Kubernetes Operator 知多少(開發篇)

本文轉載自查看原文 2021-01-02 16:21 488 啟示錄

在 Kubernetes 的監控方案中我們經常會使用到一個Promethues Operator的項目，該項目可以更加方便的去使用 Prometheus，而不需要直接去使用最原始的一些資源對象，比如 Pod、Deployment，隨着 Prometheus Operator 項目的成功，CoreOS 公司開源了一個比較厲害的工具：Operator Framework，該工具可以讓開發人員更加容易的開發 Operator 應用。

在本篇文章中介紹一個簡單示例來演示如何使用 Operator Framework 框架來開發一個 Operator 應用。

Kubernetes Operator

Operator 是由 CoreOS 開發的，用來擴展 Kubernetes API，特定的應用程序控制器，它用來創建、配置和管理復雜的有狀態應用，如數據庫、緩存和監控系統。Operator 基於 Kubernetes 的資源和控制器概念之上構建，但同時又包含了應用程序特定的領域知識。創建Operator 的關鍵是CRD（自定義資源）的設計。

Kubernetes 1.7 版本以來就引入了自定義控制器的概念，該功能可以讓開發人員擴展添加新功能，更新現有的功能，並且可以自動執行一些管理任務，這些自定義的控制器就像 Kubernetes 原生的組件一樣，Operator 直接使用 Kubernetes API進行開發，也就是說他們可以根據這些控制器內部編寫的自定義規則來監控集群、更改 Pods/Services、對正在運行的應用進行擴縮容。

Operator Framework

Operator Framework 同樣也是 CoreOS 開源的一個用於快速開發 Operator 的工具包，該框架包含兩個主要的部分：

Operator SDK: 無需了解復雜的 Kubernetes API 特性，即可讓你根據你自己的專業知識構建一個 Operator 應用。
Operator Lifecycle Manager OLM: 幫助你安裝、更新和管理跨集群的運行中的所有 Operator（以及他們的相關服務）

Workflow

Operator SDK 提供以下工作流來開發一個新的 Operator：

1. 使用 SDK 創建一個新的 Operator 項目
1. 通過添加自定義資源（CRD）定義新的資源 API
1. 指定使用 SDK API 來 watch 的資源
1. 定義 Operator 的協調（reconcile）邏輯
1. 使用 Operator SDK 構建並生成 Operator 部署清單文件

Demo實戰

我們平時在部署一個簡單的 Webserver 到 Kubernetes 集群中的時候，都需要先編寫一個 Deployment 的控制器，然后創建一個 Service 對象，通過 Pod 的 label 標簽進行關聯，最后通過 Ingress 或者 type=NodePort 類型的 Service 來暴露服務，每次都需要這樣操作，是不是略顯麻煩，我們就可以創建一個自定義的資源對象，通過我們的 CRD 來描述我們要部署的應用信息，比如鏡像、服務端口、環境變量等等，然后創建我們的自定義類型的資源對象的時候，通過控制器去創建對應的 Deployment 和 Service，是不是就方便很多了，相當於我們用一個資源清單去描述了 Deployment 和 Service 要做的兩件事情。

這里我們將創建一個名為 AppService 的 CRD 資源對象，然后定義如下的資源清單進行應用部署：

apiVersion: app.example.com/v1
kind: AppService
metadata:
  name: nginx-app
spec:
  size: 2
  image: nginx:1.7.9
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
      nodePort: 30002

通過這里的自定義的 AppService 資源對象去創建副本數為2的 Pod，然后通過 nodePort=30002 的端口去暴露服務，接下來我們就來一步一步的實現我們這里的這個簡單的 Operator 應用。

