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Kubernetes API Schema

简介: Kubernetes API Schema
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schema 一词起源于希腊语中的 formfigure,但具体应该如何定义 schema 取决于应用环境的上下文。schema 有不同的类型,其含义与数据科学、教育、营销和 SEO 以及心理学等领域密切相关。

在维基百科中将 schema 解释为,图式,在心理学中主要描述一种思维或行为类型,用来组织资讯的类别,以及资讯之间的关系。它也可以被描述为先入为主思想的心理结构,表示世界某些观点的框架,或是用于组织和感知新资讯的系统。

但在计算机中的 schema 其实与这个解释很接近了,从很多地方都可以看到 schema 这个名词,例如 database,openldap,programing language 等的。这里可以简单的把 _schema_ 理解为 元数据集合 (metadata component),主要包含元素及属性的声明,与其他数据结构组成。

数据库中的 schema

在数据库中,schema 就像一个骨架结构,代表整个数据库的逻辑视图。它设计了应用于特定数据库中数据的所有约束。当在数据建模时,就会产生一个 schema。在谈到关系数据库]和面向对象数据库时经常使用 schema。有时也指将结构或文本的描述。

数据库中 schema 描述数据的形状以及它与其他模型、表和库之间的关系。在这种情况下,数据库条目是 schema 的一个实例,包含 schema 中描述的所有属性。

数据库 schema 通常分为两类:定义数据文件实际存储方式的物理数据库 schema 和逻辑数据库 schema,它描述了应用于存储数据的所有逻辑约束,包括完整性、表和视图。常见包括

  • 星型模式(star schema)
  • 雪花模式(snowflake schema)
  • 事实星座模型(fact constellation schema 或 galaxy schema)

星型模式是类似于一个简单的数据仓库图,包括一对多的事实表和维度表。它使用非规范化数据。

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雪花模式是更为复杂的一种流行的数据库模式,在该模式下,维度表是规范化的,可以节省存储空间并最大限度地减少数据冗余。

事实星座模式远比星型模式和雪花模式复杂得多。它拥有多个共享多个维度表的事实表。

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Kubernetes 中的 schema

通过上面的阐述,大概上可以明白 schema 究竟是什么东西了,在 Kubernetes 中也有 schema 的概念,通过对 kubernetes 中资源(GVK)的规范定义、相互关系间的映射等,schema 即 k8s 资源对象元数据。


而 kubernetes 中资源对象即 Group Version Kind 这些被定义在 staging/src/k8s.io/api/type.go 中,即平时所操作的 yaml 文件,例如

apiVersion: apps/v1kind: Deployment  metadata:  name:  ngx  namespace: defaultspec:  selector:      matchLabels:      app: ngx  template:      metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: ngx-schema        image: nginx        ports:        - containerPort: 80

而对应的的即为 TypeMeta 、ObjectMeta 和 DeploymentSpec,TypeMeta 为 kind 与 apiserver,ObjectMeta 为 Name 、Namespace CreationTimestamp 等段。


DeploymentSpec 则对应了 yaml 中的 spec。


而整个 yaml 组成了 一个 k8s 的资源对象。


type Deployment struct {metav1.TypeMeta json:",inline"// Standard object metadata.// +optionalmetav1.ObjectMeta json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"


// Specification of the desired behavior of the Deployment.// +optionalSpec DeploymentSpec `json:"spec,omitempty" protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"`
// Most recently observed status of the Deployment.// +optionalStatus DeploymentStatus `json:"status,omitempty" protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`


}register.go 则是将对应的资源类型注册到 schema 中的类


var (    // TODO: move SchemeBuilder with zz_generated.deepcopy.go to k8s.io/api.    // localSchemeBuilder and AddToScheme will stay in k8s.io/kubernetes.    SchemeBuilder      = runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)    localSchemeBuilder = &SchemeBuilder    AddToScheme        = localSchemeBuilder.AddToScheme)
// Adds the list of known types to the given scheme.func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error {    scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,        &Deployment{},        &DeploymentList{},        &StatefulSet{},        &StatefulSetList{},        &DaemonSet{},        &DaemonSetList{},        &ReplicaSet{},        &ReplicaSetList{},        &ControllerRevision{},        &ControllerRevisionList{},    )    metav1.AddToGroupVersion(scheme, SchemeGroupVersion)    return nil}

apimachinery 包则是 schema 的实现,通过看其内容可以发现,kubernetes 中 schema 就是 GVK 的属性约束 与 GVR 之间的映射。

通过示例了解 schema

例如在 apps/v1/deployment 这个资源,在代码中表示 k8s.io/api/apps/v1/types.go ,如果需要对其资源进行扩展那么需要怎么做?如,建立一个 StateDeplyment 资源

type Deployment struct {    metav1.TypeMeta `json:",inline"`    // Standard object metadata.    // +optional    metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`

如上述代码所示,Deployment 中的 metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta

image

那么我们复制一个 Deployment 为 StateDeployment,注意,因为 Deployment 的两个属性, metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta 分别实现了不同的方法,如图所示

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所以在实现方法时,需要实现 DeepCopyinfoDeepCopy 和继承接口 ObjectDeepCopyObject 方法

// DeepCopyInto is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, writing into out. in must be non-nil.func (in *StateDeployment) DeepCopyInto(out *StateDeployment) {    *out = *in    out.TypeMeta = in.TypeMeta    in.ObjectMeta.DeepCopyInto(&out.ObjectMeta)    in.Spec.DeepCopyInto(&out.Spec)    in.Status.DeepCopyInto(&out.Status)    return}
// DeepCopy is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new StateDeployment.func (in *StateDeployment) DeepCopy() *StateDeployment {    if in == nil {        return nil    }    out := new(StateDeployment)    in.DeepCopyInto(out)    return out}
// DeepCopyObject is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new runtime.Object.func (in *StateDeployment) DeepCopyObject() runtime.Object {    if c := in.DeepCopy(); c != nil {        return c    }    return nil}

那么扩展一个资源的整个流为:


  • 资源类型在:k8s.io/api/{Group}/types.go
  • 资料类型的实现接口 k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object
  • 其中是基于 Deployment 的类型,metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta
  • metav1.TypeMeta 实现了 GetObjectKind()metav1.ObjectMeta 实现了 DeepCopyinfo=()DeepCopy() ,还需要实现 DeepCopyObject()
  • 最后注册资源到 schema 中 k8s.io/api/apps/v1/register.go


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