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初始化

创建Job

直接使用YAML

使用dict

监控Job运行

V1Job的使用

列出Job

读取Job

列出一个Job的Pod

删除Job

更新Job

总结


关于Kubernetes的Python SDK,几乎只有官方项目的examples。关于Job的基本增删改查操作,可以参考job_crud.py。但是,这只是基本用法,缺乏一些实用细节。

python3的kubernetes的pypi python kubernetes模块_python

本文给出Python SDK操作Kubernetes Job的更多示例代码,以及相关解释。

pip install kubernetes

初始化

from kubernetes.client import BatchV1Api
from kubernetes.config import load_kube_config

load_kube_config()
batch = BatchV1Api()

load_kube_config是从默认位置,也就是~/.kube/config加载配置。如果在其它位置,可以通过第一个参数传入其路径。

BatchV1Api()可以当做Job的客户端来用。命名上,Batch和Job是类似的概念,前者强调批量。

创建Job

以下来自官方样例job_crud.py。

def create_job_object():
    
    container = client.V1Container(
        name="pi",
        image="perl",
        command=["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"])
    
    template = client.V1PodTemplateSpec(
        metadata=client.V1ObjectMeta(labels={"app": "pi"}),
        spec=client.V1PodSpec(restart_policy="Never", containers=[container]))
    
    spec = client.V1JobSpec(
        template=template,
        backoff_limit=4)
    
    job = client.V1Job(
        api_version="batch/v1",
        kind="Job",
        metadata=client.V1ObjectMeta(name=JOB_NAME),
        spec=spec)

    return job


def create_job(api_instance, job):
    api_response = api_instance.create_namespaced_job(
        body=job,
        namespace="default")
    print("Job created. status='%s'" % str(api_response.status))

虽然,根据官方教程这样的写法,也能得到可用的V1Job,拿去执行创建操作。但还是过于陌生和偏门,不如主流、常见的YAML方便、易读写。

这里该出两种更方便的做法。

直接使用YAML

---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: echo
          image: alpine:3.11
          args:
            - 'echo'
            - 'Hello world!'

以上是一个最精简的Job配置样例,

通过读取文件为dict,可以直接拿去使用。

from kubernetes.client import V1Job
import yaml

with open('job.yaml') as file:
    cfg = yaml.safe_load(file)
job = batch.create_namespaced_job(namespace='default', body=cfg)
assert isinstance(job, V1Job)

create_namespaced_job同样接受字典作为body输入,因此YAML配置可以读出后直接传入。

这里返回的V1Job只是创建时的状态,但是会包含更多集群中的信息。

使用dict

由于create_namespaced_job接受字典作为body输入,因此直接使用dict也是可行的。

cfg = {
    'apiVersion': 'batch/v1',
    'kind': 'Job',
    'metadata': {
        'name': 'hello'
    },
    'spec': {
        'template': {
            'spec': {
                'restartPolicy':
                'Never',
                'containers': [{
                    'name': 'upload',
                    'image': 'alpine:3.11',
                    'args': ['echo', 'Hello world!']
                }]
            }
        }
    }
}
batch.create_namespaced_job(namespace='default', body=cfg)

由于dict结构与YAML相同,而又没有类的束缚,所以也很灵活方便。

此外,从YAML读出为dict后,也可以通过修改部分字段,达到动态变化的效果。这种结合YAML和dict的使用方式,是对官方用法的最佳替代。

监控Job运行

在创建Job后,通常需要监控Job的运行,做一些外围处理。轮询当然是下下策,而Kubernetes提供了一个Watch机制,通过接收Event,实现对状态变化的掌控。Event只有在状态变化时才会有,所以是非常理想的回调。

from kubernetes.client import V1Job
from kubernetes.watch import Watch

job_name = 'hello'
watcher = Watch()
for event in watcher.stream(
        batch.list_namespaced_job,
        namespace='default',
        label_selector=f'job-name={job_name}',
):  
    assert isinstance(event, dict)
    job = event['object']
    assert isinstance(job, V1Job)

Watch().stream就是前面说的理想回调,它第一个参数是列出类的函数,这里选择list_namespaced_job。后面的参数,都是list_namespaced_job的参数。除了必备的namespace以外,label_selector也是一个常用参数,可以避免关注无关的Job。每个Job在创建后,都会自动带一个f'job-name={job_name}'的Label,可以借此筛选。job_name就是metadata里设置的name,如这里job-name=hello

event是一个dict,只有三个值。其中event['raw_object']只是event['object']dict形式,没有太大意义。event['type']常见三个值,对应增删改。

