概述

Job 是主要的 Kubernetes 原生 Workload 资源之一,是在 Kubernetes 之上运行批处理任务最简单的方式,在 AI 模型训练等场景下最基础的实现版本就是拉起一个 Job 来完成一次训练任务,然后才是各种自定义 “Job” 实现进阶处理,比如分布式训练需要一个 “Job” 同时拉起多个 Pod,但是每个 Pod 的启动参数会有差异。所以深入理解 Job 的功能和实现细节是进一步开发自定义 “Job” 类型工作负载的基础。今天开始我们计划分成几讲来从 Job 的特性介绍、源码分析等方面深度剖析 Job 资源和其背后的 Job 控制器。


《Kubernetes Job Controller 原理和源码分析》分为三讲:

什么是 Job

我们创建一个 Job 后,Job 控制器会拉起一个或多个 Pod 开始运行,直到成功退出的 Pod 达到了指定数量。Job 运行过程中可以被挂起,挂起操作会直接删掉正在运行中的 Pod;另外 Job 被删除时对应的 Pod 也会全部被删掉,这个特性和其他控制器是一致的。

一个最常见的 Job 使用方式是通过 Job 拉起一个 Pod,确保这个 Pod 成功执行一次。如果唯一的 Pod 因为某种原因执行失败了,这时候 Job 会重新拉起一个 Pod,继续尝试完成“成功一次”的目标。当然 Job 支持并发拉起多个 Pod。

Job 入门示例

借用官网计算圆周率的例子:

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apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

Apply 这个 yaml 文件就能床架一个 Job,看下相关信息:

  • 刚创建时查看 Job 状态
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# kubectl get job
NAME   COMPLETIONS   DURATION   AGE
pi     0/1           3s         3s
  • 接着查看对应的 pod 状态
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# kubectl get pod --selector=job-name=pi
NAME          READY   STATUS              RESTARTS   AGE
pi--1-25l8f   0/1     ContainerCreating   0          8s

# kubectl get pod --selector=job-name=pi
NAME          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pi--1-25l8f   1/1     Running   0          12s

# kubectl get pod --selector=job-name=pi
NAME          READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pi--1-25l8f   0/1     Completed   0          21s
  • Describe 查看 job 详细信息
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kubectl describe job pi
Name:             pi
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=47c8b54a-76e9-4259-b900-750df8a88dd2
Labels:           controller-uid=47c8b54a-76e9-4259-b900-750df8a88dd2
                  job-name=pi
Annotations:      <none>
Parallelism:      1
Completions:      1
Completion Mode:  NonIndexed
Start Time:       Mon, 18 Oct 2021 15:55:02 +0800
Completed At:     Mon, 18 Oct 2021 15:55:23 +0800
Duration:         21s
Pods Statuses:    0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:  controller-uid=47c8b54a-76e9-4259-b900-750df8a88dd2
           job-name=pi
  Containers:
   pi:
    Image:      perl
    Port:       <none>
    Host Port:  <none>
    Command:
      perl
      -Mbignum=bpi
      -wle
      print bpi(2000)
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Events:
  Type    Reason            Age    From            Message
  ----    ------            ----   ----            -------
  Normal  SuccessfulCreate  5m59s  job-controller  Created pod: pi--1-25l8f
  Normal  Completed         5m39s  job-controller  Job completed

看这里的输出信息时,我们带一点“源码”的视角去思考一下,一行行看下来可以发现很多 Job controller 的工作痕迹,比如自动配置了 label、selector 等属性,记录了 Job 下 pods 的当前状态,工作耗时,起止时间等等信息。另外有两个 Event,分别是 Pod 成功创建和 Job 完成结束时的事件。后面刷源码时这里的所有逻辑我们都可以一一发现。

这时当然也可以通过日志查看圆周率计算结果:

  • 查看计算结果
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# kubectl logs `kubectl get pod --selector=job-name=pi | grep -v NAME | awk '{print $1}'`
3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489549303819644288109756659334461284756482337867831652712019091456485669234603486104543266482133936072602491412737245870066063155881748815209209628292540917153643678925903600113305305488204665213841469519415116094330572703657595919530921861173819326117931051185480744623799627495673518857527248912279381830119491298336733624406566430860213949463952247371907021798609437027705392171762931767523846748184676694051320005681271452635608277857713427577896091736371787214684409012249534301465495853710507922796892589235420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328160963185950244594553469083026425223082533446850352619311881710100031378387528865875332083814206171776691473035982534904287554687311595628638823537875937519577818577805321712268066130019278766111959092164201989380952572010654858632788659361533818279682303019520353018529689957736225994138912497217752834791315155748572424541506959508295331168617278558890750983817546374649393192550604009277016711390098488240128583616035637076601047101819429555961989467678374494482553797747268471040475346462080466842590694912933136770289891521047521620569660240580381501935112533824300355876402474964732639141992726042699227967823547816360093417216412199245863150302861829745557067498385054945885869269956909272107975093029553211653449872027559602364806654991198818347977535663698074265425278625518184175746728909777727938000816470600161452491921732172147723501414419735685481613611573525521334757418494684385233239073941433345477624168625189835694855620992192221842725502542568876717904946016534668049886272327917860857843838279679766814541009538837863609506800642251252051173929848960841284886269456042419652850222106611863067442786220391949450471237137869609563643719172874677646575739624138908658326459958133904780275901

