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在使用job中，我会结合源码进行一定的讲解，我们也可以从源码中一窥究竟，一些细节k8s是如何处理的，从而感受k8s的魅力。源码版本是1.19
Job
Job的基本使用
Job主要是用来任务调用，可以一个或多个 Pod，并确保指定数量的 Pod 可以成功执行到进程正常结束。
创建一个Job：
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
这个Job会创建一个容器，然后执行命令进行π的计算，
然后我们创建这个pod：
$ kubectl create -f job.yaml
$ kubectl describe jobs/pi
Name: pi
Namespace: default
Selector: controller-uid=cf78ebe4-07f9-4234-b8f9-2fe92df352ea
Labels: controller-uid=cf78ebe4-07f9-4234-b8f9-2fe92df352ea
job-name=pi
Annotations: Parallelism: 1
Completions: 1
...
Pods Statuses: 0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
Labels: controller-uid=cf78ebe4-07f9-4234-b8f9-2fe92df352ea
job-name=pi
Containers:
pi:
Image: resouer/ubuntu-bc
...
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal SuccessfulCreate 29m job-controller Created pod: pi-g9fs4
Normal Completed 27m job-controller Job completed
可以看到创建对象后，Pod模板中，被自动加上了一个controller-uid=< 一个随机字符串 > 这样的 Label。而这个 Job 对象本身，则被自动加上了这个 Label 对应的 Selector，从而 保证了 Job 与它所管理的 Pod 之间的匹配关系。这个uid避免了不同Job对象的Pod不会重合。
$ kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pi-g9fs4 0/1 Completed 0 33m
$ kubectl describe pod pi-g9fs4
...
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 35m default-scheduler Successfully assigned default/pi-g9fs4 to 192.168.13.130
Normal Pulling 35m kubelet, 192.168.13.130 Pulling image "resouer/ubuntu-bc"
Normal Pulled 35m kubelet, 192.168.13.130 Successfully pulled image "resouer/ubuntu-bc"
Normal Created 35m kubelet, 192.168.13.130 Created container pi
Normal Started 35m kubelet, 192.168.13.130 Started container pi
我们可以看到Pod在创建好运行完毕之后会进入到Completed状态。上面的yaml定义中restartPolicy=Never也保证了这个Pod只会运行一次。
如果创建的Pod运行失败了，那么Job Controller会不断创建一个新的Pod：
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pi-55h89 0/1 ContainerCreating 0 2s
pi-tqbcz 0/1 Error 0 5s
参数说明
spec.backoffLimit
我们在上面的字段中定义了为4，表示重试次数为4。
restartPolicy
在运行过程中，可能发生各种系统问题导致的Pod运行失败，如果设置restartPolicy为OnFailure，那么在运行中发生的失败后Job Controller会重启Pod里面的容器，而不是创建新的Pod。
还可以设置为Never，表示容器运行失败之后不会重启。更多具体的参见Pod生命周期。
spec.activeDeadlineSeconds
表示最长运行时间，单位是秒。如：
spec:
backoffLimit: 5
activeDeadlineSeconds: 100
这样设置之后会进入pastActiveDeadline进行校验job.Spec.ActiveDeadlineSeconds是不是为空，不是空的话，会比较Pod的运行时间duration是否大于job.Spec.ActiveDeadlineSeconds设置的值，如果大于，那么会标记Pod终止的原因是DeadlineExceeded。
在job Controller的源码中，我们可以看到这部分的逻辑：
job Controller首先会去校验任务是不是处理次数是不是超过了BackoffLimit设置，如果没有超过的话就校验有没有设置ActiveDeadlineSeconds，如果设置了的话，就校验当前job运行时间是否超过了ActiveDeadlineSeconds设置的的时间，超过了那么会打上标记，表示这个job运行失败。
...
jobHaveNewFailure := failed > job.Status.Failed
exceedsBackoffLimit := jobHaveNewFailure && (active != *job.Spec.Parallelism) &&
(int32(previousRetry)+1 > *job.Spec.BackoffLimit)
if exceedsBackoffLimit || pastBackoffLimitOnFailure(&job, pods) {
// check if the number of pod restart exceeds backoff (for restart OnFailure only)
// OR if the number of failed jobs increased since the last syncJob
jobFailed = true
failureReason = "BackoffLimitExceeded"
failureMessage = "Job has reached the specified backoff limit"
} else if pastActiveDeadline(&job) {
jobFailed = true
failureReason = "DeadlineExceeded"
failureMessage = "Job was active longer than specified deadline"
}
...