  • ADDED,创建时的信息,和create_namespaced_job的返回值通常没有区别。
  • MODIFIED,Job状态变化时的信息。
  • DELETED,Job删除时的信息。

以上三个状态值,对其它类型的资源也是通用的,比如Pod、Deployment等。

V1Job的使用

对于具体的V1Job实例,其它字段都是和创建时的配置差不多的,只是多一些集群中的具体信息。所以,常用的还是.status字段。

>>> from kubernetes.client import V1JobStatus
>>> isinstance(job.status, V1JobStatus)
True
>>> print(job.status)
{'active': None,
 'completion_time': datetime.datetime(2020, 8, 10, 9, 49, 38, tzinfo=tzutc()),
 'conditions': [{'last_probe_time': datetime.datetime(2020, 8, 10, 9, 49, 38, tzinfo=tzutc()),
   'last_transition_time': datetime.datetime(2020, 8, 10, 9, 49, 38, tzinfo=tzutc()),
   'message': None,
   'reason': None,
   'status': 'True',
   'type': 'Complete'}],
 'failed': None,
 'start_time': datetime.datetime(2020, 8, 10, 9, 49, 32, tzinfo=tzutc()),
 'succeeded': 1}

直接使用job.status.succeeded,可以得到成功的Container数量。下面几乎每一级都有特定的类,可以连续使用.操作符。如果有特殊需要,也可以用job.to_dict()转换成字典来用。

其它字段,作用基本上也和名称相关,不难推测。

列出Job

列出所有Job的list_job_for_all_namespaces不常用,一般只列出指定Namespace的Job。

from kubernetes.client import V1JobList, V1Job

job_list = batch.list_namespaced_job(namespace='default')
assert isinstance(job_list, V1JobList)

assert isinstance(job_list.items, list)
for job in job_list.items:
    assert isinstance(job, V1Job)

与监控的示例相比,这里去掉了label_selector,可以获取Namespace中所有的Job。如果有需要,可以通过自定义Label把所有Job分类,并使用label_selector获取指定类型的Job。

读取Job

如果知道Job的name,可以直接通过read_*系列接口,获得指定的V1Job

from kubernetes.client import V1Job

job = batch.read_namespaced_job(name='hello', namespace='default')
assert isinstance(job, V1Job)

如果更看重状态,可以改用read_namespaced_job_status。虽然访问的API不同,但在Python的V1Job这个结果层面,没有本质差异。

列出一个Job的Pod

Pod是Kubernetes调度的最小单元,也是最常用的一种资源。

from typing import List

from kubernetes.client import CoreV1Api, V1Pod


def get_pods_by(job_name: str) -> List[V1Pod]:
    core = CoreV1Api()
    pods = core.list_namespaced_pod(
        namespace='default',
        label_selector=f'job-name={job_name}',
        limit=1,
    )
    return pods.items

这里的get_pods_by,可以用job_name获取对应的Pod。limit=1是在已知Pod只有一个的情况下做出的优化,可按需调整或去掉。

删除Job

删除一个Job:

from kubernetes.client import V1Status

status = batch.delete_namespaced_job(
    namespace='default',
    name=job_name,
    propagation_policy='Background',
)
assert isinstance(status, V1Status)

其中,propagation_policy='Background'是不可省略的关键,否则默认是Orphan,其Pod不会被删除。这属于API设计的一个失误,与kubectl的默认行为不符合。而且,应该没有人在删除了Job之后,还要保留Pod的吧。这里也可以选择'Foreground',阻塞等待相关资源的删除完毕。

删除多个、或所有Job:

status = batch.delete_collection_namespaced_job(
    namespace='default',
    propagation_policy='Background',
    label_selector='some-label=your-value',
)
assert isinstance(status, V1Status)

如果没有label_selector,那就是删除一个Namespace中的所有Job。

更新Job

这个比较少用,因为一般都是建新的。用法其实和create_namespaced_job差不多,参考官方样例即可。

def update_job(api_instance, job):
    
    job.spec.template.spec.containers[0].image = "perl"
    api_response = api_instance.patch_namespaced_job(
        name=JOB_NAME,
        namespace="default",
        body=job)
    print("Job updated. status='%s'" % str(api_response.status))

总结

用Python操作Kubernetes的Job,总体上还是比较方便的,虽然有一些坑。

作者:匿蟒