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如何给你的K8s PaaS 上线一个新功能

发布时间:2021-12-16 10:02:16 来源:亿速云 阅读:121 作者:柒染 栏目:云计算

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何给你的K8s PaaS 上线一个新功能,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

下面讲解一下如何在 20 分钟内,为你基于 KubeVela 的 PaaS “上线“一个新能力。

在正式开始之前,请确保你本地已经正确安装了 KubeVela 及其依赖的 K8s 环境。

KubeVela 扩展的基本结构

KubeVela 的基本架构如图所示:

如何给你的K8s PaaS 上线一个新功能

简单来说,KubeVela 通过添加 Workload TypeTrait 来为用户扩展能力,平台的服务提供方通过 Definition 文件注册和扩展,向上通过 Appfile 透出扩展的功能。官方文档中也分别给出了基本的编写流程,其中 2 个是 Workload 的扩展例子,一个是 Trait 的扩展例子:

  • OpenFaaS 为例的 Workload Type 扩展

  • 云资源 RDS 为例的 Workload Type 扩展

  • KubeWatch 为例的 Trait 扩展

我们以一个内置的 WorkloadDefinition 为例来介绍一下 Definition 文件的基本结构:

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: WorkloadDefinition
metadata:
  name: webservice
  annotations:
    definition.oam.dev/description: "`Webservice` is a workload type to describe long-running, scalable, containerized services that have a stable network endpoint to receive external network traffic from customers.
    If workload type is skipped for any service defined in Appfile, it will be defaulted to `Web Service` type."
spec:
  definitionRef:
    name: deployments.apps
  extension:
    template: |
      output: {
          apiVersion: "apps/v1"
          kind:       "Deployment"
          spec: {
              selector: matchLabels: {
                  "app.oam.dev/component": context.name
              }
              template: {
                  metadata: labels: {
                      "app.oam.dev/component": context.name
                  }
                  spec: {
                      containers: [{
                          name:  context.name
                          image: parameter.image
                          if parameter["cmd"] != _|_ {
                              command: parameter.cmd
                          }
                          if parameter["env"] != _|_ {
                              env: parameter.env
                          }
                          if context["config"] != _|_ {
                              env: context.config
                          }
                          ports: [{
                              containerPort: parameter.port
                          }]
                          if parameter["cpu"] != _|_ {
                              resources: {
                                  limits:
                                      cpu: parameter.cpu
                                  requests:
                                      cpu: parameter.cpu
                              }}
                      }]
              }}}
      }
      parameter: {
          // +usage=Which image would you like to use for your service
          // +short=i
          image: string

          // +usage=Commands to run in the container
          cmd?: [...string]

          // +usage=Which port do you want customer traffic sent to
          // +short=p
          port: *80 | int
          // +usage=Define arguments by using environment variables
          env?: [...{
              // +usage=Environment variable name
              name: string
              // +usage=The value of the environment variable
              value?: string
              // +usage=Specifies a source the value of this var should come from
              valueFrom?: {
                  // +usage=Selects a key of a secret in the pod's namespace
                  secretKeyRef: {
                      // +usage=The name of the secret in the pod's namespace to select from
                      name: string
                      // +usage=The key of the secret to select from. Must be a valid secret key
                      key: string
                  }
              }
          }]
          // +usage=Number of CPU units for the service, like `0.5` (0.5 CPU core), `1` (1 CPU core)
          cpu?: string
      }

乍一看挺长的,好像很复杂,但是不要着急,其实细看之下它分为两部分:

  • 不含扩展字段的 Definition 注册部分

  • 供 Appfile 使用的扩展模板(CUE Template)部分

我们拆开来慢慢介绍,其实学起来很简单。

不含扩展字段的 Definition 注册部分

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: WorkloadDefinition
metadata:
  name: webservice
  annotations:
    definition.oam.dev/description: "`Webservice` is a workload type to describe long-running, scalable, containerized services that have a stable network endpoint to receive external network traffic from customers.
    If workload type is skipped for any service defined in Appfile, it will be defaulted to `Web Service` type."
spec:
  definitionRef:
    name: deployments.apps

这一部分满打满算 11 行,其中有 3 行是在介绍 webservice 的功能,5行是固定的格式。只有 2 行是有特定信息:

  definitionRef:
    name: deployments.apps

这两行的意思代表了这个 Definition 背后用的 CRD 名称是什么,其格式是 <resources>.<api-group>。了解 K8s 的同学应该知道 K8s 中比较常用的是通过 api-group, versionkind 定位资源,而 kind 在 K8s restful API 中对应的是 resources。以大家熟悉 Deploymentingress 为例,它的对应关系如下:

