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使用工作队列进行粗粒度并行处理

本例中,我们会运行包含多个并行工作进程的 Kubernetes Job。

本例中,每个 Pod 一旦被创建,会立即从任务队列中取走一个工作单元并完成它,然后将工作单元从队列中删除后再退出。

下面是本次示例的主要步骤:

  1. 启动一个消息队列服务 本例中,我们使用 RabbitMQ,你也可以用其他的消息队列服务。在实际工作环境中,你可以创建一次消息队列服务然后在多个任务中重复使用。

  2. 创建一个队列,放上消息数据 每个消息表示一个要执行的任务。本例中,每个消息是一个整数值。我们将基于这个整数值执行很长的计算操作。

  3. 启动一个在队列中执行这些任务的 Job。该 Job 启动多个 Pod。每个 Pod 从消息队列中取走一个任务,处理它,然后重复执行,直到队列的队尾。

准备开始

要熟悉 Job 基本用法(非并行的),请参考 Job

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群,同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。 如果你还没有集群,你可以通过 Minikube 构建一 个你自己的集群,或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建:

要获知版本信息,请输入 kubectl version.

启动消息队列服务

本例使用了 RabbitMQ,使用其他 AMQP 类型的消息服务应该比较容易。

在实际工作中,在集群中一次性部署某个消息队列服务,之后在很多 Job 中复用,包括需要长期运行的服务。

按下面的方法启动 RabbitMQ:

$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.3/examples/celery-rabbitmq/rabbitmq-service.yaml
service "rabbitmq-service" created
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.3/examples/celery-rabbitmq/rabbitmq-controller.yaml
replicationcontroller "rabbitmq-controller" created

我们仅用到 celery-rabbitmq 示例 中描述的部分功能。

测试消息队列服务

现在,我们可以试着访问消息队列。我们将会创建一个临时的可交互的 Pod,在它上面安装一些工具,然后用队列做实验。

首先创建一个临时的可交互的 Pod:

# 创建一个临时的可交互的 Pod
$ kubectl run -i --tty temp --image ubuntu:14.04
Waiting for pod default/temp-loe07 to be running, status is Pending, pod ready: false
... [ previous line repeats several times .. hit return when it stops ] ...

请注意你的 Pod 名称和命令提示符将会不同。

接下来安装 amqp-tools ,这样我们就能用消息队列了。

# 安装一些工具
root@temp-loe07:/# apt-get update
.... [ lots of output ] ....
root@temp-loe07:/# apt-get install -y curl ca-certificates amqp-tools python dnsutils
.... [ lots of output ] ....

后续,我们将制作一个包含这些包的 Docker 镜像。

接着,我们将要验证我们发现 RabbitMQ 服务:

# 请注意 rabbitmq-service 有Kubernetes 提供的 DNS 名称,

root@temp-loe07:/# nslookup rabbitmq-service
Server:        10.0.0.10
Address:    10.0.0.10#53

Name:    rabbitmq-service.default.svc.cluster.local
Address: 10.0.147.152

# 你的 IP 地址将会发生变化。

如果 Kube-DNS 没有正确安装,上一步可能会出错。 你也可以在环境变量中找到服务 IP。

# env | grep RABBIT | grep HOST
RABBITMQ_SERVICE_SERVICE_HOST=10.0.147.152

# 你的 IP 地址将会发生变化。

接着我们将要确认可以创建队列,并能发布消息和消费消息。

# 下一行,rabbitmq-service 是访问 rabbitmq-service 的主机名。5672是 rabbitmq 的标准端口。

root@temp-loe07:/# export BROKER_URL=amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672

# 如果上一步中你不能解析 "rabbitmq-service",可以用下面的命令替换:
# root@temp-loe07:/# BROKER_URL=amqp://guest:guest@$RABBITMQ_SERVICE_SERVICE_HOST:5672

# 现在创建队列:

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-declare-queue --url=$BROKER_URL -q foo -d foo

# 向它推送一条消息:

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-publish --url=$BROKER_URL -r foo -p -b Hello

# 然后取回它.

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-consume --url=$BROKER_URL -q foo -c 1 cat && echo
Hello
root@temp-loe07:/#

最后一个命令中, amqp-consume 工具从队列中取走了一个消息,并把该消息传递给了随机命令的标准输出。在这种情况下,cat 只会打印它从标准输入或得的内容,echo 只会添加回车符以便示例可读。

为队列增加任务

现在让我们给队列增加一些任务。在我们的示例中,任务是多个待打印的字符串。

实践中,消息的内容可以是:

  • 待处理的文件名
  • 程序额外的参数
  • 数据库表的关键字范围
  • 模拟任务的配置参数
  • 待渲染的场景的帧序列号

本例中,如果有大量的数据需要被 Job 的所有 Pod 读取,典型的做法是把它们放在一个共享文件系统中,如NFS,并以只读的方式挂载到所有 Pod,或者 Pod 中的程序从类似 HDFS 的集群文件系统中读取。