Job 的 spec

我们在定义一个资源的时候,除了明确的 apiVersionkind 两个部分,剩下能自己发挥的就是 metadataspec,其中 metadata 主要是“名字”类的配置,影响行为的都在 spec 中,我们看下 Job 资源的 spec 支持哪些属性配置。

Pod Template

.spec 中唯一必须配置的是 .spec.template,这个 template 是 pod template,也就是类似这样的格式:

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metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
      restartPolicy: OnFailure

注意这整段是一个简单的 pod template,我们通过 kubectl explain job.spec.template 命令可以清晰地看到这段配置和 job.spec 的关系:

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# kubectl explain job.spec.template
KIND:     Job
VERSION:  batch/v1

RESOURCE: template <Object>

DESCRIPTION:
     Describes the pod that will be created when executing a job. More info:
     https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/

     PodTemplateSpec describes the data a pod should have when created from a
     template

FIELDS:
   metadata	<Object>
     Standard object's metadata. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#metadata

   spec	<Object>
     Specification of the desired behavior of the pod. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status

也就是说 job.spec.template 下面保存的是完整的 pod.metadatapod.spec,也就是包含一个 pod 能改变的所有属性。

这里有两个注意点:

  1. 不要轻易设置 .spec.selector,我们在前面的例子中可以看到 Job 控制器会自动添加类似这样的 selector:controller-uid=47c8b54a-76e9-4259-b900-750df8a88dd2,这个 selector 可以保证唯一性且已经满足几乎全部的场景需求。如果自己添加一个 selector 但是不小心引入了重名等问题,会导致 job 控制器发生操作到其他控制器管理的 pod 等不必要的错误。
  2. Pod 的 RestartPolicy 只能设置成 NeverOnFailure,这个也很明显,要是设置成 Always 就死循环了。

并发问题

Job 从并发角度可以分成三类:

  1. 无并发
    1. 同一时间只启动一个 Pod,这个 Pod 失败了才会启动另外一个新的 Pod;
    2. 有一个 Pod 成功结束时整个 Job 结束;
    3. 这时候 .spec.completions.spec.parallelism 不需要设置,也就是生效的默认值:1
  2. 指定完成数量
    1. 配置 .spec.completions 为正整数;
    2. 成功结束的 Pod 数量达到 completions 指定的数量时,Job 结束;
    3. 可以指定 .spec.completionMode=Indexed,这时候 Pod name 会有编号,从 0 开始;反之默认情况下,比如前面不指定时 Pod 名叫 pi–1-25l8f,我们并发创建多个也是 pi–1-xxxxx 的命名风格,中间的数字一直是1;另外这个 .spec.completionMode=Indexed 配置还有几点行为是会给 pod 加上类似 batch.kubernetes.io/job-completion-index 格式的 annotation 和 JOB_COMPLETION_INDEX=job-completion-index 的环境变量;
    4. 配置了 .spec.completions 后,可以选择性配置 .spec.parallelism 来控制并发度;比如 completions 为 10,parallelism 为 3,那么 Job 控制器就会在达到 10 个 Pod 成功前,尽量保持并发度为 3 去拉起 Pod;
  3. 工作队列
    1. 不指定 .spec.completions,配置 .spec.parallelism 为一个非负整数(配置为0相当于挂起);
    2. 可以通过 MQ 等方式管理工作队列,每个 Pod 独立工作,能够判断整个任务是否完成,如果一个 Pod 成功退出,则表示整个任务结束了,这时候不会再创建新的 Pod,整个 Job 也就结束了;

其他属性

除了上面提到的 templatecompletionsparallelismcompletionModeselector 外,Job.spec 还有5个可以配置的属性(不同版本有细微区别,我的环境是 v1.22.0):

  • activeDeadlineSeconds 指定这个 Job 的最长允许耗时,挂起状态会暂停该计时器;
  • backoffLimit 重试次数,超过了之后 Job 被设置为 failed,默认值是 6,也就是 Pod 失败后可以重试 6 次;
  • manualSelector 配置开启自定义 selector 功能,绝大多数情况下不需要,也不要去配置;这是一个 bool 值,也就是设置为 true 后才能通过 selector 来覆盖默认的行为;
  • suspend 配置挂起一个 Job,挂起操作会直接删除所有运行中的 Pod,并且重置 Job 的 StartTime,暂停 ActiveDeadlineSeconds 计时器;
  • ttlSecondsAfterFinished 需要开启 TTLAfterFinished 特性才能生效,在 alpha 阶段;效果是当一个 Job 结束(成功或失败)后,过了该参数指定的时间后,Job 会被清理掉。如果设置为0就是立刻清理,默认情况下 Job 执行结束后会保留在环境里,直到手动删除。

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