如何给你的K8s PaaS 上线一个新功能

这里补充一个小知识,为什么有了 kind 还要加个 resources 的概念呢? 因为一个 CRD 除了 kind 本身还有一些像 status,replica 这样的字段希望跟 spec 本身解耦开来在 restful API 中单独更新, 所以 resources 除了 kind 对应的那一个,还会有一些额外的 resources,如 Deployment 的 status 表示为 deployments/status

所以相信聪明的你已经明白了不含 extension 的情况下,Definition 应该怎么写了,最简单的就是根据 K8s 的资源组合方式拼接一下,只要填下面三个尖括号的空格就可以了。

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: WorkloadDefinition
metadata:
  name: <这里写名称>
spec:
  definitionRef:
    name: <这里写resources>.<这里写api-group>

针对运维特征注册(TraitDefinition)也是这样。

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: TraitDefinition
metadata:
  name: <这里写名称>
spec:
  definitionRef:
    name: <这里写resources>.<这里写api-group>

所以把 Ingress 作为 KubeVela 的扩展写进去就是:

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: TraitDefinition
metadata:
  name:  ingress
spec:
  definitionRef:
    name: ingresses.networking.k8s.io

除此之外,TraitDefinition 中还增加了一些其他功能模型层功能,如:

  • appliesToWorkloads: 表示这个 trait 可以作用于哪些 Workload 类型。

  • conflictWith: 表示这个 trait 和哪些其他类型的 trait 有冲突。

  • workloadRefPath: 表示这个 trait 包含的 workload 字段是哪个,KubeVela 在生成 trait 对象时会自动填充。 ...

这些功能都是可选的,本文中不涉及使用,在后续的其他文章中我们再给大家详细介绍。

所以到这里,相信你已经掌握了一个不含 extensions 的基本扩展模式,而剩下部分就是围绕 CUE 的抽象模板。

供 Appfile 使用的扩展模板(CUE Template)部分

对 CUE 本身有兴趣的同学可以参考这篇 CUE 基础入门 多做一些了解,限于篇幅本文对 CUE 本身不详细展开。

大家知道 KubeVela 的 Appfile 写起来很简洁,但是 K8s 的对象是一个相对比较复杂的 YAML,而为了保持简洁的同时又不失可扩展性,KubeVela 提供了一个从复杂到简洁的桥梁。 这就是 Definition 中 CUE Template 的作用。

CUE 格式模板

让我们先来看一个 Deployment 的 YAML 文件,如下所示,其中很多内容都是固定的框架(模板部分),真正需要用户填的内容其实就少量的几个字段(参数部分)。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
meadata:
  name: mytest
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: mytest
        env:
        - name: a
          value: b
        image: nginx:v1
    metadata:
      labels:
        app.oam.dev/component: mytest
  selector:
    matchLabels:
      app.oam.dev/component: mytest

在 KubeVela 中,Definition 文件的固定格式就是分为 outputparameter 两部分。其中output中的内容就是“模板部分”,而 parameter 就是参数部分。

那我们来把上面的 Deployment YAML 改写成 Definition 中模板的格式。

output: {
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       "Deployment"
    metadata: name: "mytest"
    spec: {
        selector: matchLabels: {
            "app.oam.dev/component": "mytest"
        }
        template: {
            metadata: labels: {
                "app.oam.dev/component": "mytest"
            }
            spec: {
                containers: [{
                    name:  "mytest"
                    image: "nginx:v1"
                    env: [{name:"a",value:"b"}]
                }]
            }}}
}

这个格式跟 json 很像,事实上这个是 CUE 的格式,而 CUE 本身就是一个 json 的超集。也就是说,CUE的格式在满足 JSON 规则的基础上,增加了一些简便规则, 使其更易读易用:

  • C 语言的注释风格。

  • 表示字段名称的双引号在没有特殊符号的情况下可以缺省。

  • 字段值结尾的逗号可以缺省,在字段最后的逗号写了也不会出错。

  • 最外层的大括号可以省略。

CUE 格式的模板参数--变量引用

编写好了模板部分,让我们来构建参数部分,而这个参数其实就是变量的引用。

parameter: {
    name: string
    image: string
}
output: {
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       "Deployment"
    spec: {
        selector: matchLabels: {
            "app.oam.dev/component": parameter.name
        }
        template: {
            metadata: labels: {
                "app.oam.dev/component": parameter.name
            }
            spec: {
                containers: [{
                    name:  parameter.name
                    image: parameter.image
                }]
            }}}
}

