1 基础介绍
1.1 概念介绍
在 Kubernetes 中，Job 是一种控制器，用于在集群中运行一次性任务。Job 控制器会创建一个或多个 Pod，以运行指定的任务。
当任务完成后，Job 控制器将删除 Pod。
1.2 Job 的类型
在 Kubernetes 中，有两种类型的 Job：
- 单次 Job
- CronJob
1 单次 Job
单次 Job 用于运行一次性任务，例如在集群中运行一个批处理作业或者初始化数据库。
当任务完成后，Job 将自动终止。
特点：
- 创建Pod运行特定任务，确保任务运行完成
- 任务运行期间节点异常时会自动重新创建Pod
- 支持并发创建Pod任务数和指定任务数
总之，单次 Job 是 Kubernetes 中用于运行一次性任务的一种控制器，通过简单的配置文件即可完成任务的运行和管理。
单次：
并发示意图：
2 CronJob
CronJob 类型的 Job 允许按照指定的时间表运行任务。
可以指定任务在每天、每周、每月或其他时间间隔内运行。CronJob 会创建一个 Job 来运行指定的任务，并在任务完成后终止该 Job。
特点：
- 周期性：实现周期性计划任务
- 调用Jobs控制器创建任务
- CronJobs任务名称小于52个字符
- 应用场景如：定期备份，周期性发送邮件
2 原理介绍
2.1 单次 Job实现原理
在 Kubernetes 中，单次 Job 的实现原理是通过控制器（Controller）的方式来实现的。控制器会监视 Kubernetes API 中的 Job 对象，并根据 Job 对象的定义创建、更新和删除 Pod。
创建：创建 Job 时，控制器会根据 Job 对象的定义创建一个 Pod 模板。然后，控制器根据需要创建一个或多个 Pod 实例，并将 Pod 调度到集群中的节点上运行。
监视：在这个过程中，控制器会监视 Pod 的状态，并根据需要更新 Pod 或创建新的 Pod。当任务完成后，控制器会删除 Pod。
更新/删除：控制器还会监视 Job 的状态，根据需要更新 Pod 或创建新的 Pod并更新 Job 对象的状态。例如，当任务完成后，控制器会将 Job 对象的状态设置为“完成”,控制器会删除 Pod。。
此外，控制器还支持一些选项，例如 backoffLimit、activeDeadlineSeconds、completions 和 parallelism。这些选项可以控制 Job 的行为，例如在任务失败后进行重试的次数。
总之，Kubernetes 单次 Job 的实现原理是通过控制器来实现的，控制器会根据 Job 对象的定义创建、更新和删除 Pod，并监视 Job 的状态。
这种方式使得 Kubernetes 可以方便地管理和运行一次性的任务。
2.2 CronJob 的实现原理
Kubernetes 中 CronJob 的实现原理大体上可以分为以下步骤：
创建 CronJob 对象。当创建一个 CronJob 对象时，Kubernetes API 服务器将存储 CronJob 的定义，并为其分配唯一的名称。
接收到任务触发时间。CronJob 控制器会定期检查 CronJob 对象的时间表以确定下一个任务的触发时间。当控制器检测到某个任务的触发时间已到达时，它将开始执行下一步操作。创建 Job 对象。CronJob 控制器会根据 CronJob 对象的定义创建一个 Job 模板，并在需要的时候创建一个或多个 Job 实例。
创建 Pod 对象。在创建 Job 实例期间，CronJob 控制器会根据 Job 模板创建一个或多个 Pod 实例，并将它们调度到集群中的节点上运行。监视 Pod 状态。CronJob 控制器会监视 Pod 的状态，并根据需要更新 Pod 或创建新的 Pod。删除 Job 和 Pod 对象。一旦任务完成，CronJob 控制器会删除 Job 和 Pod 对象。如果 Job 是成功完成的，则 Pod 也将被删除。否则，控制器可根据需要重试任务。更新 CronJob 对象状态。CronJob 控制器会监视 Job 的状态，并更新 CronJob 对象的状态。例如，当 Job 完成后，控制器会将 CronJob 对象的状态设置为“最近一次成功运行的时间”和“最近一次运行的状态”。
3单次job使用案例
详细讲解如何使用k8s的Job控制器运行一次性任务的示例
3.1 创建一个容器镜像
首先，需要创建一个容器镜像，该镜像将包含要运行的任务。
例如，创建一个基于Ubuntu的镜像，并在其中安装Python和必要的依赖项。
Dockerfile示例：
FROM ubuntu:latest RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip COPY requirements.txt /app/ RUN pip3 install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt COPY main.py /app/ CMD ["python3", "/app/main.py"]
