如何优雅停止Airflow 1.9.0（Python 2.7）中的DAG？

嘿，我在Airflow 1.x版本折腾过不少慢任务的问题，刚好能给你几个实用的办法，分UI和命令行两种场景来，确保既停得快又不搞乱元数据：

第一步：先暂停DAG，阻止新任务触发 #

首先得先把DAG暂停，不然你这边刚停掉当前任务，调度器可能又触发新的实例，白忙活。在Airflow 1.9的UI里：

• 回到DAG列表页面，找到你那个上传文件的DAG，左边有个圆形的「暂停/启用」开关（或者顶部导航栏里的Pause DAG按钮），点击切换成暂停状态。这样调度器就不会再给这个DAG分配新的任务了。

第二步：终止正在运行的任务实例 #

暂停DAG只是阻止新任务，正在跑的那个慢任务还得单独处理，分两种方式：

方式一：通过UI操作（适合快速处理单个任务） #

1. 进入这个DAG的Tree View或者Graph View页面，找到那个显示为「运行中」的绿色任务节点。
2. 点击这个节点，在弹出的任务详情页面里，你可以选择Mark as Failed或者Mark as Success——但注意，这只是更新元数据库里的任务状态，如果任务是在Celery Worker上跑的，实际进程可能还在后台运行。所以如果是CeleryExecutor，这种方法只能标记状态，还得配合命令行杀进程。

方式二：命令行操作（更可靠，适合所有Executor类型） #

这是我更推荐的方式，能彻底终止任务进程：

如果你用的是CeleryExecutor

1. 先查看当前活跃的Celery任务：

   celery -A airflow.executors.celery_executor.app inspect active
   

   输出里会找到对应DAG和任务的ID。
2. 用revoke命令终止任务，加上--terminate参数强制停止：

   celery -A airflow.executors.celery_executor.app revoke <任务ID> --terminate
   

如果你用的是Sequential/LocalExecutor

1. 先找到对应的Airflow任务进程：

   ps aux | grep "airflow run <你的DAG ID>"
   

   或者直接搜Python进程里的关键词，比如你处理tar文件的脚本名。
2. 用kill命令终止进程，优先用-TERM信号让它优雅清理资源（比如关闭文件句柄），如果没反应再用-9强制杀死：

   kill -TERM <进程ID>
   # 要是TERM没效果，再用强制终止
   kill -9 <进程ID>
   

最后：验证是否彻底停止 #

处理完后，回到UI的任务详情页，确认任务状态变成Failed或Success，同时用ps命令再检查一遍，确保对应的进程已经消失。另外，等你修复完DAG代码后，记得把DAG重新启用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Greg Dougherty