Kubernetes API的使用方式

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Kubernetes API属于声明式API编程，它和常用的命令式编程有一些区别。通俗的说，命令式编程是第一人称，我要做什么，我要怎么做。操作系统最喜欢这种编程范式了，操作系统几乎不用"思考", 只要一对一的将代码翻译成指令就可以了。而声明式编程则类似于"第二人称"，也就是你要做什么。有点"产品经理"和"开发“之间的关系， "产品经理"只负责提需求，而"开发"怎么实现他不并关心。

用户相对Kubernetes就是"产品经理"的角色，用户只需要给Kubernetes提需求就可以了，比如说你(Kubernetes)给我(用户)创建一个运行Mysql服务的Demployment，这个Deployment运行的Pod镜像是xxxx，运行参数是xxxxx，挂载的数据卷是xxxxx。。。。。等等。开发(Kubernetes)接受到这个需求后，看看需求是否合理(验证Deployment里面的参数是否正确)，然后就开始创建了。等待创建成功后，就告诉"产品经理"(用户)Deployment创建成功。

在创建过程中，用户并没有(也不需要)关心服务是如何创建的。这种操作方式就是声明式API。

对于Kubernetes来说，声明式API最大的难点就在于如何提一个正确的需求了。所以下面来看看如何给Kubernetes提需求。

API的载体 -- Yaml

用户可以通过kubectl与Kubernetes交互，使用kubectl会通过读取指定的资源定义文件来要求kubernetes创建各种资源，这里的资源文件指的就是"需求文档"，在里面规定了各种资源的"大小"，"规格"。为了用户可以方便理解里面的内容(实际使用过程中，感觉使用yaml其实并不方便。尤其是当数据层次多的时候，经常出现空白符不匹配导致解析失败的问题)，资源文件使用了yaml格式(yaml对用户友好，kubectl提交需求时，会将yaml转换成json格式，所以Kubernetes其实最终读取的是json格式的需求文档).

我经常在编辑完之后，通过 https://codebeautify.org/yaml-validator 来验证格式是否正确。

编辑Yaml过程中，有如下几个注意事项:

通过空格控制缩进，不支持Tab
如果参数是以空格开始，则需要单引号将其包含起来，如果参数中包括单引号，则需要进行转义操作
冒号后一定要有空格
使用一个短横+一个空格表示列表，同样的缩进层级表示属于同一个列表
空值使用null或者~表示。

API文档总览

Kubernetes的API文档在 https://kubernetes.io/docs/reference/ 点击版本号，就可以看到相对应的API文档说明。

Kubernetes API大致分为以下几类(个人起的名称，未必准确)：

计算类
负载类
配置类
管理类

计算类对应是Workload，主要是Pod，Job，Deployment，ReplicaSet之类涉及到CPU计算的各种资源。负载类指的是LB类资源，配置类指的是ConfigMap之类涉及到外部资源的数据资源，而管理类指的是对集群的管理，例如创建命名空间，节点隔离等

对Kubernetes的资源操作，绝大多数就是对上面四类资源的操作。

一个标准的Kubernetes 资源文件，其结构大致是下面的样子:

apiVersion:
kind:
metadata:
spec:
status:

apiVersion表示API版本，服务端会通过读取这个版本号，来进行内容验证。这个版本号可以通过API文档获取，例如要编写一个Deployment资源，首先查看API文档(https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.17/#daemonset-v1-apps)如下：

版本号由Group/Version这样的格式组成，因此Deployment的apiVersion就是apps/v1。需要注意下面一行小字: "Other API versions of this object exist: v1beta2 v1beta1 v1beta1"，因此apps/v1beta2， apps/v1beta1这样的版本号也是合法的。具体使用哪个版本号，最终要取决于集群支持哪个版本号。

kind表示操作的是什么资源，向上面要操作Deployment，kind就是Deployment。如果要创建Pod，则Kind就是Pod。

metadata则是此资源的一些元数据，如何设置后面会聊到

spec是具体如何创建这个资源，同样放到后面再聊

status是此资源状态数据，用户不需要设置，即便设置，集群也会过滤掉

总结一下:

