🐾
개발자국
  • 🐶ABOUT
  • 🚲프로그래밍
    • 객체 지향 프로그래밍
    • 오브젝트
      • 1장: 객체, 설계
      • 2장: 객체지향 프로그래밍
      • 3장: 역할, 책임, 협력
      • 4장: 설계 품질과 트레이드오프
      • 5장: 책임 할당하기
      • 6장: 메시지와 인터페이스
      • 7장: 객체 분해
      • 8장: 의존성 관리하기
      • 9장: 유연한 설계
      • 10장: 상속과 코드 재사용
      • 11장: 합성과 유연한 설계
      • 12장: 다형성
      • 13장: 서브클래싱과 서브타이핑
      • 14장: 일관성 있는 협력
      • 15장: 디자인 패턴과 프레임워크
    • 도메인 주도 개발 시작하기
      • 1장: 도메인 모델 시작하기
      • 2장: 아키텍처 개요
      • 3장: 애그리거트
      • 4장: 리포지토리와 모델 구현
      • 5장: 스프링 데이터 JPA를 이용한 조회 기능
      • 6장: 응용 서비스와 표현 영역
      • 7장: 도메인 서비스
      • 8장: 애그리거트 트랜잭션 관리
      • 9장: 도메인 모델과 바운디드 컨텍스트
      • 10장: 이벤트
      • 11장: CQRS
    • 클린 아키텍처
      • 만들면서 배우는 클린 아키텍처
        • 계층형 아키텍처의 문제와 의존성 역전
        • 유스케이스
        • 웹 어댑터
        • 영속성 어댑터
        • 아키텍처 요소 테스트
        • 경계 간 매핑 전략
        • 애플리케이션 조립
        • 아키텍처 경계 강제하기
        • 지름길 사용하기
        • 아키텍처 스타일 결정하기
    • 디자인 패턴
      • 생성(Creational) 패턴
        • 팩토리 패턴
        • 싱글톤 패턴
        • 빌더 패턴
        • 프로토타입 패턴
      • 행동(Behavioral) 패턴
        • 전략 패턴
        • 옵저버 패턴
        • 커맨드 패턴
        • 템플릿 메서드 패턴
        • 반복자 패턴
        • 상태 패턴
        • 책임 연쇄 패턴
        • 인터프리터 패턴
        • 중재자 패턴
        • 메멘토 패턴
        • 비지터 패턴
      • 구조(Structural) 패턴
        • 데코레이터 패턴
        • 어댑터 패턴
        • 퍼사드 패턴
        • 컴포지트 패턴
        • 프록시 패턴
        • 브리지 패턴
        • 플라이웨이트 패턴
      • 복합 패턴
  • 시스템 설계
    • 1. 사용자 수에 따른 규모 확장성
    • 2. 개략적 규모 추정
    • 3. 시스템 설계 접근법
    • 4. 처리율 제한 장치
    • 5. 안정 해시
    • 6. 키-값 저장소
    • 7. 유일한 ID 생성기
    • 8. URL 단축기
    • 9. 웹 크롤러
    • 10. 알림 시스템
    • 11. 뉴스 피드
    • 12. 채팅 시스템
    • 13. 검색어 자동완성
    • 14. 유튜브 스트리밍
    • 15. 구글 드라이브
    • ⭐️. 캐싱 전략
    • ⭐️. 재고 시스템으로 알아보는 동시성이슈 해결방법
    • ⭐️. 실습으로 배우는 선착순 이벤트 시스템
  • 🏝️자바
    • 자바의 내부 속으로
      • Java 언어의 특징
      • JDK
      • JVM
        • 메모리 관리
        • Garbage Collector
          • 기본 동작
          • Heap 영역을 제외한 GC 처리 영역
          • (WIP) GC 알고리즘
        • 클래스 로더
      • 자바 실행 방식
      • 메모리 모델과 관리
      • 바이트 코드 조작
      • 리플렉션
      • 다이나믹 프록시
      • 어노테이션 프로세서
    • 자바의 기본
      • 데이터 타입, 변수, 배열
    • 이펙티브 자바
      • 2장: 객체의 생성과 파괴
        • item 1) 생성자 대신 정적 팩토리 메서드를 고려하라
        • item2) 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • item3) private 생성자나 열거 타입으로 싱글톤임을 보증하라
        • item4) 인스턴스화를 막으려면 private 생성자를 사용
        • item5) 자원을 직접 명시하는 대신 의존 객체 주입 사용
        • item6) 불필요한 객체 생성 지양
        • item7) 다 쓴 객체는 참조 해제하라
        • item8) finalizer와 cleaner 사용 자제
        • item9) try-with-resources를 사용하자
      • 3장: 모든 객체의 공통 메서드
        • item 10) equals는 일반 규약을 지켜 재정의 하자
        • item 11) equals 재정의 시 hashCode도 재정의하라
        • item 12) 항상 toString을 재정의할 것
        • item 13) clone 재정의는 주의해서 진행하라
        • item 14) Comparable 구현을 고려하라
      • 4장: 클래스와 인터페이스
        • item 15) 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • item 16) public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • item 17) 변경 가능성을 최소화하라
        • item 18) 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • item 19) 상속을 고려해 설계하고 문서화하고, 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • item 20) 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • item 21) 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • item 22) 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • item 23) 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • item 24) 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • item 25) 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 5장: 제네릭
        • item 26) 로 타입은 사용하지 말 것
        • item 27) unchecked 경고를 제거하라
        • item 28) 배열보다 리스트를 사용하라
        • item 29) 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • item 30) 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • item 31) 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • item 32) 제네릭과 가변 인수를 함께 사용
        • item 33) 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 6장: 열거 타입과 어노테이션
        • item 34) int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • item 35) ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • item 36) 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • item 37) ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • item 38) 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • item 39) 명명 패턴보다 어노테이션을 사용하라
        • item 40) @Override 어노테이션을 일관되게 사용하라
        • item 41) 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 7장: 람다와 스트림
        • item 42) 익명 클래스보다는 람다를 사용하라
        • item 43) 람다보다는 메서드 참조를 사용하라
        • item 44) 표준 함수형 인터페이스를 사용하라
        • item 45) 스트림은 주의해서 사용하라
        • item 46) 스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • item 47) 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • item 48) 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 8장: 메서드
        • item 49) 매개변수가 유효한지 검사하라
        • item 50) 적시에 방어적 복사본을 만들라
        • item 51) 메서드 시그니처를 신중히 설계하라
        • item 52) 다중정의는 신중히 사용하라
        • item 53) 가변인수는 신중히 사용하라
        • item 54) null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • item 55) 옵셔널 반환은 신중히 하라
        • item 56) 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 9장: 일반적인 프로그래밍 원칙
        • item 57) 지역 변수의 범위를 최소화하라
        • item 58) 전통적인 for문보다 for-each문을 사용하기
        • item 59) 라이브러리를 익히고 사용하라
        • item 60) 정확한 답이 필요하다면 float, double은 피하라
        • item 61) 박싱된 기본타입보단 기본 타입을 사용하라
        • item 62) 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피하라
        • item 63) 문자열 연결은 느리니 주의하라
        • item 64) 객체는 인터페이스를 사용해 참조하라
        • item 65) 리플렉션보단 인터페이스를 사용
        • item 66) 네이티브 메서드는 신중히 사용하라
        • item 67) 최적화는 신중히 하라
        • item 68) 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따르라
      • 10장: 예외
        • item 69) 예외는 진짜 예외 상황에만 사용하라
        • item 70) 복구할 수 있는 상황에서는 검사 예외를, 프로그래밍 오류에는 런타임 예외를 사용하라
        • item 71) 필요 없는 검사 예외 사용은 피하라
        • item 72) 표준 예외를 사용하라
        • item 73) 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • item 74) 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
        • item 75) 예외의 상세 메시지에 실패 관련 정보를 담으라
        • item 76) 가능한 한 실패 원자적으로 만들라
        • item 77) 예외를 무시하지 말라
      • 11장: 동시성
        • item 78) 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • item 79) 과도한 동기화는 피하라
        • item 80) 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
        • item 81) wait와 notify보다는 동시성 유틸리티를 애용하라
        • item 82) 스레드 안전성 수준을 문서화하라
        • item 83) 지연 초기화는 신중히 사용하라
        • item 84) 프로그램의 동작을 스레드 스케줄러에 기대지 말라
      • 12장: 직렬화
        • item 85) 자바 직렬화의 대안을 찾으라
        • item 86) Serializable을 구현할지는 신중히 결정하라
        • item 87) 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
        • item 88) readObject 메서드는 방어적으로 작성하라
        • item 89) 인스턴스 수를 통제해야 한다면 readResolve보다는 열거 타입을 사용하라
        • item 90) 직렬화된 인스턴스 대신 직렬화 프록시 사용을 검토하라
    • 모던 자바 인 액션
      • 1장: 자바의 역사
      • 2장: 동작 파라미터화
      • 3장: 람다
      • 4장: 스트림
      • 5장: 스트림 활용
      • 6장: 스트림으로 데이터 수집
      • 7장: 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장: 컬렉션 API 개선
      • 9장: 람다를 이용한 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 10장: 람다를 이용한 DSL
      • 11장: null 대신 Optional
      • 12장: 날짜와 시간 API
      • 13장: 디폴트 메서드
      • 14장: 자바 모듈 시스템
      • 15장: CompletableFuture와 Reactive 개요
      • 16장: CompletableFuture
      • 17장: 리액티브 프로그래밍
      • 18장: 함수형 프로그래밍
      • 19장: 함수형 프로그래밍 기법
      • 20장: 스칼라 언어 살펴보기
    • 자바의 이모저모
      • Javax
      • Objects
      • NIO
      • Thread
      • Concurrent
        • Atomic
        • Executor, ExecutorService
        • Interrupt
      • Assertions
    • Netty
      • 네티 맛보기
      • 네티의 주요 특징
      • 채널 파이프라인
      • 이벤트 루프
      • 바이트 버퍼
      • 부트스트랩
      • 네티 테스트
      • 코덱
      • 다양한 ChannelHandler와 코덱
      • 웹소켓
      • UDP 브로드캐스팅
    • 자바 병렬 프로그래밍
      • 2장: 스레드 안전성
      • 15장: 단일 연산 변수와 논블로킹 동기화
  • 🏖️코틀린
    • 코틀린 인 액션
      • 코틀린 언어의 특징
      • 코틀린 기초
      • 함수 정의와 호출
      • 클래스, 객체, 인터페이스
      • 람다
