{"优化策略":{"Job优化":["合理设置资源请求与限制，避免资源争抢（如CPU/Memory）","利用parallelism和completions实现任务分片并行处理","配置backoffLimit控制重试策略，避免无限重试","通过activeDeadlineSeconds强制终止超时任务"],"CronJob优化":["设置concurrencyPolicy防止任务重叠（Forbid/Replace）","使用startingDeadlineSeconds确保错过调度窗口的任务补偿","通过successfulJobsHistoryLimit清理历史记录，避免etcd压力","在Cron表达式设计中预留资源缓冲时间，避免集群过载"]},"实践经验":{"批量数据处理":"通过Job动态生成Worker Pod处理队列消息，配合HPA实现弹性批处理","定时报表生成":"使用CronJob配置每日低峰期执行，通过Affinity分散节点负载","CI/CD流水线":"结合TTLAfterFinished自动清理已完成任务Pod"},"常见挑战":["任务依赖管理需结合Argo Workflows等工具实现DAG","大规模Job并发导致API Server压力激增","节点故障时卷挂载失败导致任务卡死","分布式锁机制在K8s原生资源中的实现复杂性","Metrics监控缺失需自主集成Prometheus exporter"],"工具链增强":["Kube-batch用于队列优先级调度","Volcano支持Gang Scheduling防止任务部分完成","自定义Controller实现跨命名空间任务配额管理"]}