cci-job-client与Compass-ci调度器集成：深入理解API交互机制

cci-job-client与Compass-ci调度器集成深入理解API交互机制【免费下载链接】cci-job-clientA LKP jobs client for Compass-ci: submit LKP jobs and get the status of the LKP jobs项目地址: https://gitcode.com/openeuler/cci-job-client前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/终极指南掌握Linux内核性能测试的自动化调度与监控API交互机制在当今复杂的Linux内核性能测试环境中cci-job-client作为Compass-ci调度器的核心客户端工具提供了强大的LKP作业提交和状态监控功能。本文将深入解析cci-job-client如何通过API与Compass-ci调度器进行高效交互帮助您快速理解这一自动化测试框架的核心工作机制。 什么是cci-job-client与Compass-ci调度器集成cci-job-client是一个专门为Compass-ci设计的LKP作业客户端它通过自动化API交互机制实现了Linux内核性能测试作业的提交、监控和管理。该工具简化了测试流程让开发者能够专注于测试本身而不是繁琐的调度任务。 核心API交互架构概览三层交互架构设计cci-job-client采用了清晰的三层架构设计用户接口层- 命令行参数解析与用户交互业务逻辑层- 作业提交、状态轮询、结果处理API通信层- 与Compass-ci调度器的HTTP RESTful API交互主要组件与文件结构作业提交模块src/submit_job.py - 负责构建并提交LKP测试作业状态监控模块src/wait_job_finish.py - 实现作业状态轮询与结果获取组合执行模块src/submit_wait_job.py - 整合提交与监控的完整流程配置管理模块src/lib/constant.py - 统一管理所有默认参数和配置 API交互流程详解1. 作业提交流程当您运行cci-job-client提交作业时会发生以下API交互# 构建提交参数 params [ fos{os_name}, fos_arch{os_arch}, fos_version{os_version}, ftestbox{testbox}, fmy_account{my_account}, fmy_name{my_name}, fmy_token{my_token}, fmy_email{my_email}, fSCHED_HOST{sched_host}, fSCHED_PORT{sched_port}, ]提交过程通过调用LKP客户端的submit命令完成该命令内部会与Compass-ci调度器的API进行通信。关键参数包括认证信息my_token用于身份验证环境配置操作系统、架构、测试机类型调度器地址SCHED_HOST和SCHED_PORT指定调度器位置2. 作业状态轮询机制作业提交成功后cci-job-client通过定时轮询机制监控作业状态。核心API调用位于src/wait_job_finish.py的fetch_job_status函数def fetch_job_status(job_id, sched_host, sched_port, fieldsNone, timeout30): if fields: api_url fhttp://{sched_host}:{sched_port}/scheduler/v1/jobs/{job_id}?fields{fields} else: api_url fhttp://{sched_host}:{sched_port}/scheduler/v1/jobs/{job_id} resp requests.get(api_url, timeouttimeout) data resp.json() if resp.content else {} return data, resp.status_code3. 状态查询与结果获取状态轮询使用智能查询策略初始查询获取完整的作业信息包括suite名称和前置任务后续轮询仅查询job_stage字段减少网络开销前置任务处理自动检测并等待前置任务完成# 在query_jobs函数中的智能查询逻辑 if pre_job_query_flag: data, status_code fetch_job_status(job_id, sched_host, sched_port, fieldsjob_stage, timeout30) else: data, status_code fetch_job_status(job_id, sched_host, sched_port, timeout30) 关键API端点与数据格式调度器API端点API端点方法功能描述示例/scheduler/v1/jobs/{job_id}GET获取作业详细信息http://172.168.178.181:3000/scheduler/v1/jobs/123456/scheduler/v1/jobs/{job_id}?fieldsjob_stageGET仅获取作业状态字段http://172.168.178.181:3000/scheduler/v1/jobs/123456?fieldsjob_stage/scheduler/v1/jobs/{job_id}?fieldsjob_health,result_rootGET获取作业健康状态和结果路径http://172.168.178.181:3000/scheduler/v1/jobs/123456?fieldsjob_health,result_root作业状态生命周期cci-job-client监控的作业状态遵循特定的生命周期pending → running → finish ↓ abort_invalid ↓ abort_provider ↓ abort_wait正常完成finish状态异常终止abort_invalid、abort_provider、abort_wait响应数据结构API响应包含丰富的作业信息{ job_id: 123456, suite: lmbench, job_stage: running, job_health: success, result_root: /result/2024/01/15/123456, wait_on: {pre_job_id: 