ECI中Fluid进阶配置有哪些_容器服务Kubernetes版-阿里云帮助中心

Fluid支持在Serverless场景下，通过JindoRuntime优化对象存储的数据访问。本文介绍如何在Serverless场景下使用Fluid的进阶配置，包括设置应用Pod退出延迟和应用容器数据访问挂载点检查。

前提条件

已提交公测申请表单，开通公测。
已创建ACK Pro版集群，且集群的Kubernetes版本≥1.18。具体操作，请参见创建ACK Pro版集群。
已安装云原生AI套件并部署ack-fluid组件，云原生AI套件版本≥0.8.0。
- 未安装云原生AI套件：安装时开启Fluid数据加速。具体操作，请参见安装云原生AI套件。
- 已安装云原生AI套件：在容器服务管理控制台的云原生AI套件页面部署ack-fluid。
已部署ACK虚拟节点（Virtual Node）。具体操作，请参见通过部署ACK虚拟节点组件创建ECI Pod。
已通过kubectl连接Kubernetes集群。具体操作，请参见通过kubectl工具连接集群。
已开通阿里云对象存储（OSS）服务和存储空间（Bucket）。具体操作，请参见开通OSS服务和创建存储空间。

设置应用Pod退出延迟

Fluid采用Sidecar容器注入的方式，为Pod中的应用容器提供Serverless场景下的对象存储的数据访问支持。在默认配置下，从应用容器退出到Pod优雅退出存在约30秒的延迟时间。为减少成本，您可以通过terminationGracePeriodSeconds字段控制Pod优雅退出时长，从而缩短上述延迟时间。

说明 terminationGracePeriodSeconds字段的配置会影响到应用容器的优雅退出时长，请您根据实际场景设置相对合理的时长。

示例一：Job类型应用

设置最小terminationGracePeriodSeconds的Job类型应用的YAML示例如下：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: demo-app
spec:
  terminationGracePeriodSeconds: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
    spec:
      containers:
        - name: demo
          image: debian:buster
          args:
            - -c
            - time cp -r /data/ /tmp
          command:
            - /bin/bash
          volumeMounts:
            - mountPath: /data
              name: demo
      restartPolicy: Never
      volumes:
        - name: demo
          persistentVolumeClaim:
            claimName: serverless-data
  backoffLimit: 4

上述YAML中，spec.terminationGracePeriodSeconds: 0表示Job Pod的退出延时为0秒。

示例二：Argo类型应用

设置最小terminationGracePeriodSeconds的Argo类型应用的YAML示例如下：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: serverless-workflow-
spec:
  podSpecPatch: '{"terminationGracePeriodSeconds": 0}'
  entrypoint: serverless-workflow-example
  volumes:
  # Pass serverless-data as an argument to the serverless-workflow-example template
  # Same syntax as k8s Pod spec
  - name: datadir
    persistentVolumeClaim:
      claimName: serverless-data

  templates:
  - name: serverless-workflow-example
    steps:
    - - name: copy
        template: copy-files
    - - name: check
        template: check-files

  - name: copy-files
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
      annotations:
         k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.s6-c1m2.xlarge
    container:
      image: debian:buster
      command: [bash, -c]
      args: ["time cp -r /data/ /tmp"]
      volumeMounts:
      - name: datadir
        mountPath: /data

  - name: check-files
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
      annotations:
         k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.s6-c1m2.xlarge
    container:
      image: debian:buster
      command: [bash, -c]
      args: ["du -sh /data; md5sum /data/*"]
      volumeMounts:
      - name: datadir
        mountPath: /data

上述YAML中，spec.podSpecPatch: '{"terminationGracePeriodSeconds": 0}'表示Argo Pod的退出延时为0秒。

设置应用容器数据访问挂载点检查

Fluid以Sidecar容器注入的方式，为Pod中的应用容器提供Serverless场景下的对象存储的数据访问支持。

如果您希望在Sidecar容器创建的数据访问挂载点就绪后，进行符合预期的数据访问。Fluid为这种场景提供了数据访问挂载点检查脚本，并将该脚本自动注入到您的应用Pod中，挂载于应用容器的/check-dataset-ready.sh文件路径下。您可以手动修改或通过Fluid自动配置容器的lifecycle.postStart的方式，确保应用容器数据访问的正确性。