開發環境

環境需求

要開發 Operator 自然 Kubernetes 集群是少不了的，還需要 Golang 的環境，這里的安裝就不多說了，然后還需要一個 Go 語言的依賴管理工具包：dep，由於 Operator SDK 是使用的 dep 該工具包，所以需要我們提前安裝好，可以查看資料：https://github.com/golang/dep，另外一個需要說明的是，由於 dep 去安裝的時候需要去谷歌的網站拉取很多代碼，所以正常情況下的話是會失敗的，需要做什么工作大家應該清楚吧？要科學。

安裝 operator-sdk

operator sdk 安裝方法非常多，我們可以直接在 github 上面下載需要使用的版本，然后放置到 PATH 環境下面即可，當然也可以將源碼 clone 到本地手動編譯安裝即可，如果你是 Mac，當然還可以使用常用的 brew 工具進行安裝

$ brew install operator-sdk
......
$ operator-sdk version
operator-sdk version: v0.7.0
$ go version
go version go1.11.4 darwin/amd64

我們這里使用的 sdk 版本是v0.7.0，其他安裝方法可以參考文檔：https://github.com/operator-framework/operator-sdk/blob/master/doc/user/install-operator-sdk.md

實戰演示

創建新項目

環境准備好了，接下來就可以使用 operator-sdk 直接創建一個新的項目了，命令格式為： operator-sdk new

按照上面我們預先定義的 CRD 資源清單，我們這里可以這樣創建：

# 創建項目目錄
$ mkdir -p operator-learning  
# 設置項目目錄為 GOPATH 路徑
$ cd operator-learning && export GOPATH=$PWD  
$ mkdir -p $GOPATH/src/github.com/cnych 
$ cd $GOPATH/src/github.com/cnych
# 使用 sdk 創建一個名為 opdemo 的 operator 項目
$ operator-sdk new opdemo
......
# 該過程需要國外網絡，需要花費很長時間，請耐心等待
......
$ cd opdemo && tree -L 2
.
├── Gopkg.lock
├── Gopkg.toml
├── build
│   ├── Dockerfile
│   ├── _output
│   └── bin
├── cmd
│   └── manager
├── deploy
│   ├── crds
│   ├── operator.yaml
│   ├── role.yaml
│   ├── role_binding.yaml
│   └── service_account.yaml
├── pkg
│   ├── apis
│   └── controller
├── vendor
│   ├── cloud.google.com
│   ├── contrib.go.opencensus.io
│   ├── github.com
│   ├── go.opencensus.io
│   ├── go.uber.org
│   ├── golang.org
│   ├── google.golang.org
│   ├── gopkg.in
│   ├── k8s.io
│   └── sigs.k8s.io
└── version
    └── version.go

23 directories, 8 files

到這里一個全新的 Operator 項目就新建完成了。

項目結構

使用operator-sdk new命令創建新的 Operator 項目后，項目目錄就包含了很多生成的文件夾和文件。

Gopkg.toml Gopkg.lock — Go Dep 清單，用來描述當前 Operator 的依賴包。
cmd - 包含 main.go 文件，使用 operator-sdk API 初始化和啟動當前 Operator 的入口。
deploy - 包含一組用於在 Kubernetes 集群上進行部署的通用的 Kubernetes 資源清單文件。
pkg/apis - 包含定義的 API 和自定義資源（CRD）的目錄樹，這些文件允許 sdk 為 CRD 生成代碼並注冊對應的類型，以便正確解碼自定義資源對象。
pkg/controller - 用於編寫所有的操作業務邏輯的地方
vendor - golang vendor 文件夾，其中包含滿足當前項目的所有外部依賴包，通過 go dep 管理該目錄。