func pastActiveDeadline(job *batch.Job) bool {
if job.Spec.ActiveDeadlineSeconds == nil || job.Status.StartTime == nil {
return false
}
now := metav1.Now()
start := job.Status.StartTime.Time
duration := now.Time.Sub(start)
allowedDuration := time.Duration(*job.Spec.ActiveDeadlineSeconds) * time.Second
return duration >= allowedDuration
}
Job的并行任务
在 Job 对象中，负责并行控制的参数有两个：
spec.parallelism表示一个 Job 在任意时间最多可以启动多少个 Pod 同时运行；spec.completions表示Job 的最小完成数。
举例：
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: pi
spec:
parallelism: 2
completions: 4
template:
spec:
containers:
- name: pi
image: perl
command: ["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
restartPolicy: Never
backoffLimit: 4
在创建任务之后，我们可以看到最多只会有两个Pod同时运行：
$ kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pi-8fsrn 0/1 ContainerCreating 0 30s
pi-job-67kwg 0/1 Completed 0 14h
pi-wlbm5 0/1 ContainerCreating 0 30s
每当有一个 Pod 完成计算进入 Completed 状态时，就会有一个新的 Pod 被自动创建出来，并且快速地从 Pending 状态进入到 ContainerCreating 状态。
最终我们可以看到job的COMPLETIONS会标记全部完成：
$ kubectl get job
NAME COMPLETIONS DURATION AGE
pi 4/4 2m52s 2m52s
Job Controller中会会根据配置的并发数来确认当前处于 active 的 pods 数量是否合理，如果不合理的话则进行调整。
如果处于 active 状态的 pods 数大于 job 设置的并发数 job.Spec.Parallelism，则并发删除多余的 active pods。
Job源码分析
通过上面的使用例子，我们可以看到job的使用时非常的简单的，下面我们通过源码来理解一下这job的运行逻辑。
核心源码位置在job_controller.go中Controller类的syncJob方法中：
syncJob方法很长，我还是想要将这个方法拆开来进行说明。
Controller#syncJob
func (jm *Controller) syncJob(key string) (bool, error) {
...
job := *sharedJob
// if job was finished previously, we don't want to redo the termination
// 如果job已经跑完了，那么直接返回，避免重跑
if IsJobFinished(&job) {
return true, nil
}
// retrieve the previous number of retry
// 获取job的重试次数
previousRetry := jm.queue.NumRequeues(key)
jobNeedsSync := jm.expectations.SatisfiedExpectations(key)
//获取这个job的pod列表
pods, err := jm.getPodsForJob(&job)
if err != nil {
return false, err
}
//找到这个job中仍然活跃的pod
activePods := controller.FilterActivePods(pods)
active := int32(len(activePods))
//获取job中运行成功的pod数和运行失败的pod数
succeeded, failed := getStatus(pods)
conditions := len(job.Status.Conditions)
// job first start
//设置job 的启动时间
if job.Status.StartTime == nil {
now := metav1.Now()
job.Status.StartTime = &now
// enqueue a sync to check if job past ActiveDeadlineSeconds
if job.Spec.ActiveDeadlineSeconds != nil {
klog.V(4).Infof("Job %s has ActiveDeadlineSeconds will sync after %d seconds",
key, *job.Spec.ActiveDeadlineSeconds)
jm.queue.AddAfter(key, time.Duration(*job.Spec.ActiveDeadlineSeconds)*time.Second)
}
}
...
