扩缩环境

Managed Airflow（第 3 代） | Managed Airflow（第 2 代） | Managed Airflow（旧版第 1 代）

本页介绍了如何扩缩 Managed Airflow 环境。

• 如需了解环境伸缩的工作原理，请参阅 环境伸缩。

纵向和横向扩缩

在 Managed Airflow（旧版第 1 代）中，您不会为 Managed Airflow 和 Airflow 组件（例如工作器和调度器）定义特定的 CPU 和内存资源。相反，您需要为环境集群中的节点指定机器的数量和类型。

注意： 在 Managed Airflow（旧版第 1 代）中进行组件分配期间，某些 Airflow 组件可能会不均匀地放置在可用节点上。在这种情况下，一个或多个节点的 CPU 或内存负载会高于集群中的其他节点。

横向伸缩选项：

• 调整节点数量
• 调整调度器的数量

纵向扩缩选项：

• 调整 Cloud SQL 实例的机器类型
• 调整 Web 服务器机器类型

注意： 为 Airflow 组件配置资源限制时，请确保 限制超出使用场景的最低资源要求。 Sidecar 容器与主要的 Airflow 组件容器一起运行，会使用一些分配的资源。

调整调度器参数

您的环境可以同时运行多个 Airflow 调度器。使用多个调度器在多个调度器实例之间分配负载，以实现更好的性能和可靠性。

如果您的环境使用 Airflow 2，则可以指定调度器数量，不超过您环境中的节点数。

伸缩调度器时，请考虑以下事项：

• 增加调度器的数量并不总是可以提高 Airflow 性能。

  例如，如果额外的调度器未得到利用，则可能会发生这种情况，因而会占用环境的资源，而不会提升整体性能。实际的调度器性能取决于 Airflow 工作器的数量、在您的环境中运行的 DAG 和任务的数量，以及 Airflow 和环境的配置。

• 我们建议您先使用两个调度器，然后再监控环境的性能。

如需详细了解如何配置多个调度器，请参阅 Airflow 文档。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 环境 页面。

   转到“环境”

2. 在环境列表中，点击您的环境名称。环境详情 页面会打开。

3. 转到环境配置 标签页。

4. 在资源 > 工作负载配置 项中， 点击修改。

5. 在资源 > 调度器数量 项中， 点击 修改。

6. 在调度器配置 窗格的调度器数量 字段中，为您的环境指定调度器数量。

7. 点击保存 。

gcloud

以下 Airflow 调度器参数可用：

• --scheduler-count：您环境中的调度器数量。

运行以下 Google Cloud CLI 命令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --scheduler-count SCHEDULER_COUNT

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。

• LOCATION：环境所在的区域。

例如：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --scheduler-count 2

API

1. 构建 environments.patch API 请求。

2. 在此请求中：

   1. 在 updateMask 参数中，指定 config.workloadsConfig.schedulerCount 掩码。

   2. 在请求正文中，为您的环境指定调度器数量。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": SCHEDULER_COUNT
    }
  }
}

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。

• LOCATION：环境所在的区域。

• SCHEDULER_COUNT：调度器的数量。

例如：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.scheduler

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": 2
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.scheduler 块中的以下字段控制 Airflow 调度器参数。每个调度器使用指定数量的资源。

• scheduler.count：您环境中的调度器数量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。

• LOCATION：环境所在的区域。

• SCHEDULER_COUNT：调度器的数量。

例如：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        
        count = 2
      }
    }

  }
}

调整节点数量

您可以更改环境中的节点数。

此数量对应于环境中的 Airflow 工作器数量。 除了运行 Airflow 工作器之外，您的环境节点还运行 Airflow 调度器和其他环境组件。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 环境 页面。

   转到“环境”

2. 在环境列表中，点击您的环境名称。环境详情 页面会打开。

3. 转到环境配置 标签页。

4. 在工作器节点 > 节点数 项中，点击修改。

5. 在工作器节点配置 窗格的节点数 字段中，指定环境中的节点数。

6. 点击保存 。

gcloud

--node-count 参数可用于控制环境中的节点数：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --zone NODE_ZONE \
    --node-count NODE_COUNT

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。
• LOCATION：环境所在的区域。
• NODE_COUNT：节点数。节点数下限为 3。
• NODE_ZONE：环境虚拟机的 Compute Engine 可用区。