123455} }⚙️ 配置管理与参数传递统一配置管理所有默认参数都在src/lib/constant.py中集中管理# 调度器配置 SCHED_HOST 172.168.178.181 SCHED_PORT 3000 SRV_HTTP_PORT 20007 # 作业默认参数 OS_NAME openeuler OS_ARCH aarch64 OS_VERSION 24.03-LTS TESTBOX vm-2p8g灵活的参数传递机制cci-job-client支持多种参数传递方式命令行参数最高优先级直接覆盖默认值配置文件修改constant.py文件统一调整环境变量通过环境变量动态配置# 命令行参数示例 python3 src/submit_job.py \ --os openeuler \ --os_arch aarch64 \ --sched_host 192.168.1.100 \ --my_token your_token 高级功能与定制化1. 前置任务依赖处理cci-job-client能够自动检测和处理作业依赖关系# 检测前置任务 wait_job data.get(wait_on) if wait_job: pre_job_id list(wait_job.keys())[0] logger.info(f{job_suite}:{job_id}存在前置任务{pre_job_id}) # 递归等待前置任务完成 query_jobs(pre_job_id, sched_host, sched_port, timeout, poll_interval)2. 结果分析与统计作业完成后cci-job-client提供详细的测试结果分析测试用例统计总用例数、成功、失败、跳过数量详细结果展示每个测试用例的状态和日志路径结果链接生成自动生成结果查看链接3. 日志回传功能支持将测试日志从调度器回传到本地目录# 日志回传命令 cmd [rsync, -avz, --progress, froot{sched_host}:/srv{result_root}, f{logs_dir}]️ 错误处理与容错机制网络异常处理cci-job-client实现了完善的错误处理机制try: data, status_code fetch_job_status(job_id, sched_host, sched_port, timeout30) if status_code ! 200: logger.warning(f警告请求API失败HTTP状态码{status_code}) time.sleep(poll_interval) continue except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f请求异常{e}{poll_interval}秒后重试...) time.sleep(poll_interval) continue超时控制支持可配置的超时机制防止无限等待elapsed time.time() - start_time if elapsed timeout: die(f等待超时{timeout}秒任务仍未完成) 最佳实践与性能优化1. 轮询间隔优化根据作业类型调整轮询间隔短作业设置较短的轮询间隔5-10秒长作业设置较长的轮询间隔30-60秒批量作业使用组合脚本减少API调用2. 批量作业管理通过脚本自动化批量作业提交#!/bin/bash for i in {1..10}; do JOB_ID$(python3 src/submit_job.py --job_yaml job$i.yaml) echo 作业 $i ID: $JOB_ID # 异步等待或记录ID后续处理 done3. 资源利用率监控通过API获取作业健康状态监控系统资源job_health finish_data.get(job_health) result_root finish_data.get(result_root) if job_health ! success: logger.error(f作业健康状态异常{job_health}) 实际应用场景场景1持续集成测试在CI/CD流水线中集成cci-job-client# .gitlab-ci.yml 示例 stages: - test kernel_performance_test: stage: test script: - python3 src/submit_wait_job.py --job_yaml kernel-test.yaml --timeout 3600 artifacts: paths: - test-results/场景2性能基准测试定期运行性能基准测试并收集数据# 定期性能测试脚本 #!/bin/bash DATE$(date %Y%m%d) JOB_ID$(python3 src/submit_job.py --extra test_typeperformance date$DATE) python3 src/wait_job_finish.py --job_id $JOB_ID --logs_dir results/$DATE场景3故障排查与调试使用详细日志进行故障排查# 启用调试模式 export LOG_LEVELDEBUG python3 src/submit_wait_job.py --job_yaml debug.yaml 总结与展望cci-job-client通过精心设计的API交互机制为Linux内核性能测试提供了完整的自动化解决方案。其核心优势包括✅简洁的API封装- 隐藏复杂的调度器交互细节✅智能的状态管理- 自动处理作业生命周期✅灵活的配置选项- 支持多种参数传递方式✅完善的错误处理- 确保作业执行的可靠性✅详细的结果分析- 提供全面的测试报告通过深入理解cci-job-client与Compass-ci调度器的API交互机制您可以更有效地利用这一工具进行Linux内核性能测试提高测试效率和质量。无论是单次测试还是批量作业cci-job-client都能提供稳定可靠的服务支持。立即开始使用cci-job-client体验高效的Linux内核性能测试自动化流程【免费下载链接】cci-job-clientA LKP jobs client for Compass-ci: submit LKP jobs and get the status of the LKP jobs项目地址: https://gitcode.com/openeuler/cci-job-client创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考