      • 타입 시스템
      • 연산자 오버로딩과 기타 관례
      • 고차 함수
      • 제네릭스
      • 어노테이션과 리플렉션
      • DSL 만들기
  • 🌸스프링
    • Spring Core
      • Cron Expression
      • Bean
        • Lifecycle
        • Aware
    • Spring MVC
    • Spring Security
      • 로그인 처리
      • 로그아웃 처리
      • JWT 인증 방식
      • 메소드별 인가 처리
    • Spring Data
      • Pageable
      • Spring Data Couchbase
      • Spring Data Redis
        • Serializer
    • Spring REST Docs
    • Spring Annotations
    • Spring Cloud
      • Service Discovery
      • API Gateway
      • Spring Cloud Config
      • MicroService Communication
      • Data Synchronization
    • Test
      • 테스트 용어 정리
      • JUnit
      • Spring Boot Test
      • Mockito
    • QueryDSL
      • 프로젝트 환경설정
      • 기본 문법
      • 중급 문법
      • 순수 JPA와 QueryDSL
      • 스프링 데이터 JPA와 QueryDSL
    • Lombok
      • @Data
      • @Builder
      • Log Annotations
  • 🕋DB
    • MySQL
      • CentOS7에서 MySQL 8 버전 설치하기
    • MongoDB
      • 
    • Redis
      • Sentinel
      • Cluster
      • Transaction
      • 자료구조
        • String
        • List
        • Set
        • Hash
        • Bitmaps
        • SortedSet
      • Lettuce 단일 서버, 클러스터 서버, 풀링 사용 방법
  • 📽️인프라
    • 리눅스
      • 주요 명령어 모음
    • Docker
      • Docker
      • Docker Compose
      • Docker Swarm
      • Docker Network
      • Linux에서 root 아닌 유저로 docker 실행하기
    • Kubernetes
      • 기초 개념
      • Pod
      • Configuration
      • ReplicationSet
      • Network
      • ConfigMap & Secret
      • Volume, Mount, Claim
      • Controller
      • Multi Container Pod
      • StatefulSet & Job
      • Rollout & Rollback
      • Helm
      • 개발 워크플로우와 CI/CD
      • Container Probes
      • Resource Limit
      • Logging & Monitoring
      • Ingress
      • Security
      • Multi Node/Architecture Cluster
      • Workload & Pod management
      • CRD & Operator
      • Serverless Function
      • K8S Cheat Sheet
    • Kafka
      • 카프카 개요
      • 카프카 설치 및 실습
      • Kafka Broker
      • Topic, Partition, Record
      • Producer
      • Consumer
      • Kafka Streams
      • Kafka Connect
      • MirrorMaker
  • AWS
    • AWS Console / CLI / SDK
    • IAM
    • EC2
      • EC2 Advanced
    • ELB / ASG
    • RDS / Aurora / ElastiCache
    • DynamoDB
    • DocumentDB / Neptune / Keyspaces / QLDB / Timestream
    • Route 53
    • Beanstalk
    • Solution Architect
    • S3
      • 보안
    • CloudFront
    • Global Accelerator
    • AWS Storage
    • Messaging
    • Container
    • Serverless
    • Data Analysis
    • Machine Learning
    • Monitoring
    • Security
    • VPC
    • Data Migration
    • 기타 서비스
  • 🏔️CS
    • 운영 체제
      • Introduction
      • System Structures
      • Process
      • Synchronization
      • Muitithreaded Programming
      • Process Scheduling
      • Memory Management
      • Virtual Memory
    • 네트워크
      • 네트워크 기초
      • 네트워크 통신 방식
      • OSI 7계층
        • 1계층: 물리계층
        • 2계층: 데이터 링크 계층
        • 3계층: 네트워크 계층
        • 4계층: 전송 계층
        • 5계층: 세션 계층
        • 6계층: 표현 계층
        • 7계층: 응용 계층
      • TCP/IP 스택
      • ARP
      • 데이터 크기 조절
      • WDM
      • NAT
      • DNS
      • DHCP
      • VPN
      • 네이글 알고리즘
      • 서버 네트워크
      • 네트워크 보안
        • 보안의 기본
        • 보안 장비
      • 이중화
    • 데이터베이스
      • 트랜잭션
    • 컴퓨터 구조
      • 개요
      • Instruction Set Architecture
      • Procedure Call & Return
      • Linking
      • Pipeline
      • Memory Hierarchy
      • Virtual Memory
      • Interrupt / Exception, IO
    • 자료 구조
      • Array
      • List
      • Map
      • Set
      • Queue
      • PriorityQueue
      • Stack
    • 웹 기술
      • HTTP
        • 쿠키와 세션
  • 🪂Big Data
    • Apache Hadoop
  • 🕹️ETC
    • Git
      • 내부 구조
      • 내가 자주 사용하는 명령어 모음
      • Commit Convention
    • 이력서 작성하기
    • Embedded
      • 라즈베리파이에서 네오픽셀 적용기
    • 기술블로그 모음집
Powered by GitBook
On this page
  • 스테이트풀셋
  • 스테이트풀셋에서 초기화 컨테이너 활용
  • 볼륨 클레임 템플릿으로 스토리지 요청
  • 잡과 크론잡
  • 잡
  • 크론잡
  1. 인프라
  2. Kubernetes