我們主要需要編寫的是pkg目錄下面的 api 定義以及對應的 controller 實現。

添加 API

接下來為我們的自定義資源添加一個新的 API，按照上面我們預定義的資源清單文件，在 Operator 相關根目錄下面執行如下命令：

$ operator-sdk add api --api-version=app.example.com/v1 --kind=AppService

添加完成后，我們可以看到類似於下面的這樣項目結構：

添加控制器

上面我們添加自定義的 API，接下來可以添加對應的自定義 API 的具體實現 Controller，同樣在項目根目錄下面執行如下命令：

$ operator-sdk add controller --api-version=app.example.com/v1 --kind=AppService

這樣整個 Operator 項目的腳手架就已經搭建完成了，接下來就是具體的實現了。

自定義 API

打開源文件pkg/apis/app/v1/appservice_types.go，需要我們根據我們的需求去自定義結構體 AppServiceSpec，我們最上面預定義的資源清單中就有 size、image、ports 這些屬性，所有我們需要用到的屬性都需要在這個結構體中進行定義：

type AppServiceSpec struct {
	// INSERT ADDITIONAL SPEC FIELDS - desired state of cluster
	// Important: Run "operator-sdk generate k8s" to regenerate code after modifying this file
	// Add custom validation using kubebuilder tags: https://book.kubebuilder.io/beyond_basics/generating_crd.html
	Size  	  *int32                      `json:"size"`
	Image     string                      `json:"image"`
	Resources corev1.ResourceRequirements `json:"resources,omitempty"`
	Envs      []corev1.EnvVar             `json:"envs,omitempty"`
	Ports     []corev1.ServicePort        `json:"ports,omitempty"`
}

代碼中會涉及到一些包名的導入，由於包名較多，所以我們會使用一些別名進行區分，主要的包含下面幾個：

import (
    appsv1 "k8s.io/api/apps/v1"
    corev1 "k8s.io/api/core/v1"
    appv1 "github.com/cnych/opdemo/pkg/apis/app/v1"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)

這里的 resources、envs、ports 的定義都是直接引用的"k8s.io/api/core/v1"中定義的結構體，而且需要注意的是我們這里使用的是ServicePort，而不是像傳統的 Pod 中定義的 ContanerPort，這是因為我們的資源清單中不僅要描述容器的 Port，還要描述 Service 的 Port。

然后一個比較重要的結構體AppServiceStatus用來描述資源的狀態，當然我們可以根據需要去自定義狀態的描述，我這里就偷懶直接使用 Deployment 的狀態了：

type AppServiceStatus struct {
	// INSERT ADDITIONAL STATUS FIELD - define observed state of cluster
	// Important: Run "operator-sdk generate k8s" to regenerate code after modifying this file
	// Add custom validation using kubebuilder tags: https://book.kubebuilder.io/beyond_basics/generating_crd.html
	appsv1.DeploymentStatus `json:",inline"`
}

定義完成后，在項目根目錄下面執行如下命令：

$ operator-sdk generate k8s

改命令是用來根據我們自定義的 API 描述來自動生成一些代碼，目錄pkg/apis/app/v1/下面以zz_generated開頭的文件就是自動生成的代碼，里面的內容並不需要我們去手動編寫。

這樣我們就算完成了對自定義資源對象的 API 的聲明。

實現業務邏輯

上面 API 描述聲明完成了，接下來就需要我們來進行具體的業務邏輯實現了，編寫具體的 controller 實現，打開源文件pkg/controller/appservice/appservice_controller.go，需要我們去更改的地方也不是很多，核心的就是Reconcile方法，該方法就是去不斷的 watch 資源的狀態，然后根據狀態的不同去實現各種操作邏輯，核心代碼如下：

func (r *ReconcileAppService) Reconcile(request reconcile.Request) (reconcile.Result, error) {
	reqLogger := log.WithValues("Request.Namespace", request.Namespace, "Request.Name", request.Name)
	reqLogger.Info("Reconciling AppService")