如上面的这个例子所示,KubeVela 中的模板参数就是通过 parameter 这个部分来完成的,而 parameter 本质上就是作为引用,替换掉了 output 中的某些字段。

完整的 Definition 以及在 Appfile 使用

事实上,经过上面两部分的组合,我们已经可以写出一个完整的 Definition 文件:

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: WorkloadDefinition
metadata:
  name: mydeploy
spec:
  definitionRef:
    name: deployments.apps
  extension:
    template: |
        parameter: {
            name: string
            image: string
        }
        output: {
            apiVersion: "apps/v1"
            kind:       "Deployment"
            spec: {
                selector: matchLabels: {
                    "app.oam.dev/component": parameter.name
                }
                template: {
                    metadata: labels: {
                        "app.oam.dev/component": parameter.name
                    }
                    spec: {
                        containers: [{
                            name:  parameter.name
                            image: parameter.image
                        }]
                    }}}
        }

为了方便调试,一般情况下可以预先分为两个文件,一部分放前面的 yaml 部分,假设命名为 def.yaml 如:

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2
kind: WorkloadDefinition
metadata:
  name: mydeploy
spec:
  definitionRef:
    name: deployments.apps
  extension:
    template: |

另一个则放 cue 文件,假设命名为 def.cue

parameter: {
    name: string
    image: string
}
output: {
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       "Deployment"
    spec: {
        selector: matchLabels: {
            "app.oam.dev/component": parameter.name
        }
        template: {
            metadata: labels: {
                "app.oam.dev/component": parameter.name
            }
            spec: {
                containers: [{
                    name:  parameter.name
                    image: parameter.image
                }]
            }}}
}

先对 def.cue 做一个格式化,格式化的同时 cue 工具本身会做一些校验,也可以更深入的通过 cue 命令做调试:

cue fmt def.cue

调试完成后,可以通过脚本把这个 yaml 组装:

./hack/vela-templates/mergedef.sh def.yaml def.cue > mydeploy.yaml

再把这个 yaml 文件 apply 到 K8s 集群中。

$ kubectl apply -f mydeploy.yaml
workloaddefinition.core.oam.dev/mydeploy created

一旦新能力 kubectl apply 到了 Kubernetes 中,不用重启,也不用更新,KubeVela 的用户可以立刻看到一个新的能力出现并且可以使用了:

$ vela worklaods
Automatically discover capabilities successfully ✅ Add(1) Update(0) Delete(0)

TYPE           CATEGORY    DESCRIPTION
+mydeploy      workload    description not defined

NAME        DESCRIPTION
mydeploy    description not defined

在 Appfile 中使用方式如下:

name: my-extend-app
services:
  mysvc:
    type: mydeploy
    image: crccheck/hello-world
    name: mysvc

执行 vela up 就能把这个运行起来了:

$ vela up -f docs/examples/blog-extension/my-extend-app.yaml
Parsing vela appfile ...
Loading templates ...

Rendering configs for service (mysvc)...
Writing deploy config to (.vela/deploy.yaml)

Applying deploy configs ...
Checking if app has been deployed...
App has not been deployed, creating a new deployment...
✅ App has been deployed ????????????
    Port forward: vela port-forward my-extend-app
             SSH: vela exec my-extend-app
         Logging: vela logs my-extend-app
      App status: vela status my-extend-app
  Service status: vela status my-extend-app --svc mysvc

我们来查看一下应用的状态,已经正常运行起来了(HEALTHY Ready: 1/1):

$ vela status my-extend-app
About:

  Name:          my-extend-app
  Namespace:     env-application
  Created at:    2020-12-15 16:32:25.08233 +0800 CST
  Updated at:    2020-12-15 16:32:25.08233 +0800 CST

Services:

  - Name: mysvc
    Type: mydeploy
    HEALTHY Ready: 1/1

Definition 模板中的高级用法

上面我们已经通过模板替换这个最基本的功能体验了扩展 KubeVela 的全过程,除此之外,可能你还有一些比较复杂的需求,如条件判断,循环,复杂类型等,需要一些高级的用法。