}
这部分的代码会校验job是否已经跑完了，如果跑完了直接返回；
然后获取job的重试次数，以及与job关联的pod列表，并计算出活跃的pod数量、运行成功的pod数量、以及失败的pod数量；
接下来如果job是首次启动，那么需要设置job的启动时间。
继续：
func (jm *Controller) syncJob(key string) (bool, error) {
...
var manageJobErr error
jobFailed := false
var failureReason string
var failureMessage string
//failed次数超过了job.Status.Failed说明有新的pod运行失败了
jobHaveNewFailure := failed > job.Status.Failed
// new failures happen when status does not reflect the failures and active
// is different than parallelism, otherwise the previous controller loop
// failed updating status so even if we pick up failure it is not a new one
//如果有新的pod运行失败，并且活跃的pod不等于并行Parallelism数
//并且重试次数超过了BackoffLimit
exceedsBackoffLimit := jobHaveNewFailure && (active != *job.Spec.Parallelism) &&
(int32(previousRetry)+1 > *job.Spec.BackoffLimit)
//重试次数是否超标
if exceedsBackoffLimit || pastBackoffLimitOnFailure(&job, pods) {
// check if the number of pod restart exceeds backoff (for restart OnFailure only)
// OR if the number of failed jobs increased since the last syncJob
jobFailed = true
failureReason = "BackoffLimitExceeded"
failureMessage = "Job has reached the specified backoff limit"
// job运行时间是否超过了ActiveDeadlineSeconds
} else if pastActiveDeadline(&job) {
jobFailed = true
failureReason = "DeadlineExceeded"
failureMessage = "Job was active longer than specified deadline"
}
...
}
这段代码是用来判断job是否运行失败，判断依据是job重试次数是否超过了BackoffLimit，以及job的运行时间是否超过了设置的ActiveDeadlineSeconds。
上面这里会获取上一次运行的Failed次数和这次的job的failed次数进行比较，如果failed多了表示又产生了新的运行失败的pod。如果运行失败会标识出失败原因，以及设置jobFailed为true。
在上面的代码中调用了pastBackoffLimitOnFailure方法和pastActiveDeadline方法，我们分别看一下：
pastBackoffLimitOnFailure
func pastBackoffLimitOnFailure(job *batch.Job, pods []*v1.Pod) bool {
//如果RestartPolicy为OnFailure，那么直接返回
if job.Spec.Template.Spec.RestartPolicy != v1.RestartPolicyOnFailure {
return false
}
result := int32(0)
for i := range pods {
po := pods[i]
//如果pod状态为Running或Pending
//获取到pod对应的重启次数以及Container状态，包含pod中的InitContainer
if po.Status.Phase == v1.PodRunning || po.Status.Phase == v1.PodPending {
for j := range po.Status.InitContainerStatuses {
stat := po.Status.InitContainerStatuses[j]
result += stat.RestartCount
}
for j := range po.Status.ContainerStatuses {
stat := po.Status.ContainerStatuses[j]
result += stat.RestartCount
}
}
}
//如果BackoffLimit等于，那么只要重启了一次，则返回true
if *job.Spec.BackoffLimit == 0 {
return result > 0
}
//比较重启次数是否超过了BackoffLimit
return result >= *job.Spec.BackoffLimit
}
这个方法会校验job的RestartPolicy策略，不是OnFailure才继续往下执行。然后会遍历pod列表，将pod列表中的重启次数累加并与BackoffLimit进行比较，超过了则返回true。
pastActiveDeadline
func pastActiveDeadline(job *batch.Job) bool {
if job.Spec.ActiveDeadlineSeconds == nil || job.Status.StartTime == nil {
return false
}
now := metav1.Now()
start := job.Status.StartTime.Time
duration := now.Time.Sub(start)
allowedDuration := time.Duration(*job.Spec.ActiveDeadlineSeconds) * time.Second
return duration >= allowedDuration
}
这个方法会算出job的运行时间duration，然后和ActiveDeadlineSeconds进行比较，如果超过了则返回true。
我们回到syncJob中继续往下：
func (jm *Controller) syncJob(key string) (bool, error) {
...