注意 Fluid所提供的数据访问挂载点检查脚本依赖于Bash，在使用该脚本前请确保应用容器镜像中已经预安装了Bash程序。

方式一：手动配置

设置应用容器数据访问挂载点检查的Job类型应用的YAML示例如下：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: demo-app
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
    spec:
      containers:
        - name: demo
          image: debian:buster
          lifecycle:
            postStart:
              exec:
                command:
                - /check-dataset-ready.sh
                - "jindo"
                - "/data"
          args:
            - -c
            - time cp -r /data/ /tmp
          command:
            - /bin/bash
          volumeMounts:
            - mountPath: /data
              name: demo
      restartPolicy: Never
      volumes:
        - name: demo
          persistentVolumeClaim:
            claimName: serverless-data
  backoffLimit: 4

上述YAML中，lifecycle.postStart.exec.command中增加了/check-dataset-ready.sh jindo /data的挂载点检查脚本，其中：

第一个参数（本示例为jindo）与Fluid Dataset所绑定的Runtime类型相关，Runtime类型及挂载点如下表所示：


Runtime类型	挂载点检查参数
JindoRuntime	jindo
AlluxioRuntime	alluxio
JuiceFSRuntime	juicefs

第二个参数（本示例为/data）需指定Fluid Dataset对应PVC在容器内的挂载路径（volumeMounts字段）。

方式二：自动配置

本文以Job类型应用和Argo类型应用的自动配置为例进行说明。

示例一：Job类型应用

Fluid支持自动配置上述挂载点检查脚本。通过Fluid自动配置挂载点脚本的Job类型应用的YAML示例如下：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: demo-app
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
        app.poststart.fluid.io/inject: "true"
    spec:
      containers:
        - name: demo
          image: debian:buster
          args:
            - -c
            - time cp -r /data/ /tmp
          command:
            - /bin/bash
          volumeMounts:
            - mountPath: /data
              name: demo
      restartPolicy: Never
      volumes:
        - name: demo
          persistentVolumeClaim:
            claimName: serverless-data
  backoffLimit: 4

在labels中配置app.poststart.fluid.io/inject: "true"，即可启用Fluid自动配置挂载点检查脚本的功能。

注意如果您的应用容器中已经定义了lifecycle.postStart，Fluid的自动配置将不会生效，您必须使用手动配置进行数据访问挂载点检查。

示例二：Argo类型应用

Fluid支持自动配置上述挂载点检查脚本。通过Fluid自动配置挂载点脚本的Argo类型应用的YAML示例如下：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: serverless-workflow-
spec:
  entrypoint: serverless-workflow-example
  volumes:
  # Pass serverless-data as an argument to the serverless-workflow-example template
  # Same syntax as k8s Pod spec
  - name: datadir
    persistentVolumeClaim:
      claimName: serverless-data

  templates:
  - name: serverless-workflow-example
    steps:
    - - name: copy
        template: copy-files
    - - name: check
        template: check-files

  - name: copy-files
    metadata:
      labels:
       alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
       alibabacloud.com/eci: "true"
       app.poststart.fluid.io/inject: "true"
      annotations:
         k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.s6-c1m2.xlarge
    container:
      image: debian:buster
      command: [bash, -c]
      args: ["time cp -r /data/ /tmp"]
      volumeMounts:
      - name: datadir
        mountPath: /data

  - name: check-files
    metadata:
      labels:
        alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
        alibabacloud.com/eci: "true"
        app.poststart.fluid.io/inject: "true"
      annotations:
         k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.s6-c1m2.xlarge
    container:
      image: debian:buster
      command: [bash, -c]
      args: ["du -sh /data; md5sum /data/*"]
      volumeMounts:
      - name: datadir
        mountPath: /data

分别在Argo多个容器定义的labels中配置app.poststart.fluid.io/inject: "true"，即可启用Fluid自动配置挂载点检查脚本的功能。

注意如果您的应用容器中已经定义了lifecycle.postStart，Fluid的自动配置将不会生效，您必须使用手动配置进行数据访问挂载点检查。