我想知道airflow backfill的工作原理如何，因为这将有助于解释我在使用Airflow时遇到的一些麻烦。是否只是启动某种不考虑其余DAG并覆盖start_date和end_date的调度程序进程？还是不止如此？
我的用例：有时我想为一个DAG重新运行一周，通常是在向其中添加一些新功能时。为此，我使用CLI（airflow clear）清除任务实例中的所需日期。但有时也可能会改变主意，认为这不是本周重新运行的正确时间。因此，我暂停了DAG，并使用命令airflow backfill -m将清除的任务实例设置为成功。
执行此操作时，有关的任务实例在catchup=True行为方面处于“中断”状态。如果我再次清除它们，则尽管它们的DAG运行处于“运行”状态（它们保持“无”状态），但它们从未被调度。我已经进行了几次测试，而且90％的人确信airflow backfill是元凶。
毕竟，在具有airflow backfill的DAG上不应该使用catchup=True似乎是合乎逻辑的，但这是我为大量任务实例标记成功的唯一方法。有人知道该命令是否修改了DAG运行状态（从将其设置为运行状态）？我以某种方式感觉到它取代了其追赶设置。
答案 0 :(得分：0)
好吧，我想我明白了。
TL; DR >>调度程序不会运行其DAG运行带有前缀backfill_
backfill命令启动一个BackfillJob，它将为指定的日期创建DAG运行。就我而言，它实际上更新了这些日期的现有DAG运行。执行此操作时，它将更新这些DAG运行的run_id，将scheduled__前缀替换为backfill_。
现在，如果我再次清除DAG运行，则任务实例将变为None状态，而我的DAG运行将运行。但是，在检查是否应运行任务实例时，尽管DAG运行处于运行状态，但调度程序不会考虑它们，因为此DAG运行的ID中带有backfill_前缀。这就是if run.is_backfill在SchedulerJob
_process_task_instances方法中所做的
可能会很高兴在UI中对此进行注释，而不是通常的“此任务实例已满足所有依赖关系并应尽快运行”消息：）