例如,我们创建队列并使用 amqp 命令行工具向队列中填充消息。实践中,你可以写个程序来利用 amqp 客户端库来填充这些队列。

$ /usr/bin/amqp-declare-queue --url=$BROKER_URL -q job1  -d job1
$ for f in apple banana cherry date fig grape lemon melon 

do
  /usr/bin/amqp-publish --url=$BROKER_URL -r job1 -p -b $f
done

这样,我们给队列中填充了8个消息。

创建镜像

现在我们可以创建一个做为 Job 来运行的镜像。

我们将用 amqp-consume 来从队列中读取消息并实际运行我们的程序。这里给出一个非常简单的示例程序:

application/job/rabbitmq/worker.py
#!/usr/bin/env python

# Just prints standard out and sleeps for 10 seconds.
import sys
import time
print("Processing " + sys.stdin.readlines()[0])
time.sleep(10)

现在,编译镜像。如果你在用源代码树,那么切换到目录 examples/job/work-queue-1。否则的话,创建一个临时目录,切换到这个目录。下载 Dockerfile,和 worker.py。无论哪种情况,都可以用下面的命令编译镜像

$ docker build -t job-wq-1 .

对于 Docker Hub, 给你的应用镜像打上标签,标签为你的用户名,然后用下面的命令推送到 Hub。用你的 Hub 用户名替换 <username>

docker tag job-wq-1 <username>/job-wq-1
docker push <username>/job-wq-1

如果你在用谷歌容器仓库,用你的项目 ID 作为标签打到你的应用镜像上,然后推送到 GCR。用你的项目 ID 替换 <project>

docker tag job-wq-1 gcr.io/<project>/job-wq-1
gcloud docker -- push gcr.io/<project>/job-wq-1

定义 Job

这里给出一个 Job 定义 yaml文件。你需要拷贝一份并编辑镜像以匹配你使用的名称,保存为 ./job.yaml

application/job/rabbitmq/job.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-wq-1
spec:
  completions: 8
  parallelism: 2
  template:
    metadata:
      name: job-wq-1
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: gcr.io/<project>/job-wq-1
        env:
        - name: BROKER_URL
          value: amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672
        - name: QUEUE
          value: job1
      restartPolicy: OnFailure

本例中,每个 Pod 使用队列中的一个消息然后退出。这样,Job 的完成计数就代表了完成的工作项的数量。本例中我们设置 .spec.completions: 8,因为我们放了8项内容在队列中。

运行 Job

现在我们运行 Job:

kubectl create -f ./job.yaml

稍等片刻,然后检查 Job。

$ kubectl describe jobs/job-wq-1
Name:             job-wq-1
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
Labels:           controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                  job-name=job-wq-1
Annotations:      <none>
Parallelism:      2
Completions:      8
Start Time:       Wed, 06 Sep 2017 16:42:02 +0800
Pods Statuses:    0 Running / 8 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                job-name=job-wq-1
  Containers:
   c:
    Image:      gcr.io/causal-jigsaw-637/job-wq-1
    Port:
    Environment:
      BROKER_URL:       amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672
      QUEUE:            job1
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen  LastSeen   Count    From    SubobjectPath    Type      Reason              Message
  ─────────  ────────   ─────    ────    ─────────────    ──────    ──────              ───────
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-hcobb
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-weytj
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-qaam5
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-b67sr
  26s        26s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-xe5hj
  15s        15s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-w2zqe
  14s        14s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-d6ppa
  14s        14s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-p17e0

我们所有的 Pod 都成功了。耶!

替代方案

本文所讲述的处理方法的好处是你不需要修改你的 “worker” 程序使其知道工作队列的存在。

本文所描述的方法需要你运行一个消息队列服务。如果不方便运行消息队列服务,你也许会考虑另外一种任务模式

本文所述的方法为每个工作项创建了一个 Pod。如果你的工作项仅需数秒钟,为每个工作项创建 Pod会增加很多的常规消耗。可以考虑另外的方案请参考示例,这种方案可以实现每个 Pod 执行多个工作项。

示例中,我们使用 amqp-consume 从消息队列读取消息并执行我们真正的程序。这样的好处是你不需要修改你的程序使其知道队列的存在。要了解怎样使用客户端库和工作队列通信,请参考不同的示例

友情提醒

如果设置的完成数量小于队列中的消息数量,会导致一部分消息项不会被执行。

如果设置的完成数量大于队列中的消息数量,当队列中所有的消息都处理完成后,Job 也会显示为未完成。Job 将创建 Pod 并阻塞等待消息输入。

当发生下面两种情况时,即使队列中所有的消息都处理完了,Job 也不会显示为完成状态: * 在 amqp-consume 命令拿到消息和容器成功退出之间的时间段内,执行杀死容器操作; * 在 kubelet 向 api-server 传回 Pod 成功运行之前,发生节点崩溃。

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