Apache DolphinScheduler 3.4.1 发布，新增任务分发超时检测

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新版本不仅引入了 任务分发超时检测机制 和 任务最大运行时间控制能力，还修复了多项调度逻辑、插件功能以及 API 行为中的问题，同时对系统文档、开发流程和工程结构进行了优化。

• 更多详情请查看 Release Note：https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.1
• 源码下载：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/3.4.1

核心

亮点

新增任务分发超时检测机制

在 Master 调度模块中，系统新增了 任务分发超时检查逻辑。当任务被调度到 Worker 执行时，如果出现 Worker Group 不存在或没有可用 Worker 节点的情况，调度器能够在一定时间内检测到分发异常并进行处理，从而避免任务长期处于等待状态，提升系统在资源异常场景下的容错能力（#17795，#17796）。

支持配置工作流与任务实例最大运行时间

新版本支持为 工作流实例（Workflow Instance）和任务实例（Task Instance）配置最大运行时间。用户可以为任务或工作流设置最大执行时长，当任务运行时间超过设定阈值时系统能够触发超时处理，从而避免任务卡死或异常占用资源，提高系统整体运行可控性（#17931，#17932）。

调度系统稳定性修复

• 修复任务超时告警未触发的问题（#17820，#17818）
• 修复工作流失败策略无法生效的问题（#17834，#17851）
• 当任务执行上下文初始化失败时自动将任务标记为失败（#17758，#17821）
• 修复补数任务并行执行模式下并行度计算错误的问题（#17831，#17853）

数据库与兼容性问题修复

• 修复 PostgreSQL 环境下依赖任务执行 SQL 错误（#17690，#17837）
• 修复数据库表字段 INT/BIGINT 类型不匹配问题（#17979，#17988）

API 与权限相关修复

• 查询工作流实例时移除 WAIT_TO_RUN 状态并新增 FAILOVER 状态（#17838，#17839）
• 为 Workflow API 新增租户校验机制（#17969，#17970）
• 修复非管理员用户无法删除自己 Access Token 的问题（#17995，#17997）

插件与任务执行问题修复

• 修复 Java Task 中 JVM 参数位置错误的问题（#17848，#17850）
• 修复 Procedure Task 参数传递不可用的问题（#17967，#17968）
• 修复 ProcedureTask 无法返回参数及无法执行查询存储过程的问题（#17971，#17973）
• 修复 HTTP 插件无法发送 JSON 嵌套结构的问题（#17912，#17911）
• 修复 HTTP 告警插件中超时单位不一致的问题（#17915，#17920）

UI 与文档问题修复

• 从 UI 中移除任务实例 STOP 状态（#17864，#17865）
• 修复工作流定义列表加载失败时锁未释放的问题（#17984，#17989）
• 修复 Keycloak 登录图标 404 问题（#18006，#18007）
• 修复安装文档中的描述错误（#17901，#17903）
• 修复 文档链接 404 问题（#17904，#17905）

深度功

能剖析

在现代数据平台架构中，调度系统通常作为连接不同计算引擎的重要基础设施，例如 Spark、Flink、Hive 等任务往往通过统一的调度系统进行编排。

然而在生产环境中，调度系统经常面临以下问题：

• Worker 资源异常导致任务无法调度
• 任务运行时间不可控
• 插件执行行为不稳定

本次版本新增的 任务分发超时检测机制，使调度器能够在 Worker 不存在或资源不可用时快速识别异常，从而避免任务无限等待的问题（#17795，#17796）。

同时，新增的 最大运行时间控制能力 为任务执行提供了一种更加灵活的管理方式。通过为 Workflow 或 Task 设置最大运行时间，系统可以在任务异常卡死时及时进行处理，从而避免资源长时间被占用（#17931，#17932）。

这两项能力进一步提升了 DolphinScheduler 在 生产级数据平台环境中的稳定性和可控性。

Apache DolphinScheduler 3.4.1 的发布离不开社区开发者的共同努力。感谢发版经理 @ruanwenjun 以及以下贡献者为本次版本提供代码和改进：

Apache DolphinScheduler 3.4.1 是一个以 调度稳定性提升和任务运行控制能力增强为核心的维护版本。通过新增调度容错机制、支持任务最大运行时间控制以及修复多项关键问题，该版本进一步提升了系统在生产环境中的可靠性。

随着社区持续发展，Apache DolphinScheduler 正不断完善其在数据平台调度领域的能力，为企业构建稳定、高效的数据工作流编排系统提供更加可靠的基础设施支持。欢迎更多人加入到我们的队伍中，共同推进 Apache DolphinScheduler 项目及社区的发展繁荣！

用户案例

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迁移实战

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最新发版消息

Apache DolphinScheduler 3.4.0 重磅发布：OIDC 登录、gRPC 任务支持、Kubernetes 部署与调度可靠性全面进化

加入社区

关注社区的方式有很多：

• GitHub: https://github.com/apache/dolphinscheduler
• 官网：https://dolphinscheduler.apache.org/en-us
• 订阅开发者邮件：dev@dolphinscheduler@apache.org（向邮箱发送任意内容，收到邮件后回复同意订阅即可）
• X.com：@DolphinSchedule
• YouTube：https://www.youtube.com/@apachedolphinscheduler
• Slack：https://join.slack.com/t/asf-dolphinscheduler/shared_invite/zt-1cmrxsio1-nJHxRJa44jfkrNL_Nsy9Qg

同样地，参与Apache DolphinScheduler 有非常多的参与贡献的方式，主要分为代码方式和非代码方式两种。

非代码方式包括：

完善文档、翻译文档；翻译技术性、实践性文章；投稿实践性、原理性文章；成为布道师；社区管理、答疑；会议分享；测试反馈；用户反馈等。

‍代码方式包括：

查找Bug；编写修复代码；开发新功能；提交代码贡献；参与代码审查等。

贡献第一个PR(文档、代码) 我们也希望是简单的，第一个PR用于熟悉提交的流程和社区协作以及感受社区的友好度。

社区汇总了以下适合新手的问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/pulls?q=is%3Apr+is%3Aopen+label%3A%22first+time+contributor%22

优先级问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/pulls?q=is%3Apr+is%3Aopen+label%3Apriority%3Ahigh

如何参与贡献链接：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.2/%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E6%8C%87%E5%8D%97_menu/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%82%E4%B8%8E_menu

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