//job运行失败
if jobFailed {
errCh := make(chan error, active)
//将job里面的active的pod删除
jm.deleteJobPods(&job, activePods, errCh)
select {
case manageJobErr = <-errCh:
if manageJobErr != nil {
break
}
default:
}
// update status values accordingly
//清空active数
failed += active
active = 0
job.Status.Conditions = append(job.Status.Conditions, newCondition(batch.JobFailed, failureReason, failureMessage))
jm.recorder.Event(&job, v1.EventTypeWarning, failureReason, failureMessage)
} else {
//如果job需要同步，并且job没有被删除，则调用manageJob进行同步工作
if jobNeedsSync && job.DeletionTimestamp == nil {
active, manageJobErr = jm.manageJob(activePods, succeeded, &job)
}
//完成数等于pod 运行成功的数量
completions := succeeded
complete := false
//如果没有设置Completions，那么只要有pod完成，那么job就算完成
if job.Spec.Completions == nil {
if succeeded > 0 && active == 0 {
complete = true
}
} else {
//如果实际完成数大于或等于Completions
if completions >= *job.Spec.Completions {
complete = true
//如果还有pod处于active状态，发送EventTypeWarning事件
if active > 0 {
jm.recorder.Event(&job, v1.EventTypeWarning, "TooManyActivePods", "Too many active pods running after completion count reached")
}
//如果实际完成数大于Completions，发送EventTypeWarning事件
if completions > *job.Spec.Completions {
jm.recorder.Event(&job, v1.EventTypeWarning, "TooManySucceededPods", "Too many succeeded pods running after completion count reached")
}
}
}
//job完成了则更新 job.Status.Conditions 和 job.Status.CompletionTime 字段
if complete {
job.Status.Conditions = append(job.Status.Conditions, newCondition(batch.JobComplete, "", ""))
now := metav1.Now()
job.Status.CompletionTime = &now
jm.recorder.Event(&job, v1.EventTypeNormal, "Completed", "Job completed")
}
}
...
}
这一段中会根据jobFailed的状态进行判断。
如果jobFailed为true则表示这个job运行失败，需要删除这个job关联的所有pod，并且清空active数。
如果jobFailed为false则表示这个job处于非false状态。如果job需要同步，并且job没有被删除，则调用manageJob进行同步工作；
接下来会对设置的Completions进行处理，如果Completions没有设置，那么只要有一个pod运行完毕，那么这个pod就算完成；
如果实际完成的pod数量大于completions或仍然有pod处于active中，则发送相应的事件信息。最后更新job的状态为完成。
我们接下来一口气看看manageJob中这个同步方法里面做了什么，这个方法是job管理pod运行数量的核心方法：
Controller#manageJob
func (jm *Controller) manageJob(activePods []*v1.Pod, succeeded int32, job *batch.Job) (int32, error) {
...
//如果处于 active 状态的 pods 数大于 job 设置的并发数 job.Spec.Parallelism
if active > parallelism {
//多出的个数
diff := active - parallelism
errCh = make(chan error, diff)
jm.expectations.ExpectDeletions(jobKey, int(diff))
klog.V(4).Infof("Too many pods running job %q, need %d, deleting %d", jobKey, parallelism, diff)
//pods 排序，以便可以优先删除一些pod：
// 判断 pod 状态：Not ready < ready
// 是否已经被调度：unscheduled< scheduled
//判断 pod phase ：pending < running
sort.Sort(controller.ActivePods(activePods))
active -= diff
wait := sync.WaitGroup{}
wait.Add(int(diff))
for i := int32(0); i < diff; i++ {
//并发删除多余的 active pods
go func(ix int32) {
defer wait.Done()
if err := jm.podControl.DeletePod(job.Namespace, activePods[ix].Name, job); err != nil {
// Decrement the expected number of deletes because the informer won't observe this deletion
jm.expectations.DeletionObserved(jobKey)
if !apierrors.IsNotFound(err) {
klog.V(2).Infof("Failed to delete %v, decremented expectations for job %q/%q", activePods[ix].Name, job.Namespace, job.Name)
activeLock.Lock()
active++
activeLock.Unlock()
errCh <- err
utilruntime.HandleError(err)
}
}
}(i)
}
wait.Wait()
//若处于 active 状态的 pods 数小于 job 设置的并发数，则需要创建出新的 pod
} else if active < parallelism {
wantActive := int32(0)
//如果没有声明Completions，那么active的pod应该等于parallelism，如果有pod已经完成了，那么不再创建新的。
if job.Spec.Completions == nil {
if succeeded > 0 {
wantActive = active
} else {
wantActive = parallelism
}
// 如果声明了Completions，那么需要比较Completions和succeeded
// 如果wantActive大于parallelism，那么需要创建的Pod数等于parallelism
} else {
// Job specifies a specific number of completions. Therefore, number
// active should not ever exceed number of remaining completions.
