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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。
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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 的基本架构如图所示：
简单来说，KubeVela 通过添加 Workload Type和 Trait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。
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 api-group, version 和 kind 定位资源，而 kind 在 K8s restful API 中对应的是 resources。以大家熟悉 Deployment 和 ingress 为例，它的对应关系如下：
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。
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。
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 output 和 parameter 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。
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。
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
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。
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。
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
}
}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]
}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
}]
}
...
}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
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
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。
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
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
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
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 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，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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