	// Fetch the AppService instance
	instance := &appv1.AppService{}
	err := r.client.Get(context.TODO(), request.NamespacedName, instance)
	if err != nil {
		if errors.IsNotFound(err) {
			// Request object not found, could have been deleted after reconcile request.
			// Owned objects are automatically garbage collected. For additional cleanup logic use finalizers.
			// Return and don't requeue
			return reconcile.Result{}, nil
		}
		// Error reading the object - requeue the request.
		return reconcile.Result{}, err
	}

	if instance.DeletionTimestamp != nil {
		return reconcile.Result{}, err
	}

	// 如果不存在，則創建關聯資源
	// 如果存在，判斷是否需要更新
	//   如果需要更新，則直接更新
	//   如果不需要更新，則正常返回

	deploy := &appsv1.Deployment{}
	if err := r.client.Get(context.TODO(), request.NamespacedName, deploy); err != nil && errors.IsNotFound(err) {
		// 創建關聯資源
		// 1. 創建 Deploy
		deploy := resources.NewDeploy(instance)
		if err := r.client.Create(context.TODO(), deploy); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}
		// 2. 創建 Service
		service := resources.NewService(instance)
		if err := r.client.Create(context.TODO(), service); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}
		// 3. 關聯 Annotations
		data, _ := json.Marshal(instance.Spec)
		if instance.Annotations != nil {
			instance.Annotations["spec"] = string(data)
		} else {
			instance.Annotations = map[string]string{"spec": string(data)}
		}

		if err := r.client.Update(context.TODO(), instance); err != nil {
			return reconcile.Result{}, nil
		}
		return reconcile.Result{}, nil
	}

	oldspec := appv1.AppServiceSpec{}
	if err := json.Unmarshal([]byte(instance.Annotations["spec"]), oldspec); err != nil {
		return reconcile.Result{}, err
	}

	if !reflect.DeepEqual(instance.Spec, oldspec) {
		// 更新關聯資源
		newDeploy := resources.NewDeploy(instance)
		oldDeploy := &appsv1.Deployment{}
		if err := r.client.Get(context.TODO(), request.NamespacedName, oldDeploy); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}
		oldDeploy.Spec = newDeploy.Spec
		if err := r.client.Update(context.TODO(), oldDeploy); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}

		newService := resources.NewService(instance)
		oldService := &corev1.Service{}
		if err := r.client.Get(context.TODO(), request.NamespacedName, oldService); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}
		oldService.Spec = newService.Spec
		if err := r.client.Update(context.TODO(), oldService); err != nil {
			return reconcile.Result{}, err
		}

		return reconcile.Result{}, nil
	}

	return reconcile.Result{}, nil

}

上面就是業務邏輯實現的核心代碼，邏輯很簡單，就是去判斷資源是否存在，不存在，則直接創建新的資源，創建新的資源除了需要創建 Deployment 資源外，還需要創建 Service 資源對象，因為這就是我們的需求，當然你還可以自己去擴展，比如在創建一個 Ingress 對象。更新也是一樣的，去對比新舊對象的聲明是否一致，不一致則需要更新，同樣的，兩種資源都需要更新的。

另外兩個核心的方法就是上面的resources.NewDeploy(instance)和resources.NewService(instance)方法，這兩個方法實現邏輯也很簡單，就是根據 CRD 中的聲明去填充 Deployment 和 Service 資源對象的 Spec 對象即可。

NewDeploy 方法實現如下

func NewDeploy(app *appv1.AppService) *appsv1.Deployment {
	labels := map[string]string{"app": app.Name}
	selector := &metav1.LabelSelector{MatchLabels: labels}
	return &appsv1.Deployment{
		TypeMeta: metav1.TypeMeta{
			APIVersion: "apps/v1",
			Kind:       "Deployment",
		},
		ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
			Name:      app.Name,
			Namespace: app.Namespace,