用户通过apiversion+kind告之集群，准备按照哪个API版本所规定的协议创建何种资源。集群确认支持指定版本和资源后，就会读取后面的资源详细参数。但需要注意，未必所有资源都有这几项，例如Configmap就没有Spec,但却增加了data. 后面会聊到如何通过API文档来组织资源文件

创建资源

来看metadata。每种资源有不同的metadata规范，大部分场景中可以通用的，也就是说虽然资源不同，但metadata格式相同，只是里面的参数不同。当需要查看具体metadata时，直接点击metadata下面的ObjectMeta,如下图：

会跳到ObjectMeata定义页面中：

这里仍然假设需要创建一个Deployment，apiVersion和kind此时都已经确定了(如果仍然不明白，建议再看一下上面一节)。然后开始写metedata. 通过ObjectMeta可以看到里面有很多属性，例如annotations表示一些注释信息，类型是obejct，通过后面的链接: https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations/ 可以得知是一个key=value格式的map。如果要添加注释信息，可以按照如下方式编写:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"

在创建任何资源时，name和namesapce都是需要指定的(namespace如果不指定，默认是default，但指定namespace是一个好习惯)。查看name和namespace的定义:

都是字符串格式，因此在上面基础之上在添加name和namespace：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"
  name: envoy-01
  namespace: tio

在某些场景中(其实是大多数场景)，需要通过label来筛选对应的workload，所以有必要给我的Deployment添加特定的Label，查看一下Label的定义:

查看后面的链接 (https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/) 可以看出也是一个key=value格式的map，和annotations一样，所以添加label如下：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"
  labels:
    k8s-app: envoy-01
  name: envoy-01
  namespace: tio

metadata的定义就先看到这里，下面来看spec应该如何定义。

同样，直接点击deploymentspec下面的类型定义，

每个资源的spec都不同，下面是DeploymentSpec的定义:

每个属性都有解释，这里就不逐一翻译了，我们假设这个Deployment预期两个Pod，因此replicas=2，通过selector来匹配ReplicaSet，设定strategy为滚动更新。在上面资源文件的基础之上，我们继续定义spec，如下：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"
  labels:
    k8s-app: envoy-01
  name: envoy-01
  namespace: tio
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: envoy-01
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate

selector可以参考(https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.17/#labelselector-v1-meta)规定的规范， strategy可以参看(https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.17/#deploymentstrategy-v1-apps)。

这些定义完成后，就剩下Template了，这个用来定义应该如何来创建Pod(或者说表示用户想要一个什么样的Pod)。

点击下面的Pod数据定义:

可以看到Pod Template有两个属性:

因此资源文件大致应该是如下的样子:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"
  labels:
    k8s-app: envoy-01
  name: envoy-01
  namespace: tio
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: envoy-01
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
    spec:

metadata和spec. 其中metadata和上面我们所设置的metadata一样，这里就不赘述了。spec通过下面的定义可以得知是podspec。

点击podspec后可以看到和经常设置的docker container参数有一些类似了：

我们继续在上面资源文件基础上补充podspec的内容

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "1"
  labels:
    k8s-app: envoy-01
  name: envoy-01
  namespace: tio
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: envoy-01
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: envoy-01
    spec:
      containers:
      - args:
        - -c
        - /etc/envoy/envoy.yaml
        - --service-node
        - sn1
        - --service-cluster
        - sc1
        command:
        - envoy
        image: envoyproxy/envoy
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: envoy
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
        securityContext:
          privileged: false
          procMount: Default
        terminationMessagePath: /dev/termination-log
        terminationMessagePolicy: File
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/envoy
          name: conf

至此，一个最简单的Deployment资源文件就写好了。剩下的就是通过kubectl提交这个需求给Kubernetes集群，然后就可以等待Kubernetes慢慢创建资源了。

来源：CSDN

作者：? annie?

链接：https://blog.csdn.net/weixin_45714179/article/details/103561900

标签

Kubernetes