StatefulSet & Job

스테이트풀셋

  • 도메인 이름으로 식별되는 규칙적인 이름이 부여된 파드를 생성한다. 그리고 파드를 병렬 실행하지 않고 한 파드가 RUNNING이 되면 그다음 파드를 순서대로 생성한다.

  • 클러스터 애플리케이션은 스테이트풀셋으로 모델링하기 적합하다. 대부분 클러스터 애플리케이션은 주 인스턴스와 부 인스턴스들이 함께 동작하여 고가용성을 확보하고, 부 인스턴스의 수를 늘려 스케일링한다.

  • 레플리카셋은 구조 상 특정 파드를 주 인스턴스로 지정할 수 없다.

  • 스테이트풀셋은 상당히 복잡하므로 웬만해서는 사용하지 않는다. 기존 애플리케이션을 쿠버네티스 상으로 마이그레이션하는 경우에는 스테이트풀셋이 유용할 수 있다.

  • 아래와 같이 스테이트풀셋을 정의할 수 있다. 가장 먼저 실행된 파드가 주 인스턴스가 될 것이다.

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: todo-db
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: todo-db
  serviceName: todo-db
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: todo-db
    spec:
      containers:
        - name: db
          image: postgres:11.6-alpine
          env:
          - name: POSTGRES_PASSWORD_FILE
            value: /secrets/postgres_password
          volumeMounts:
            - name: secret
              mountPath: "/secrets"
      volumes:
        - name: secret
          secret:
            secretName: todo-db-secret
            defaultMode: 0400
            items:
            - key: POSTGRES_PASSWORD
              path: postgres_password
  • 스테이트풀셋을 실행시키고 확인하는 명령은 아래와 같다.

# 데이터베이스 스테이트풀셋과 서비스, 비밀값 등을 배치
kubectl apply -f todo-list/db/

# 스테이트풀셋 확인
kubectl get statefulset todo-db

# 파드 확인
kubectl get pods -l app=todo-db
  • 스테이트풀셋의 파드 이름은 스테이트풀셋 이름 뒤에 번호를 붙여 규칙적으로 부여된다. 따라서 레이블 셀렉터에 의지하지 않고 직접 파드를 관리할 수 있다.

