海豚调度监控：新增依赖缺失巡检，上游改动再也不用担心了！

💡 本系列文章是 DolphinScheduler 由浅入深的教程，涵盖搭建、二开迭代、核心原理解读、运维和管理等一系列内容。适用于想对 DolphinScheduler了解或想要加深理解的读者。

祝开卷有益:)

用过 DolphinScheduler 的小伙伴应该都知道，DolphinScheduler 的依赖任务是被动检测的，下游配置了上游的依赖，下游任务启动的时候，会检测上游任务是否成功，这个过程不是很复杂，但却是比较容易出问题的。

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本文先说明了依赖节点删除的影响(背景)，最后是巡检任务的逻辑(解决方案)。

感兴趣的小伙伴也可以看看之前的历史文章：

海豚调度调优 | 如何解决任务被禁用出现的Bug

海豚调度调优 | 正在运行的工作流(DAG)如何重新拉起失败的任务(Task)

背景：

使用调度的团队越来越多，任务也越来越多，互相依赖的任务也变多了，任务会随着数仓的迭代，进行下线、删除等操作。

如图，工作流① 里面有任务 A，工作流② 里面有任务 dep_A 和 B。

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打开依赖节点dep_A，可以看到上游任务是 A,可以正常限时任务名字。

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我把任务 A 删掉，如图1-3，打开依赖节点dep_A，就只能看到一个code,不能显示名称了。(其实就是找不到上游任务了)。

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工作流② 后面在运行的时候，依赖节点dep_A，在运行的时候就会一直卡在那里，找不上游任务，因为已经被删了或者被禁用了。

为什么呢？因为依赖(DEPENDE)节点里面配置的是上游任务的projectCode、definitionCode、depTaskCode。只要上游任务被禁用、删除、或者复制了一个新的出来，depTaskCode 就会变或者找不到。

依赖节点找不到上游任务是谁，就没办法判断运行状态了，就会一直卡在那里。

解决方案：

回到生产环境，使用调度的团队越来越多，任务也越来越多，互相依赖的任务也变多了，任务会随着数仓的迭代，进行下线、删除等操作。这种依赖缺失的现象就越来越多了，这是用户操作不当导致的重大生产事故，必须要防止这种情况。

解决方案就是新增一个依赖巡检。一段 SQL + 一个告警脚本搞定！

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第一步是先清理调度任务的血缘关系到一张 mysql 表。
第二步是检测依赖缺失，报警到钉钉群。

先看下 SQL主要逻辑逻辑，清洗调度任务的关系，包括依赖节点，依赖节点是一个json结构的数据，把它解析出来，最后看关联不上的任务，就是缺失依赖的任务，然后告警出来。
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①清洗逻辑如下：

脚本放在 GitHub上了，dep_mysql.sql[1]
清洗之后，产出了 4 张表
1.t_ds_dag_task_relation_base_data 关系基础数据表

2.t_ds_task_node_base_data 任务基础表，后续会用于 Nebula Graph，这个后面会讲。

3.t_ds_dag_task_relation_dep_data_df 依赖节点关系表，用于后续依赖告警的的主表

4.t_ds_dag_task_relation_data_df 关系最终表，后续会用于 Nebula Graph，这个后面会讲。

②写一个 Python 脚本运行上述 SQL

脚本放在 GitHub上了，run_dep_mysql.py[2]
主要是运行第一步的 SQL。

③告警脚本：

脚本放在 GitHub上了，check_dolphin_deps_lost.py[3]
主要是拿 t_ds_dag_task_relation_dep_data_df 这个表的上游工作流code、上游任务code 关联 t_ds_task_node_base_data 任务信息表，关联不上的就是被删除了或者修改了，要告警出来，提醒用户。