable 调用了start()方法，这时的线程就等待时间片轮转到自己这，以便获得CPU；第二种情况是线程在处于RUNNING状态时并没有运行完自己的run方法，时间片用完之后回到RUNNABLE状态；还有种情况就是处于BLOCKED状态的线程结束了当前的BLOCKED状态之后重新回到RUNNABLE状态。
用C，C++等语言编写程序，模拟实现创建新的进程；查看运行进程；换出某个进程；杀死进程等功能。
Linux 内核的 " 进程调度 " 是按照 设计好的调度算法 安排的 , 该算法对应的功能模块 称为 " 调度器 " , 英文名称是 Scheduler ;
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。
在Temporal文档中，对Workflow的描述分为了Workflow Type、Workflow Definition和Workflow Execution。我们先来了解一下这些概念的定义，才能理解它的使用。
在并发环境下，业务的不确定性，导致资源的依赖不确定。这种不确定性将带来以下若干问题：
本篇博客将深入剖析Airflow的核心架构与使用方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Airflow相关的技术考察。
线程（英语：Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。在Unix System V及SunOS中也被称为轻量进程（Lightweight Processes），但轻量进程更多指内核线程（Kernel Thread），而把用户线程（User Thread）称为线程。
Netflix Conductor框架是典型的服务编排框架，通过Conductor还可以实现工作流和分布式调度，性能非常卓越。
在上篇文章：Java 多线程—线程池（上） 中我们看了一下 Java 中的阻塞队列，我们知道阻塞队列是一种可以对线程进行阻塞控制的队列，并且在前面我们也使用了阻塞队列来实现 生产者-消费者模型 。在文章最后，我们还看了一下 Future 接口和其中对应的方法，如果你对这些不熟悉，建议先去看一下上一篇文章。有了前面的知识作为基础之后，我们来正式看一下 Java 中的线程池。
向线程池提交Callable任务，线程池会返回一个Future对象供我们查看异步任务的执行状态，执行结果
Future Future 表示一个任务的生命周期，是一个可取消的异步运算。提供了相应的方法来判断任务状态（完成或取消），以及获取任务的结果和取消任务等。 适合具有可取消性和执行时间较长的异步任务
从Apple官网可以看出，我们的主线程在iOS下是 1MB， 在OS X下是 8MB 。如果我们开辟的新的线程则是 512KB
Thread.State是一个内部枚举类，定义了6个枚举常量，分别代表Java线程的6种状态：
Java多线程是一种并发编程方式，允许Java应用程序同时执行多个独立任务。它通过创建和管理多个线程来实现，
多线程是并行计算实现的方式, 但是在单cpu中实际上没有真正的并行,只不过是多个任务通过cpu的快速轮转,产生多任务同一时间运行的错觉.而其中的任务就是进程. (当然多核CPU,并行还是真实存在的). 一个进程中至少有一个线程,线程运行在进程中,但是cpu的调度的是进程中的线程,所以一个线程可以占据多个cpu核.
因为DAG文件会在调度器和worker执行时加载，如果在DAG中引用了第三方的库或进行了DB操作，则这些操作会在DAG文件加载时被频繁调用。举个例子，如果升级了第三方库，导致了加载时的不兼容问题，相关的DAG文件就会加载失败，导致整个调度失效。在这种场景下，我们需要对调度日志和worker日志进行监控。如果发现相关的异常日志，就需要告警。
首先Java里的线程利用的线程模型是KLT，这带来了许多好处，比如线程的阻塞不会带来进程的阻塞，能更加高效地利用CPU的资源等。但这也意味着在Java里的线程的创建和销毁是一个相对偏且消耗资源的操作，Java线程依赖于内核线程，创建线程需要进行操作系统状态切换，为避免资源过度消耗需要设法重用线程执行多个任务。
Thread 类本质上是实现了 Runnable 接口的一个实例，代表一个线程的实例。启动线程的唯一方 法就是通过 Thread 类的 start()实例方法。start()方法是一个 native 方法，它将启动一个新线 程，并执行 run()方法。
当线程被创建并启动以后，它既不是一启动就进入了执行状态，也不是一直处于执行状态。 在线程的生命周期中，它要经过新建(New)、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞 (Blocked)和死亡(Dead)5 种状态。尤其是当线程启动以后，它不可能一直"霸占"着 CPU 独自 运行，所以 CPU 需要在多条线程之间切换，于是线程状态也会多次在运行、阻塞之间切换
2、就绪状态(Runnable)：线程对象创建后，其他线程调用了该对象的start()方法。该状态的线程位于“可运行线程池”中，变得可运行，只等待获取CPU的使用权。即在就绪状态的进程除CPU之外，其它的运行所需资源都已全部获得。
celery 是分布式任务队列，与调度工具 airflow 强强联合，可实现复杂的分布式任务调度，这就是 CeleryExecutor，有了 CeleryExecutor，你可以调度本地或远程机器上的作业，实现分布式任务调度。本文介绍如何配置 airflow 的 CeleryExecutor。
在 JDK 的 ThreadPoolExecutor 线程池中用一个原子整型来维护线程池的两个状态参数：
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
通过这篇文章，我想分享我们部署的重要方面，这些方面帮助我们实现了一个可伸缩、可靠的环境。我希望如果你现在开始在生产环境中使用 Airflow，或者想评估一些不同的想法并将它们融入你的用例中，这会对你有所帮助。
top命令主要用来观察和收集运行在系统上的进程的一些有用信息。ps只是一个快照，是ps命令执行的那一瞬间的系统中进程的快照。top则可以用于持续观察。
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