			OwnerReferences: []metav1.OwnerReference{
				*metav1.NewControllerRef(app, schema.GroupVersionKind{
					Group: v1.SchemeGroupVersion.Group,
					Version: v1.SchemeGroupVersion.Version,
					Kind: "AppService",
				}),
			},
		},
		Spec: appsv1.DeploymentSpec{
			Replicas: app.Spec.Size,
			Template: corev1.PodTemplateSpec{
				ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
					Labels: labels,
				},
				Spec: corev1.PodSpec{
					Containers: newContainers(app),
				},
			},
			Selector: selector,
		},
	}
}

func newContainers(app *v1.AppService) []corev1.Container {
	containerPorts := []corev1.ContainerPort{}
	for _, svcPort := range app.Spec.Ports {
		cport := corev1.ContainerPort{}
		cport.ContainerPort = svcPort.TargetPort.IntVal
		containerPorts = append(containerPorts, cport)
	}
	return []corev1.Container{
		{
			Name: app.Name,
			Image: app.Spec.Image,
			Resources: app.Spec.Resources,
			Ports: containerPorts,
			ImagePullPolicy: corev1.PullIfNotPresent,
			Env: app.Spec.Envs,
		},
	}
}

newService 對應的方法實現如下：

func NewService(app *v1.AppService) *corev1.Service {
	return &corev1.Service {
		TypeMeta: metav1.TypeMeta {
			Kind: "Service",
			APIVersion: "v1",
		},
		ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
			Name: app.Name,
			Namespace: app.Namespace,
			OwnerReferences: []metav1.OwnerReference{
				*metav1.NewControllerRef(app, schema.GroupVersionKind{
					Group: v1.SchemeGroupVersion.Group,
					Version: v1.SchemeGroupVersion.Version,
					Kind: "AppService",
				}),
			},
		},
		Spec: corev1.ServiceSpec{
			Type: corev1.ServiceTypeNodePort,
			Ports: app.Spec.Ports,
			Selector: map[string]string{
				"app": app.Name,
			},
		},
	}
}

這樣我們就實現了 AppService 這種資源對象的業務邏輯。

調試

如果我們本地有一個可以訪問的 Kubernetes 集群，我們也可以直接進行調試，在本地用戶~/.kube/config文件中配置集群訪問信息，下面的信息表明可以訪問 Kubernetes 集群：

$ kubectl cluster-info
Kubernetes master is running at https://ydzs-master:6443
KubeDNS is running at https://ydzs-master:6443/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns/proxy

To further debug and diagnose cluster problems, use 'kubectl cluster-info dump'.

首先，在集群中安裝 CRD 對象：

$ kubectl create -f deploy/crds/app_v1_appservice_crd.yaml
customresourcedefinition "appservices.app.example.com" created
$ kubectl get crd
NAME                                   AGE
appservices.app.example.com            <invalid>
......

當我們通過kubectl get crd命令獲取到我們定義的 CRD 資源對象，就證明我們定義的 CRD 安裝成功了。其實現在只是 CRD 的這個聲明安裝成功了，但是我們這個 CRD 的具體業務邏輯實現方式還在我們本地，並沒有部署到集群之中，我們可以通過下面的命令來在本地項目中啟動 Operator 的調試：

$ operator-sdk up local                                                     
INFO[0000] Running the operator locally.                
INFO[0000] Using namespace default.                     
{"level":"info","ts":1559207203.964137,"logger":"cmd","msg":"Go Version: go1.11.4"}
{"level":"info","ts":1559207203.964192,"logger":"cmd","msg":"Go OS/Arch: darwin/amd64"}
{"level":"info","ts":1559207203.9641972,"logger":"cmd","msg":"Version of operator-sdk: v0.7.0"}
{"level":"info","ts":1559207203.965905,"logger":"leader","msg":"Trying to become the leader."}
{"level":"info","ts":1559207203.965945,"logger":"leader","msg":"Skipping leader election; not running in a cluster."}
{"level":"info","ts":1559207206.928867,"logger":"cmd","msg":"Registering Components."}
{"level":"info","ts":1559207206.929077,"logger":"kubebuilder.controller","msg":"Starting EventSource","controller":"appservice-controller","source":"kind source: /, Kind="}
{"level":"info","ts":1559207206.9292521,"logger":"kubebuilder.controller","msg":"Starting EventSource","controller":"appservice-controller","source":"kind source: /, Kind="}
{"level":"info","ts":1559207209.622659,"logger":"cmd","msg":"failed to initialize service object for metrics: OPERATOR_NAME must be set"}
{"level":"info","ts":1559207209.622693,"logger":"cmd","msg":"Starting the Cmd."}
{"level":"info","ts":1559207209.7236018,"logger":"kubebuilder.controller","msg":"Starting Controller","controller":"appservice-controller"}
{"level":"info","ts":1559207209.8284118,"logger":"kubebuilder.controller","msg":"Starting workers","controller":"appservice-controller","worker count":1}