例如：

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --zone us-central1-a \
    --node-count 6

API

1. 创建 environments.patch API 请求。

2. 在此请求中：

   1. 在参数 updateMask 中，指定 config.nodeCount 掩码。

   2. 在请求正文中，为您的环境指定节点数。

  "config": {
    "nodeCount": NODE_COUNT
  }

替换以下内容：

• NODE_COUNT：节点数。节点数下限为 3。

例如：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.nodeCount

"config": {
  "nodeCount": 6
}

Terraform

node_config 块中的 node_count 字段指定了环境中的节点数。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    node_config {
      node_count = NODE_COUNT
    }
}

替换以下内容：

• NODE_COUNT：节点数。

例如：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    node_config {
      node_count = 4
    }

}

**注意**： 更改环境的节点数不会导致系统重新构建用于该环境的 Airflow 映像。

调整 Cloud SQL 实例的机器类型

您可以更改存储您环境的 Airflow 数据库的 Cloud SQL 实例的机器类型。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 环境 页面。

   转到“环境”

2. 在环境列表中，点击您的环境名称。环境详情 页面会打开。

3. 转到环境配置 标签页。

4. 在资源 > Cloud SQL 机器类型 项中， 点击 修改。

5. 在 Cloud SQL 配置 窗格的 Cloud SQL 机器类型 下拉列表中，选择环境的 Cloud SQL 实例的机器类型。

6. 点击保存 。

gcloud

--cloud-sql-machine-type 参数可用于控制环境中 Cloud SQL 实例的机器类型。

运行以下 Google Cloud CLI 命令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --cloud-sql-machine-type SQL_MACHINE_TYPE

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。
• LOCATION：环境所在的区域。
• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 实例的 机器类型。

例如：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --cloud-sql-machine-type db-n1-standard-2

API

1. 创建 environments.patch API 请求。

2. 在此请求中：

   1. 在 updateMask 参数中，指定 config.databaseConfig.machineType 掩码。

   2. 在请求正文中，指定 Cloud SQL 实例的机器类型。

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

替换以下内容：

• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 实例的机器类型 。

例如：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.databaseConfig.machineType

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "db-n1-standard-2"
    }
  }
}

Terraform

database_config 块中的 machine_type 字段指定了 Cloud SQL 实例的机器类型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    database_config {
      machine_type = "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

替换以下内容：

• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 实例的机器类型 。

例如：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    database_config {
      machine_type = "db-n1-standard-2"
    }
}

调整网络服务器机器类型

您可以更改环境的 Airflow 网络服务器的机器类型。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 环境 页面。

   转到“环境”

2. 在环境列表中，点击您的环境名称。环境详情 页面会打开。

3. 转到环境配置 标签页。

4. 在资源 > Web 服务器机器类型 项中， 点击 修改。

5. 在Web 服务器配置 窗格的Web 服务器机器类型 下拉列表中，选择 Airflow Web 服务器的机器类型。

6. 点击保存 。

gcloud

--web-server-machine-type 参数可用于控制环境中的 Airflow Web 服务器实例的机器类型。

运行以下 Google Cloud CLI 命令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --web-server-machine-type WS_MACHINE_TYPE

替换以下内容：

• ENVIRONMENT_NAME：环境的名称。
• LOCATION：环境所在的区域。
• WS_MACHINE_TYPE：Airflow Web 服务器实例的机器类型。

例如：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --web-server-machine-type composer-n1-webserver-2

API

1. 创建 environments.patch API 请求。

2. 在此请求中：

   1. 在 updateMask 参数中，指定 config.webServerConfig.machineType 掩码。

   2. 在请求正文中，指定 Web 服务器的机器类型。

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

替换以下内容：

• WS_MACHINE_TYPE：Airflow Web 服务器实例的机器类型。

例如：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.webServerConfig.machineType

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "composer-n1-webserver-2"
    }
  }
}

Terraform

web_server_config 块中的 machine_type 字段指定了 Airflow Web 服务器实例的机器类型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

替换以下内容：

• WS_MACHINE_TYPE：Airflow Web 服务器实例的机器类型。

例如：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "composer-n1-webserver-2"
    }
}

后续步骤

• 环境伸缩和性能
• Managed Airflow 定价
• 更新环境
• 环境架构