  • 파드 수를 감소시키면 뒷 번호부터 차례대로 제거된다. 파드가 고장나더라도 대체 파드는 삭제된 파드 이름과 설정을 그대로 따른다.

  • 각 파드를 도메인 이름으로 접근할 수 있어, 클러스터 내 프로세스들이 이미 알고 있는 서로의 주소로 통신할 수 있다.

스테이트풀셋에서 초기화 컨테이너 활용

  • 초기화 컨테이너는 파드의 실행 순서에 따라 실행된다. 따라서 2개의 파드가 존재하는 스테이트풀셋에서 파드 0의 초기화 컨테이너가 먼저 실행되고, 이후 파드 1의 초기화 컨테이너가 실행될 것이다.

  • 복제 클러스터 형태로 동작하는 데이터베이스의 경우, 첫 번째 파드 구동 시 초기화 컨테이너에서 주 인스턴스임을 로깅하고, 두번째 파드부터는 구동 시 초기화 컨테이너에서 주 인스턴스로 접근이 가능한지 확인하고 복제본을 생성하도록 할 수 있다.

  • 아래와 같이 클러스터IP 가 없는 서비스인 헤드리스 서비스를 정의하면 가상 IP 주소 대신 각 파드의 IP 주소를 반환하고, 도메인 네임이 DNS 서버에 등록된다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: todo-db
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  ports:
    - port: 5432
      targetPort: 5432
      name: postgres
  selector:
    app: todo-db  
  clusterIP: None
  • 스테이트풀셋은 자신이 관리하는 파드마다 내부 DNS 도메인을 부여하므로, 파드를 주소로 구분할 수 있다.

# 서비스 이름으로 도메인 조회
kubectl exec deploy/sleep -- sh -c 'nslookup todo-db | grep "^[^*]"'

# 0번 파드에 대한 도메인 조회
kubectl exec deploy/sleep -- sh -c 'nslookup todo-db-0.todo-db.default.svc.cluster.local | grep "^[^*]"'

볼륨 클레임 템플릿으로 스토리지 요청

  • 일반적으로 PVC를 마운트하면 모든 파드가 같은 볼륨에 데이터를 기록할 수 있게 된다.

  • 스테이트풀셋 정의에서 volumeClaimTemplates 필드를 정의하면 각 파드마다 PVC가 생성되고 연결된다. 즉, 파드마다 별도 스토리지가 마운트된다.

  • 파드가 새로운 파드로 대체되더라도 기존 PVC가 사용된다. 이를 통해 애플리케이션 컨테이너가 새로 생성되더라도 이전과 컨테이너와 동일한 상태를 유지할 수 있다.

  • 단, volume claim을 추가하는 등 근본적인 변경이 있으면 기존 스테이트풀셋을 업데이트할 수 없어 아예 스테이트풀셋을 삭제하고 다시 배치해야 한다. 따라서 애플리케이션 요구사항을 신중히 검토하며 설계해야 한다.

  • 아래와 같이 volumeClaimTemplates 필드를 정의하면 파드마다 동적으로 PVC가 생성된다. PVC는 기본 스토리지 유형의 PV로 연결된다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sleep-with-pvc
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  selector:
    app: sleep-with-pvc
  clusterIP: None
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: sleep-with-pvc
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: sleep-with-pvc
  serviceName: sleep-with-pvc
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sleep-with-pvc
    spec:
      containers:
        - name: sleep
          image: kiamol/ch03-sleep
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /data
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        kiamol: ch08
    spec:
      accessModes: 
       - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: 5Mi

잡과 크론잡

잡

  • 잡이란 데이터 백업 및 복원 작업에 적합한 파드 컨트롤러이다. 파드 정의를 포함하여 파드가 수행하는 배치 작업이 완료되는 것을 보장한다.

  • 반드시 완료되어야 하지만 수행 시점이 언제인지 크게 상관 없는 계산 중심 혹은 입출력 중심 작업을 수행할 때 적합한 리소스이다.

  • 클러스터 상에서 실행되어 클러스터 자원을 사용할 수 있다.

  • 잡 내부의 파드가 실행하는 프로세스는 작업을 마치고 종료되어야 한다. 종료되지 않는 프로세스를 실행하면 잡은 영원히 완료되지 않을 것이다.

