Crea ed esegui il deployment di un job Java in Cloud Run
Prima di iniziare
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Abilita l'API Cloud Run Admin e l'API Cloud Build:
gcloud services enable run.googleapis.com \ cloudbuild.googleapis.com
Dopo aver attivato l'API Cloud Run Admin, l'account di servizio predefinito di Compute Engine viene creato automaticamente.
- Affinché Cloud Build possa compilare le tue origini, concedi il ruolo
Account di servizio Cloud Build
all'account di servizio predefinito di Compute Engine eseguendo quanto segue:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \ --role=roles/cloudbuild.builds.builder
Sostituisci
PROJECT_NUMBER
con il numero del progetto Google Cloud ePROJECT_ID
con l'ID progetto Google Cloud. Per istruzioni dettagliate su come trovare l'ID progetto e il numero del progetto, consulta Creazione e gestione dei progetti.La propagazione del ruolo dell'account di servizio Cloud Build all'account di servizio predefinito di Compute Engine richiede un paio di minuti.
Scrittura del job di esempio
Per scrivere un job in Java:
Crea una nuova directory denominata
jobs
e cambia directory al suo interno:mkdir jobs cd jobs
In una directory sottodirectory denominata
src/main/java/com/example
, crea unJobsExample.java
file per il codice del job effettivo. Copia le seguenti righe di esempio:I job Cloud Run consentono agli utenti di specificare il numero di attività da eseguire. Questo codice campione mostra come utilizzare la variabile di ambiente
CLOUD_RUN_TASK_INDEX
incorporata. Ogni attività rappresenta una copia in esecuzione del contenitore. Tieni presente che in genere le attività vengono eseguite in parallelo. L'utilizzo di più attività è utile se ciascuna può elaborare in modo indipendente un sottoinsieme di dati.Ogni attività è consapevole del proprio indice, memorizzato nella variabile di ambiente
CLOUD_RUN_TASK_INDEX
. La variabile di ambienteCLOUD_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 ripetere le attività utilizzando la variabile di ambiente
CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT
integrata, che contiene il numero di volte in cui è stata ripetuta l'attività, a partire da 0 per il primo tentativo e incrementandosi di 1 per ogni tentativo successivo, fino a--max-retries
.Il codice ti consente anche di generare errori per testare i tentativi di nuovo caricamento e di generare log di errore per consentirti di visualizzarne la forma.
Crea un file
pom.xml
con i seguenti contenuti:Crea un file
project.toml
con i seguenti contenuti per eseguire il build con la versione Java supportata da Buildpack:
Il codice è completo e pronto per essere pacchettizzato in un contenitore.
Crea il contenitore dei job, invialo ad Artifact Registry ed esegui il deployment in Cloud Run
Importante:questa guida introduttiva presuppone che tu disponga dei ruoli di proprietario o editor nel progetto che stai utilizzando. In caso contrario, consulta il ruolo Sviluppatore di origini Cloud Run per le autorizzazioni necessarie per eseguire il deployment di una risorsa Cloud Run dall'origine.
Questa guida rapida utilizza il deployment da sorgente, 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 us-central1
. Tieni presente che puoi modificare i vari parametri in base ai valori che vuoi utilizzare per i test.
SLEEP_MS
simula il lavoro e FAIL_RATE
causa il fallimento del X
% delle attività, in modo da poter sperimentare il parallelismo e riprovare le attività non riuscite.
Esegui un job in Cloud Run
Per eseguire il job appena creato:
gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION
Sostituisci REGION con la regione utilizzata per creare e implementare il job, ad esempio us-central1
.
Passaggi successivi
Per saperne di più sulla creazione di un container dall'origine del codice e su come eseguirne il push in un repository, consulta: