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最新消息，Apache DolphinScheduler 3.4.0 已正式发布！

本次版本带来了多租户调度隔离、工作流并行性能优化、任务重试与告警机制增强，以及资源管理和日志处理改进。无论是复杂企业业务场景，还是高并发任务调度，3.4.0 都让系统更高效、更可靠、更易用。立即升级，体验全新调度能力！

## 升级与下载

**下载页面**（可选择镜像下载）：
https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/3.4.0

**GitHub Release 页面**：
[https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.0](https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.0)
升级时建议参考官方文档中的集群升级指南，确保兼容性和配置一致性。

## 核心功能增强与重要更新

### 通用 OIDC 认证支持

3.4.0 引入了对 OpenID Connect（OIDC）的通用支持，旨在简化与企业身份认证系统的集成。通过 OIDC，用户可以使用统一的身份提供商（如 Keycloak、Okta 等）进行 SSO 登录，无需额外实现复杂自定义逻辑。这提升了安全性和用户体验，尤其是在多系统联邦登录与统一认证场景中，能够使 DolphinScheduler 更自然地融入企业级认证体系，减少重复配置和验证成本，从而提高登录配置的扩展性和一致性。

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（参考图）
### gRPC 任务插件支持

本版本新增了 gRPC 任务插件能力，使调度器能够通过原生 gRPC 协议直接与远程服务交互。用户可以将后端微服务暴露的 gRPC 接口作为任务执行目标，无需中间脚本封装。这种方式特别适合微服务生态或跨语言执行场景，通过明确参数契约和高性能通信协议提升任务整合效率，从而减少资源调度延迟、提高任务可靠性。 

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### 支持工作流串行策略

实现了 **工作流串行执行策略（Workflow Serial Strategy）** 的核心逻辑重构，通过引入一个全新的串行命令队列机制（`t_ds_serial_command` 表及相关 DAO/Mapper），配合一套串行执行协调器（`WorkflowSerialCoordinator`）及策略处理器，使 DolphinScheduler 能更智能地管理串行类型的工作流（如 `SERIAL_WAIT`、`SERIAL_PRIORITY`、`SERIAL_DISCARD`）。

该设计改进了工作流触发流程的执行类型判断、状态管理、命令队列处理等关键路径，使串行调度逻辑更清晰、更可靠，有助于提升串行工作流场景下的调度稳定性与可控性。同时，3.4.0 重构了触发器与状态机相关代码，增强该能力的可维护性和扩展性。
### 移除 PyTorch 任务类型

3.4.0 对任务类型体系进行了精简，正式移除了内置的 PyTorch 任务类型。该调整主要基于实际使用情况和长期维护成本的考量，因为原有 PyTorch 任务实现使用率较低，且与调度器核心任务模型耦合度较高，增加了版本演进和兼容性维护的复杂度。通过移除该任务类型，DolphinScheduler 能保持核心架构的简洁与稳定。

我们鼓励用户通过更通用的 Shell、Python 或插件化方式运行 PyTorch 作业，从而提升系统整体的可维护性和扩展性。

## 稳定性与重要修复

### Kubernetes Worker 部署增强

在 Kubernetes 原生部署场景下，3.4.0 使 Worker StatefulSet 的 Helm Chart 支持注入 Secrets 和 InitContainers。通过 Secrets 注入，可以安全传递证书或凭据；InitContainers 允许在主容器启动前完成必要的初始化逻辑，如准备文件系统或校验环境依赖。

这些增强有助于在容器化环境下实现更安全、更一致的部署策略和生命周期管理。

### SQL 任务取消能力

针对 SQL 任务类型，本次版本提供了对任务执行取消的原生支持。当执行的 SQL 语句由于逻辑错误或长期运行导致资源占用时，用户可以通过调度器下发取消操作，使任务尽快中止，而不是简单失败或等待超时。这一能力改善了任务控制能力，避免长时间运行对集群资源的无效占用，有助于提升整体资源利用率和执行调度体验。