wantActive = *job.Spec.Completions - succeeded
if wantActive > parallelism {
wantActive = parallelism
}
}
//计算出 diff 数
diff := wantActive - active
if diff < 0 {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("More active than wanted: job %q, want %d, have %d", jobKey, wantActive, active))
diff = 0
}
//表示已经有足够的pod，不需要再创建了
if diff == 0 {
return active, nil
}
jm.expectations.ExpectCreations(jobKey, int(diff))
errCh = make(chan error, diff)
klog.V(4).Infof("Too few pods running job %q, need %d, creating %d", jobKey, wantActive, diff)
active += diff
wait := sync.WaitGroup{}
//创建的 pod 数依次为 1、2、4、8......，呈指数级增长
for batchSize := int32(integer.IntMin(int(diff), controller.SlowStartInitialBatchSize)); diff > 0; batchSize = integer.Int32Min(2*batchSize, diff) {
errorCount := len(errCh)
wait.Add(int(batchSize))
for i := int32(0); i < batchSize; i++ {
//并发程创建pod
go func() {
defer wait.Done()
//创建pod
err := jm.podControl.CreatePodsWithControllerRef(job.Namespace, &job.Spec.Template, job, metav1.NewControllerRef(job, controllerKind))
if err != nil {
...
}
//创建失败的处理
if err != nil {
defer utilruntime.HandleError(err)
klog.V(2).Infof("Failed creation, decrementing expectations for job %q/%q", job.Namespace, job.Name)
jm.expectations.CreationObserved(jobKey)
activeLock.Lock()
active--
activeLock.Unlock()
errCh <- err
}
}()
}
wait.Wait()
...
diff -= batchSize
}
}
...
return active, nil
}
这个方法的逻辑十分的清晰，我们下面撸一撸~
这段代码在开始用一个if判断来校验active的pod是否超过了parallelism，如果超过了需要算出超过了多少，存在diff字段中；然后需要删除多余的pod，不过这个时候有个细节的地方，这里会根据pod的状态进行排序，会首先删除一些不是ready状态、unscheduled、pending状态的pod；
若active的pod小于parallelism，那么首先需要判断Completions，如果没有被设置，并且已经有pod运行成功了，那么不需要创建新的pod，否则还是需要创建pod至parallelism指定个数；如果设置了Completions，那么还需要根据pod完成的数量来做一个判断需要创建多少新的pod；
如果需要创建的pod数小于active的pod数，那么直接返回即可；
接下来会在一个for循环中循环并发创建pod，不过创建的数量是依次指数递增，避免一下子创建太多pod。
定时任务CronJob
基本使用
我们从一个例子开始，如下：
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
name: hello
spec:
schedule: "*/1 * * * *"
jobTemplate:
spec:
template:
spec:
containers:
- name: hello
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- date; echo Hello from the Kubernetes cluster
restartPolicy: OnFailure
这个CronJob会每分钟创建一个Pod：
$ kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
hello-1596406740-tqnlb 0/1 ContainerCreating 0 8s
cronjob会记录最近的调度时间：
$ kubectl get cronjob hello
NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGE
hello */1 * * * * False 1 16s 2m33s
spec.concurrencyPolicy
如果设置的间隔时间太短，那么可能会导致任务还没执行完成又创建了新的Pod。所以我们可以通过修改spec.concurrencyPolicy来定义处理策略：
- Allow，这也是默认情况，这意味着这些 Job 可以同时存在；
- Forbid，这意味着不会创建新的 Pod，该创建周期被跳过；
- Replace，这意味着新产生的 Job 会替换旧的、没有执行完的 Job。
如果某一次 Job 创建失败，这次创建就会被标记为“miss”。当在指定的时间窗口内，miss 的数目达到 100 时，那么 CronJob 会停止再创建这个 Job。
spec.startingDeadlineSeconds可以指定这个时间窗口。startingDeadlineSeconds=200意味着过去 200 s 里，如果 miss 的数目达到了 100 次，那么这个 Job 就不会被创建执行了。
cronjob源码分析
CronJob的源码在cronjob_controller.go中，主要实现是在Controller的syncAll方法中。
下面我们看看CronJob是在源码中如何创建运行的：
Controller#syncAll
func (jm *Controller) syncAll() {
//列出所有的job
jobListFunc := func(opts metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
return jm.kubeClient.BatchV1().Jobs(metav1.NamespaceAll).List(context.TODO(), opts)
}
js := make([]batchv1.Job, 0)
//遍历jobListFunc然后将状态正常的job放入到js集合中
err := pager.New(pager.SimplePageFunc(jobListFunc)).EachListItem(context.Background(), metav1.ListOptions{}, func(object runtime.Object) error {
jobTmp, ok := object.(*batchv1.Job)
if !ok {
return fmt.Errorf("expected type *batchv1.Job, got type %T", jobTmp)
}
js = append(js, *jobTmp)
return nil
})
...
