排查生产一个Python APScheduler的定时任务问题

排查生产一个Python APScheduler的定时任务问题

排查Python APScheduler定时任务问题的步骤及解决方案如下：
确认问题范围：
现象：部分Spark流程序未通过定时任务成功重启。分析：通过YARN集群获取流程序列表，并根据启动时间分析，发现自动重启仅限于mysql和oracle类型，其他类型未被触发。检查Python脚本日志：
聚焦：检查app.restart_apps函数的调用记录。发现：有9个流程序被成功重启，其他应用类型的程序未见执行记录，表明APScheduler的定时任务未能调度这些应用执行。分析nohup日志：
问题：触发间隔与预期执行时间不符，触发间隔被延迟约1分钟。影响：导致实际执行时间与预定时间出现偏差，可能是触发了调度任务但未被执行。检查APScheduler配置：
配置问题：misfire_grace_time被设置为60秒。分析：如果任务在60秒内未启动，系统会判定为错过执行，考虑到Spark任务启动所需时间，这可能是导致部分任务未能按时执行的原因。解决方案：
调整配置：将misfire_grace_time设置为None。效果：无论任务何时启动，都能确保其执行，避免了因错过预设执行时间而导致的任务未执行问题。总结： 通过分析YARN集群的流程序列表和Python脚本日志，确定了问题范围。 通过检查nohup日志和APScheduler配置，找到了问题的具体原因。 通过调整misfire_grace_time配置，解决了定时任务未能按时执行的问题。
2025-03-31