### 条件任务节点在前置失败情况下执行逻辑修复

在某些复杂工作流中，当条件任务节点的前置任务失败时，条件节点未按预期执行。3.4.0 修复了这一调度核心逻辑，确保条件节点能够正确响应前置失败状态。这样，工作流分支逻辑能够按照既定 DAG 定义可靠运行，从而避免因逻辑错误导致的流程中断或不一致执行。 
### ZooKeeper 节点清理问题修复

在使用 ZooKeeper 作为协调组件的高可用部署中，部分用户反馈 Master Server 在启动失败后未正确清理已注册的 failover 节点路径，可能导致后续状态异常。该版本修复了这个问题，使 Master 在异常启动路径中能够正确清理关联注册节点，保持注册中心状态一致，确保高可用场景下集群状态的健康和可靠性。

### Worker Group 分配逻辑错误修复

此前版本中，项目与 Worker Group 关联/移除操作可能在 API 层出现逻辑不一致，导致调度器未能正确识别项目与 Worker Group 的关系。本次版本修正了相关逻辑，使 API 行为与用户预期一致，从而改善 Worker 管控、资源隔离和调度分配体验。

此外，3.4.0 版本还进行了很多功能优化和问题修复，包括**文档与配置规范完善**（时区、安全、负载均衡）、**核心调度与注册中心稳定性增强**（TraceId、Failover 清理、可重入锁）、**性能与资源管理优化**（任务组索引）、**前端与插件体验改进**（日志查询、DataX 校验、文件展示）、**依赖与安全更新**（PostgreSQL JDBC、Spring Boot CVE 修复）等，篇幅所限不再一一展开，详情可查询完整更新列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.0

## Bug 修复亮点

### 标记任务为 Inactive 状态逻辑修复

某些生命周期事件中，当任务状态需要被标记为 Inactive 时，状态变更可能未正确触发，导致 UI 和执行引擎状态不一致。此版本修复了这一逻辑，使状态标记与生命周期事件更加一致。

### Workflow Lineage 删除逻辑优化

在工作流血缘关系删除操作中，系统可能未能彻底清理相关引用，导致历史血缘链路残留。3.4.0 改进了删除逻辑，使 DolphinScheduler 在删除血缘链时能够更精确地清理对应关系，避免分析后续依赖时出现错误链路。

其他 Bug 修复包括前置任务失败导致条件节点不执行问题修复、项目级 Worker Group 绑定与移除逻辑修正、子工作流触发参数丢失问题修复等，详情请查询完整 Release Note：https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.0

### 文档更新

1. 发布并完善 Apache DolphinScheduler 3.3.2 版本发布说明文档。
2. 修复文档 CI 构建错误，提升文档发布流程的稳定性。
3. 补充 Prometheus 指标接口的认证机制及其在 Kubernetes 环境下的使用说明。
4. 同步更新 JdbcRegistry 引入事务机制后的相关文档描述，保证文档与实际行为一致。



## 致谢

本次版本发布离不开社区各位贡献者的热情参与与支持。特别感谢 @ **Gallardot** 作为 3.4.0 的 **Release Manager**，从版控、构建、候选版验证到最终投票组织，确保发布流程高质量推进。 

同时，感谢以下本次版本的所有贡献者（GitHub ID，排名不分先后）：

Gallardot、njnu‑seafish、det101、Mrhs121、EinsteinInIct、sanfeng‑lhh、ruanwenjun、tusaryan、qiong‑zhou、SbloodyS、kvermeulen、npofsi、CauliflowerEater、ChaoquanTao、dill21yu、sdhzwc、zhan7236、KwongHing、jmmc‑tools、liunaijie

感谢所有通过提交 PR、Issue、文档贡献、社区讨论、测试验证等方式参与 Apache DolphinScheduler 项目的人。正是你们的努力推进了 DolphinScheduler 的持续演进与社区繁荣，欢迎更多人加入我们的队伍！




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