//列出所有的cronJobs
cronJobListFunc := func(opts metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
return jm.kubeClient.BatchV1beta1().CronJobs(metav1.NamespaceAll).List(context.TODO(), opts)
}
//遍历所有的jobs，根据ObjectMeta.OwnerReference字段确定该job是否由cronJob所创建
//key为uid，value为job集合
jobsByCj := groupJobsByParent(js)
klog.V(4).Infof("Found %d groups", len(jobsByCj))
//遍历cronJobs
err = pager.New(pager.SimplePageFunc(cronJobListFunc)).EachListItem(context.Background(), metav1.ListOptions{}, func(object runtime.Object) error {
cj, ok := object.(*batchv1beta1.CronJob)
if !ok {
return fmt.Errorf("expected type *batchv1beta1.CronJob, got type %T", cj)
}
//进行同步
syncOne(cj, jobsByCj[cj.UID], time.Now(), jm.jobControl, jm.cjControl, jm.recorder)
//清理所有已经完成的jobs
cleanupFinishedJobs(cj, jobsByCj[cj.UID], jm.jobControl, jm.cjControl, jm.recorder)
return nil
})
if err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("Failed to extract cronJobs list: %v", err))
return
}
}
syncAll方法会列出所有job以及对应的cronJobs，然后按照cronJobs来进行归类，然后遍历这个列表调用syncOne方法进行同步，之后再调用cleanupFinishedJobs清理所有已经完成的jobs。
然后我们在看看syncOne是具体怎么处理job的：
syncOne
func syncOne(cj *batchv1beta1.CronJob, js []batchv1.Job, now time.Time, jc jobControlInterface, cjc cjControlInterface, recorder record.EventRecorder) {
nameForLog := fmt.Sprintf("%s/%s", cj.Namespace, cj.Name)
childrenJobs := make(map[types.UID]bool)
//遍历job列表
for _, j := range js {
childrenJobs[j.ObjectMeta.UID] = true
//查看这个job是否是在Active列表中
found := inActiveList(*cj, j.ObjectMeta.UID)
//如果这个job不是在Active列表中，并且这个job还没有跑完，发送一个异常事件。
if !found && !IsJobFinished(&j) {
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeWarning, "UnexpectedJob", "Saw a job that the controller did not create or forgot: %s", j.Name)
// 如果该job在Active列表中，并且已经跑完了，那么从Active列表移除
} else if found && IsJobFinished(&j) {
_, status := getFinishedStatus(&j)
deleteFromActiveList(cj, j.ObjectMeta.UID)
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeNormal, "SawCompletedJob", "Saw completed job: %s, status: %v", j.Name, status)
}
}
//反向再遍历Active列表，如果存在上面记录的jobs，那么就移除
for _, j := range cj.Status.Active {
if found := childrenJobs[j.UID]; !found {
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeNormal, "MissingJob", "Active job went missing: %v", j.Name)
deleteFromActiveList(cj, j.UID)
}
}
//上面做了cronJob的Active列表的修改，所以需要更新一下状态
updatedCJ, err := cjc.UpdateStatus(cj)
if err != nil {
klog.Errorf("Unable to update status for %s (rv = %s): %v", nameForLog, cj.ResourceVersion, err)
return
}
*cj = *updatedCJ
//cronJob已经被删除了，直接返回
if cj.DeletionTimestamp != nil {
return
}
//cronJob处于suspend，直接返回
if cj.Spec.Suspend != nil && *cj.Spec.Suspend {
klog.V(4).Infof("Not starting job for %s because it is suspended", nameForLog)
return
}
//获取最近的调度时间
times, err := getRecentUnmetScheduleTimes(*cj, now)
if err != nil {
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeWarning, "FailedNeedsStart", "Cannot determine if job needs to be started: %v", err)
klog.Errorf("Cannot determine if %s needs to be started: %v", nameForLog, err)
return
}
//等于0说明还没有开始调度
if len(times) == 0 {
klog.V(4).Infof("No unmet start times for %s", nameForLog)
return
}
if len(times) > 1 {
