Airflow Docker中_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS参数生产禁用注释疑问

这个注释是Airflow维护团队基于生产环境的实践经验添加的，核心原因集中在以下几点：

• 镜像一致性与稳定性
  使用_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS会在容器启动时动态拉取并安装依赖，这意味着每次启动都可能因网络波动、包版本更新导致依赖环境不一致，甚至出现启动失败的情况。而预构建自定义镜像时，所有依赖都被固化在镜像中，每次启动的运行环境完全一致，能大幅提升生产环境的稳定性。

• 安全性与合规性
  动态安装依赖时，若使用公共PyPI源，存在下载到恶意包或篡改包的风险；如果用私有源，还可能在启动过程中暴露认证信息。构建自定义镜像时，可通过可信私有源、包校验等方式确保依赖安全，更符合生产环境的合规要求。

• 性能与资源效率
  容器启动阶段执行pip安装会占用额外的CPU和网络资源，当部署多个Airflow组件（worker、scheduler等）时，重复的安装操作会显著拖慢服务启动速度，浪费集群资源。预构建镜像则能避免重复安装，提升启动效率。

• 文档迭代的滞后性
  官方文档的更新通常慢于代码变更，这个注释是维护团队针对用户常见误用场景的即时提醒，属于实践总结的最佳实践，后续可能会同步到官方文档中。

• 可维护性与版本管控
  动态安装的依赖没有清晰的版本记录，后续排查问题、更新依赖都很困难。而自定义镜像通过Dockerfile明确记录所有依赖版本，便于版本管理，也能更好地集成到CI/CD流程中，实现自动化构建和部署。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者busy