上面的命令會在本地運行 Operator 應用，通過~/.kube/config去關聯集群信息，現在我們去添加一個 AppService 類型的資源然后觀察本地 Operator 的變化情況，資源清單文件就是我們上面預定義的（deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml）

apiVersion: app.example.com/v1
kind: AppService
metadata:
  name: nginx-app
spec:
  size: 2
  image: nginx:1.7.9
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
      nodePort: 30002

直接創建這個資源對象：

$ kubectl create -f deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml
appservice "nginx-app" created

我們可以看到我們的應用創建成功了，這個時候查看 Operator 的調試窗口會有如下的信息出現：

......
{"level":"info","ts":1559207416.670523,"logger":"controller_appservice","msg":"Reconciling AppService","Request.Namespace":"default","Request.Name":"nginx-app"}
{"level":"info","ts":1559207417.004226,"logger":"controller_appservice","msg":"Reconciling AppService","Request.Namespace":"default","Request.Name":"nginx-app"}
{"level":"info","ts":1559207417.004331,"logger":"controller_appservice","msg":"Reconciling AppService","Request.Namespace":"default","Request.Name":"nginx-app"}
{"level":"info","ts":1559207418.33779,"logger":"controller_appservice","msg":"Reconciling AppService","Request.Namespace":"default","Request.Name":"nginx-app"}
{"level":"info","ts":1559207418.951193,"logger":"controller_appservice","msg":"Reconciling AppService","Request.Namespace":"default","Request.Name":"nginx-app"}
......

然后我們可以去查看集群中是否有符合我們預期的資源出現：

$ kubectl get AppService
NAME        AGE
nginx-app   <invalid>
$ kubectl get deploy
NAME                     DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-app                2         2         2            2           <invalid>
$ kubectl get svc
NAME         TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1      <none>        443/TCP        76d
nginx-app    NodePort    10.108.227.5   <none>        80:30002/TCP   <invalid>
$ kubectl get pods
NAME                                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-app-76b6449498-2j82j                1/1       Running   0          <invalid>
nginx-app-76b6449498-m4h58                1/1       Running   0          <invalid>

看到了吧，我們定義了兩個副本（size=2），這里就出現了兩個 Pod，還有一個 NodePort=30002 的 Service 對象，我們可以通過該端口去訪問下應用：

如果應用在安裝過程中出現了任何問題，我們都可以通過本地的 Operator 調試窗口找到有用的信息，然后調試修改即可。

清理：

$ kubectl delete -f deploy/crds/app_v1_appservice_crd.yaml
$ kubectl delete -f deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml

部署

自定義的資源對象現在測試通過了，但是如果我們將本地的operator-sdk up local命令終止掉，我們可以猜想到就沒辦法處理 AppService 資源對象的一些操作了，所以我們需要將我們的業務邏輯實現部署到集群中去。

執行下面的命令構建 Operator 應用打包成 Docker 鏡像：
$ operator-sdk build cnych/opdemo
INFO[0002] Building Docker image cnych/opdemo
Sending build context to Docker daemon 400.7MB
Step 1/7 : FROM registry.access.redhat.com/ubi7-dev-preview/ubi-minimal:7.6
......
Successfully built a8cde91be6ab
Successfully tagged cnych/opdemo:latest
INFO[0053] Operator build complete.
鏡像構建成功后，推送到 docker hub：

