# Retries, Timeouts और Callbacks — Apache Airflow: Data Pipelines का Orchestration

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/airflow/ops-retries

> Backoff के साथ retries, execution timeouts और failure callbacks configure करें।

## विफलता की योजना

कई विफलताएँ अस्थायी होती हैं (network की रुकावट, rate limits), इसलिए **`retries`** और **`retry_delay`** तय करें, और प्रयासों के बीच ज़्यादा इंतज़ार के लिए `retry_exponential_backoff=True`। **`execution_timeout`** रखें ताकि अटका task हमेशा चलने की जगह मार दिया जाए, और DAG-स्तर का `dagrun_timeout`। Alert भेजने (Slack, email, pager) के लिए DAG, task और logs के link के साथ **`on_failure_callback`** उपयोग करें। Retry सिर्फ़ idempotent tasks के लिए सुरक्षित है, इसीलिए डिज़ाइन मायने रखता है। साझा settings `default_args` में रखें और प्रति task बदलें।

## ज़ोर से विफल हों, चुपचाप सुधरें

Retries, timeouts, alerts और क्षमता नियंत्रण pipelines को भरोसेमंद रखते हैं।

![तीन नियंत्रण: retry, सीमा, alert।](assets/figures/airflow/section-6-map.svg) — चित्र 6.1 — Retry, सीमा और alert।

## Default args

उदाहरण मान। Callback function को task instance और exception वाली context dictionary मिलती है।

```python
from datetime import timedelta

def alert_on_failure(context):
    ti = context["task_instance"]
    send_slack(f"FAILED: {ti.dag_id}.{ti.task_id} run={context['run_id']} log={ti.log_url}")

default_args = {
    "retries": 3,
    "retry_delay": timedelta(minutes=2),
    "retry_exponential_backoff": True,
    "max_retry_delay": timedelta(minutes=15),
    "execution_timeout": timedelta(hours=1),
    "on_failure_callback": alert_on_failure,
}
```

## Backoff अनुसूची, चलाकर

मैंने तीन retries के लिए घातीय प्रतीक्षा (60 s, दोगुनी, 900 s पर सीमित) का सरल मॉडल चलाया। Airflow का अपना सूत्र jitter और ब्योरे जोड़ता है; यह आकार दिखाता है।

```python
def retry_schedule(delay_s=60, retries=3, factor=2, cap=900):
    return [min(cap, delay_s * factor**i) for i in range(retries)]

print(retry_schedule())
```

Output:

```
[60, 120, 240]
```

**Quiz:** Task को retry करना कब सुरक्षित है?

- [ ] सिर्फ़ बिना तारीख़ वाले tasks के लिए
- [ ] कभी नहीं
- [ ] सिर्फ़ जब वह बिना keys के rows append करता हो
- [x] जब task idempotent हो

*Answer:* जब task idempotent हो. Idempotent task दोहराने से डेटा दोहरा या ख़राब नहीं हो सकता।