在该镜像中，安装了Python3和pip3，并将应用程序的依赖项安装到容器中。还将应用程序的主要代码复制到容器中，并使用CMD指令指定容器启动时要运行的命令。
3.2 创建一个k8s Job
接下来，需要创建一个k8s Job来运行刚刚创建的容器镜像。
可以使用kubectl命令行工具或编写Python代码来创建Job。在这里，将展示如何使用Python Kubernetes客户端API创建Job。
from kubernetes import client, config # 加载k8s集群配置 config.load_kube_config() # 创建k8s API客户端 api_client = client.BatchV1Api() # 定义Job对象 job_name = "my-job" job_namespace = "default" job = client.V1Job() job.metadata = client.V1ObjectMeta(name=job_name, namespace=job_namespace) # 定义Job的Pod模板 pod_template = client.V1PodTemplateSpec() pod_template.metadata = client.V1ObjectMeta(labels={"app": job_name}) container = client.V1Container(name="my-container", image="my-image:latest") pod_template.spec = client.V1PodSpec(containers=[container]) # 定义Job的规范 job.spec = client.V1JobSpec(template=pod_template, backoff_limit=0, ttl_seconds_after_finished=600) # 创建Job api_client.create_namespaced_job(namespace=job_namespace, body=job)
在这个例子中，
- 加载配置：加载k8s集群的配置，并创建一个BatchV1Api对象来与k8s API进行交互。
- 定义Job：定义一个V1Job对象，设置其元数据（包括名称和命名空间）。
- 定义Pod：定义Job的Pod模板，其中包含一个容器，该容器将运行刚刚创建的容器镜像。
- 定义Job的规范：包括Pod模板和一些其他属性，例如backoff_limit和ttl_seconds_after_finished。
- 创建Job：使用API客户端创建该Job。
3.3 查看Job的状态
一旦Job被创建，k8s将自动创建一个Pod并在其中运行对应的容器镜像。
可以使用kubectl命令行工具或编写Python代码来查看Job的状态。
kubectl命令行示例：
$ kubectl get jobs NAME COMPLETIONS DURATION AGE my-job 1/1 1s 5m1. $
Python代码示例：
from kubernetes import client, config # 加载k8s集群配置 config.load_kube_config() # 创建k8s API客户端 api_client = client.BatchV1Api() # 获取Job状态 job_name = "my-job" job_namespace = "default" job = api_client.read_namespaced_job(name=job_name, namespace=job_namespace) status = job.status if status.succeeded == 1: print("Job completed successfully!") else: print("Job failed or is still running.")1. f
在这个示例中，使用Python Kubernetes客户端API获取Job的状态。
首先读取Job对象，然后检查其状态属性以确定Job的状态。
如果Job已成功完成，将打印一条消息表示它已成功完成。否则，将打印一条消息表示Job失败或仍在运行。
3.4 小结：
介绍了如何使用k8s的Job控制器运行一次性任务。首先创建了一个容器镜像，并在其中安装了必要的依赖项和我们要运行的任务。然后，使用Python Kubernetes客户端API创建了一个k8s Job，并检查了Job的状态以确定任务是否已成功完成。