$ docker push cnych/opdemo

鏡像推送成功后，使用上面的鏡像地址更新 Operator 的資源清單：

$ sed -i 's|REPLACE_IMAGE|cnych/opdemo|g' deploy/operator.yaml
# 如果你使用的是 Mac 系統，使用下面的命令
$ sed -i "" 's|REPLACE_IMAGE|cnych/opdemo|g' deploy/operator.yaml

現在 Operator 的資源清單文件准備好了，然后創建對應的 RBAC 的對象：

# Setup Service Account
$ kubectl create -f deploy/service_account.yaml
# Setup RBAC
$ kubectl create -f deploy/role.yaml
$ kubectl create -f deploy/role_binding.yaml

權限相關聲明已經完成，接下來安裝 CRD 和 Operator：

# Setup the CRD
$ kubectl apply -f deploy/crds/app_v1_appservice_crd.yaml
$ kubectl get crd
NAME                                   CREATED AT
appservices.app.example.com            2019-05-30T17:03:32Z
......
# Deploy the Operator
$ kubectl create -f deploy/operator.yaml
deployment.apps/opdemo created
$ kubectl get pods
NAME                                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
opdemo-64db96d575-9vtq6                   1/1     Running   0          2m2s

到這里我們的 CRD 和 Operator 實現都已經安裝成功了。

現在我們再來部署我們的 AppService 資源清單文件，現在的業務邏輯就會在上面的opdemo-64db96d575-9vtq6的 Pod 中去處理了。

$ kubectl create -f deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml
appservice.app.example.com/nginx-app created
$ kubectl get appservice
NAME        AGE
nginx-app   18s
$  kubectl get deploy
NAME                     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-app                2/2     2            2           24s
opdemo                   1/1     1            1           5m51s
$  kubectl get svc
NAME         TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP        76d
nginx-app    NodePort    10.106.129.82   <none>        80:30002/TCP   29s
opdemo       ClusterIP   10.100.233.51   <none>        8383/TCP       4m25s
$  kubectl get pods
NAME                                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-app-76b6449498-ffhgx                1/1     Running   0          32s
nginx-app-76b6449498-wzjq2                1/1     Running   0          32s
opdemo-64db96d575-9vtq6                   1/1     Running   0          5m59s
$ kubectl describe appservice nginx-app
Name:         nginx-app
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  spec: {"size":2,"image":"nginx:1.7.9","resources":{},"ports":[{"protocol":"TCP","port":80,"targetPort":80,"nodePort":30002}]}
API Version:  app.example.com/v1
Kind:         AppService
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-30T17:41:28Z
  Generation:          2
  Resource Version:    19666617
  Self Link:           /apis/app.example.com/v1/namespaces/default/appservices/nginx-app
  UID:                 2756f232-8302-11e9-80ca-525400cc3c00
Spec:
  Image:  nginx:1.7.9
  Ports:
    Node Port:    30002
    Port:         80
    Protocol:     TCP
    Target Port:  80
  Resources:
  Size:  2
Events:  <none>

然后同樣的可以通過 30002 這個 NodePort 端口去訪問應用，到這里應用就部署成功了。

清理

有資源清單文件，直接刪除即可：

$ kubectl delete -f deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml
$ kubectl delete -f deploy/operator.yaml
$ kubectl delete -f deploy/role.yaml
$ kubectl delete -f deploy/role_binding.yaml
$ kubectl delete -f deploy/service_account.yaml
$ kubectl delete -f deploy/crds/app_v1_appservice_crd.yaml

開發

Operator SDK 為我們創建了一個快速啟動的代碼和相關配置，如果我們要開始處理相關的邏輯，我們可以在項目中搜索TODO(user)這個注釋來實現我們自己的邏輯，比如在我的 VSCode 環境中，看上去是這樣的：

本篇文章參考代碼地址：https://github.com/cnych/opdemo

視頻教程地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zE411j7ky?p=1

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