结构体参数

如果模板中有一些参数类型比较复杂,包含结构体和嵌套的多个结构体,就可以使用结构体定义。

  1. 定义一个结构体类型,包含 1 个字符串成员、1 个整型和 1 个结构体成员。

#Config: {
 name:  string
 value: int
 other: {
   key: string
   value: string
 }
}
  1. 在变量中使用这个结构体类型,并作为数组使用。

parameter: {
 name: string
 image: string
 config: [...#Config]
}
  1. 同样的目标中也是以变量引用的方式使用。

output: {
   ...
         spec: {
             containers: [{
                 name:  parameter.name
                 image: parameter.image
                 env: parameter.config
             }]
         }
    ...
}
  1. Appfile 中的写法就是按照 parameter 定义的结构编写。

name: my-extend-app
services:
mysvc:
 type: mydeploy
 image: crccheck/hello-world
 name: mysvc
 config:
 - name: a
   value: 1
   other:
     key: mykey
     value: myvalue

条件判断

有时候某些参数加还是不加取决于某个条件:

parameter: {
    name:   string
    image:  string
    useENV: bool
}
output: {
    ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            if parameter.useENV == true {
                env: [{name: "my-env", value: "my-value"}]
            }
        }]
    }
    ...
}

在 Appfile 就是写值。

name: my-extend-app
services:
  mysvc:
    type: mydeploy
    image: crccheck/hello-world
    name: mysvc
    useENV: true

可缺省参数

有些情况下参数可能存在也可能不存在,即非必填,这个时候一般要配合条件判断使用,对于某个字段不存在的情况,判断条件是是 _variable != _|_

parameter: {
    name: string
    image: string
    config?: [...#Config]
}
output: {
    ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            if parameter.config != _|_ {
                config: parameter.config
            }
        }]
    }
    ...
}

这种情况下 Appfile 的 config 就非必填了,填了就渲染,没填就不渲染。

默认值

对于某些参数如果希望设置一个默认值,可以采用这个写法。

parameter: {
    name: string
    image: *"nginx:v1" | string
}
output: {
    ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
        }]
    }
    ...
}

这个时候 Appfile 就可以不写 image 这个参数,默认使用 "nginx:v1":

name: my-extend-app
services:
  mysvc:
    type: mydeploy
    name: mysvc

循环

Map 类型的循环

parameter: {
    name:  string
    image: string
    env: [string]: string
}
output: {
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            env: [
                for k, v in parameter.env {
                    name:  k
                    value: v
                },
            ]
        }]
    }
}

Appfile 中的写法:

name: my-extend-app
services:
  mysvc:
    type: mydeploy
    name:  "mysvc"
    image: "nginx"
    env:
      env1: value1
      env2: value2

数组类型的循环

parameter: {
    name:  string
    image: string
    env: [...{name:string,value:string}]
}
output: {
  ...
     spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            env: [
                for _, v in parameter.env {
                    name:  v.name
                    value: v.value
                },
            ]
        }]
    }
}

Appfile 中的写法:

name: my-extend-app
services:
  mysvc:
    type: mydeploy
    name:  "mysvc"
    image: "nginx"
    env:
    - name: env1
      value: value1
    - name: env2
      value: value2

KubeVela 内置的 context 变量

大家可能也注意到了,我们在 parameter 中定义的 name 每次在 Appfile中 实际上写了两次,一次是在 services 下面(每个service都以名称区分), 另一次则是在具体的name参数里面。事实上这里重复的不应该由用户再写一遍,所以 KubeVela 中还定义了一个内置的 context,里面存放了一些通用的环境上下文信息,如应用名称、秘钥等。 直接在模板中使用 context 就不需要额外增加一个 name 参数了, KubeVela 在运行渲染模板的过程中会自动传入。

parameter: {
    image: string
}
output: {
  ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  context.name
            image: parameter.image
        }]
    }
  ...
}

KubeVela 中的注释增强

KubeVela 还对 cuelang 的注释做了一些扩展,方便自动生成文档以及被 CLI 使用。

 parameter: {
          // +usage=Which image would you like to use for your service
          // +short=i
          image: string

          // +usage=Commands to run in the container
          cmd?: [...string]
       ...
      }

其中,+usgae 开头的注释会变成参数的说明,+short 开头的注释后面则是在 CLI 中使用的缩写。

上述就是小编为大家分享的如何给你的K8s PaaS 上线一个新功能了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

向AI问一下细节

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