  • restartPolicy 필드를 정의하여 배치 작업 실패 시 대응 방침을 지정한다. 파드를 재시작하고 컨테이너만 대체하거나, 파드 자체를 대체할 수도 있다.

  • 잡이 성공적으로 완료되면, 종료된 파드는 그대로 유지된다.

  • 아래는 원주율 계산 프로세스를 배치 모드로 실행하도록 정의된 잡이다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-job
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: pi
          image: kiamol/ch05-pi
          command: ["dotnet", "Pi.Web.dll", "-m", "console", "-dp", "50"]
      restartPolicy: Never
# 잡 배치
kubectl apply -f pi-job.yaml

# 잡 상태 확인
kubectl get job pi-job

# 파드 로그 확인
kubectl get -l job-name=pi-job
  • 동일한 작업에 여러 입력값을 설정해 파드를 각각 생성해 배치 작업이 클러스터에서 병렬로 진행되도록 할 수 있다. 이 때 아래 두 필드를 지정해야 한다.

    • completions: 잡을 실행할 횟수를 지정한다. 잡은 지정된 수의 파드가 원하는 횟수만큼 작업을 완료하는지 확인한다.

    • parallelism: 동시에 실행할 파드 수를 지정한다. 잡을 수행하는 속도와 작업에 사용할 클러스터의 연산 능력을 조절할 수 있다.

  • 아래는 초기화 컨테이너를 이용해 랜덤 값을 파일에 저장해두고, 이를 애플리케이션 컨테이너에서 읽어 원주율 소수점아래 자릿수로 사용하도록 하는 잡이다. 파드 세 개를 동시에 실행하여 작업을 수행할 것이다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-job-random
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  completions: 3
  parallelism: 3
  template:
    spec:
      initContainers:
        - name: init-dp
          image: kiamol/ch03-sleep
          command: ['sh', '-c', 'echo $RANDOM > /init/dp']
          volumeMounts:
            - name: init
              mountPath: /init
      containers:
        - name: pi
          image: kiamol/ch05-pi
          command: ['sh', '-c', 'dotnet Pi.Web.dll -m console -dp $(cat /init/dp)']
          volumeMounts:
            - name: init
              mountPath: /init
              readOnly: true
      restartPolicy: Never
      volumes:
        - name: init
          emptyDir: {}

크론잡

  • 잡을 관리하는 컨트롤러로, 주기적으로 잡을 생성한다.

  • 잡을 실행할 스케줄은 리눅스 cron 포맷으로 작성한다.

  • 작업이 완료된 잡과 파드를 자동으로 삭제하지 않으므로 직접 삭제해주어야 한다.

  • 레이블 셀렉터를 통해 관리 대상을 식별하는 방식이 아니므로, 잡 템플릿에 레이블을 추가하지 않았다면 크론잡이 관리하는 잡을 찾기 위해 잡을 하나하나 보며 관리 주체가 해당 크론잡인지 확인해야 한다.

  • 크론잡에서 돌아가는 배치 작업 시간이 크론 주기보다 길어지면 다음 주기에 새로운 작업이 또 시작되어 여러 작업이 동시에 수행될 수 있다.

  • 다음은 PostgreSQL 데이터베이스로부터 백업 파일을 만들어내 PVC를 통해 연결된 스토리지에 저장하는 정의이다.

apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: todo-db-backup
  labels:
    kiamol: ch08
spec:
  schedule: "*/2 * * * *"
  concurrencyPolicy: Forbid
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          restartPolicy: Never
          containers:
          - name: backup
            image: postgres:11.6-alpine
            command: ['sh', '-c', 'pg_dump -h $POSTGRES_SECONDARY_FQDN -U postgres -F tar -f "/backup/$(date +%y%m%d-%H%M).tar" todo']
            envFrom:
            - configMapRef:
                name: todo-db-env
            env:
            - name: PGPASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  key: POSTGRES_PASSWORD
                  name: todo-db-secret
            volumeMounts:
              - name: backup
                mountPath: "/backup"
          volumes:
            - name: backup
              persistentVolumeClaim:
                claimName: todo-db-backup-pvc
kubectl apply -f <크론잡 파일>
kubectl get cronjob <크론잡 이름>
  • suspend를 true로 두어 크론잡을 일시적으로 비활성화하는 보류 모드로 전환할 수 있다.

# ...
spec:
  schedule: "*/2 * * * *"
  concurrencyPolicy: Forbid
  suspend: true
PreviousMulti Container PodNextRollout & Rollback

Last updated 7 months ago

📽️