klog.V(4).Infof("Multiple unmet start times for %s so only starting last one", nameForLog)
}
//获取列表中的最后一次时间
scheduledTime := times[len(times)-1]
tooLate := false
//如果设置了StartingDeadlineSeconds,那么计算是否满足条件
if cj.Spec.StartingDeadlineSeconds != nil {
tooLate = scheduledTime.Add(time.Second * time.Duration(*cj.Spec.StartingDeadlineSeconds)).Before(now)
}
if tooLate {
klog.V(4).Infof("Missed starting window for %s", nameForLog)
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeWarning, "MissSchedule", "Missed scheduled time to start a job: %s", scheduledTime.Format(time.RFC1123Z))
return
}
//处理concurrencyPolicy策略
//如果设置的是Forbid,并且Active列表大于0,直接return
if cj.Spec.ConcurrencyPolicy == batchv1beta1.ForbidConcurrent && len(cj.Status.Active) > 0 {
klog.V(4).Infof("Not starting job for %s because of prior execution still running and concurrency policy is Forbid", nameForLog)
return
}
//如果设置的是Replace,则删除所有的Active列表,等后面重新创建
if cj.Spec.ConcurrencyPolicy == batchv1beta1.ReplaceConcurrent {
for _, j := range cj.Status.Active {
klog.V(4).Infof("Deleting job %s of %s that was still running at next scheduled start time", j.Name, nameForLog)
job, err := jc.GetJob(j.Namespace, j.Name)
if err != nil {
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeWarning, "FailedGet", "Get job: %v", err)
return
}
if !deleteJob(cj, job, jc, recorder) {
return
}
}
}
//根据cronJob.spec.JobTemplate填充job的完整信息
jobReq, err := getJobFromTemplate(cj, scheduledTime)
if err != nil {
klog.Errorf("Unable to make Job from template in %s: %v", nameForLog, err)
return
}
//创建job
jobResp, err := jc.CreateJob(cj.Namespace, jobReq)
if err != nil {
if !errors.HasStatusCause(err, v1.NamespaceTerminatingCause) {
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeWarning, "FailedCreate", "Error creating job: %v", err)
}
return
}
klog.V(4).Infof("Created Job %s for %s", jobResp.Name, nameForLog)
recorder.Eventf(cj, v1.EventTypeNormal, "SuccessfulCreate", "Created job %v", jobResp.Name)
ref, err := getRef(jobResp)
if err != nil {
klog.V(2).Infof("Unable to make object reference for job for %s", nameForLog)
} else {
//把创建好的job信息放入到Active列表中
cj.Status.Active = append(cj.Status.Active, *ref)
}
cj.Status.LastScheduleTime = &metav1.Time{Time: scheduledTime}
if _, err := cjc.UpdateStatus(cj); err != nil {
klog.Infof("Unable to update status for %s (rv = %s): %v", nameForLog, cj.ResourceVersion, err)
}
return
}
在syncOne维护了cronJob的Active列表，在遍历cronJob对应的job列表的时候会判断该job是不是应该从Active列表中删除，操作完之后会更新cronJob的状态。
然后会查看当千的cronJob是否已被删除、是否处于suspend状态、判断是否最近有job被调度，并获取最后一次调度时间判断是否满足StartingDeadlineSeconds条件等。
接下来会根据ConcurrencyPolicy来判断是Forbid还是Replace。如果是Forbid那么直接略过此次调度，如果是Replace那么会删除所有的Active列表,等后面重新创建。
最后调用CreateJob创建job。
总结
这篇文章我们首先介绍了Job和CronJob的具体使用方法，以及其中需要注意的参数配置，然后通过源码来解释相应的配置会产生什么样的结果。例如job来说，如果我们设置的completions小于parallelism，那么在实际运行的时候实际完成的pod数量是可能超过completions的等等。通过源码我们对job以及cronjob也有了一个更好的理解。
Reference
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/job/
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#example-states
https://kubernetes.feisky.xyz/concepts/objects/cronjob
https://kubernetes.feisky.xyz/concepts/objects/job
《深入理解k8s》
《k8s in Action》