Costruisci e crea un job Node.js in Cloud Run

Scrivere il job di esempio

Per scrivere un job in Node.js:

1. Crea una nuova directory denominata jobs e passa a questa directory:

   mkdir jobs
   cd jobs
   

2. Crea un file package.json con il seguente contenuto:

   {
       "name": "jobs",
       "version": "1.0.0",
       "description": "Node.js sample for Cloud Run jobs",
       "main": "index.js",
       "scripts": {
           "start": "node index.js"
       },
       "engines": {
           "node": ">=16.0.0"
       },
       "author": "Google LLC",
       "license": "Apache-2.0"
   }
   

3. Nella stessa directory, crea un file index.js per il codice del lavoro effettivo. Copia le seguenti righe di esempio:

   // Retrieve Job-defined env vars
   const {CLOUD_RUN_TASK_INDEX = 0, CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT = 0} = process.env;
   // Retrieve User-defined env vars
   const {SLEEP_MS, FAIL_RATE} = process.env;
   
   // Define main script
   const main = async () => {
     console.log(
       `Starting Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT}...`
     );
     // Simulate work
     if (SLEEP_MS) {
       await sleep(SLEEP_MS);
     }
     // Simulate errors
     if (FAIL_RATE) {
       try {
         randomFailure(FAIL_RATE);
       } catch (err) {
         err.message = `Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT} failed.\n\n${err.message}`;
         throw err;
       }
     }
     console.log(`Completed Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}.`);
   };
   
   // Wait for a specific amount of time
   const sleep = ms => {
     return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
   };
   
   // Throw an error based on fail rate
   const randomFailure = rate => {
     rate = parseFloat(rate);
     if (!rate || rate < 0 || rate > 1) {
       console.warn(
         `Invalid FAIL_RATE env var value: ${rate}. Must be a float between 0 and 1 inclusive.`
       );
       return;
     }
   
     const randomFailure = Math.random();
     if (randomFailure < rate) {
       throw new Error('Task failed.');
     }
   };
   
   // Start script
   main().catch(err => {
     console.error(err);
     process.exit(1); // Retry Job Task by exiting the process
   });

   I job Cloud Run consentono agli utenti di specificare il numero di attività che il job deve eseguire. Questo codice campione mostra come utilizzare la variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX integrata. Ogni attività rappresenta una copia in esecuzione del container. Tieni presente che le attività vengono solitamente eseguite in parallelo. L'utilizzo di più attività è utile se ogni attività può elaborare in modo indipendente un sottoinsieme dei tuoi dati.

   Ogni attività è consapevole del proprio indice, archiviato nella variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. La variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT integrata contiene il numero di attività fornite al momento dell'esecuzione del job tramite il parametro --tasks.

   Il codice mostrato mostra anche come riprovare le attività utilizzando la variabile di ambiente integrata CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT, che contiene il numero di volte in cui l'attività è stata riprovata, a partire da 0 per il primo tentativo e incrementando di 1 per ogni tentativo successivo, fino a --max-retries.

   Il codice consente anche di generare errori per testare i nuovi tentativi e generare log degli errori in modo da poter vedere come appaiono.

4. Crea un file Procfile con il seguente contenuto:

   # Define the application's entrypoint to override default, `npm start`
   # https://github.com/GoogleCloudPlatform/buildpacks/issues/160
   web: node index.js
   

Il codice è completo e pronto per essere inserito in un container.

Crea il container dei job, invialo ad Artifact Registry ed esegui il deployment in Cloud Run

Questa guida rapida utilizza il deployment dall'origine, che crea il container, lo carica in Artifact Registry ed esegue il deployment del job in Cloud Run:

gcloud run jobs deploy job-quickstart \
    --source . \
    --tasks 50 \
    --set-env-vars SLEEP_MS=10000 \
    --set-env-vars FAIL_RATE=0.1 \
    --max-retries 5 \
    --region REGION \
    --project=PROJECT_ID

dove PROJECT_ID è l'ID progetto e REGION è la regione, ad esempio europe-west1. Tieni presente che puoi modificare i vari parametri con i valori che vuoi utilizzare per i tuoi scopi di test. SLEEP_MS simula il lavoro e FAIL_RATE causa l'errore del X% delle attività in modo da poter sperimentare il parallelismo e il nuovo tentativo di esecuzione delle attività non riuscite.

Esegui un job in Cloud Run

Per eseguire il job che hai appena creato:

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

Sostituisci REGION con la regione che hai utilizzato quando hai creato e sottoposto a deployment il job, ad esempio europe-west1.