理解 Kubernetes 的 API Schema
schema 一詞起源于希臘語(yǔ)中的 form 或 figure，但具體應(yīng)該如何定義 schema 取決于應(yīng)用環(huán)境的上下文。schema 有不同的類型，其含義與數(shù)據(jù)科學(xué)、教育、營(yíng)銷和 SEO 以及心理學(xué)等領(lǐng)域密切相關(guān)。
在維基百科中將 schema 解釋為，圖式，在心理學(xué)中主要描述一種思維或行為類型，用來(lái)組織資訊的類別，以及資訊之間的關(guān)系。它也可以被描述為先入為主思想的心理結(jié)構(gòu)，表示世界某些觀點(diǎn)的框架，或是用于組織和感知新資訊的系統(tǒng)。
但在計(jì)算機(jī)中的 schema 其實(shí)與這個(gè)解釋很接近了，從很多地方都可以看到?schema?這個(gè)名詞，例如 database，openldap，programing language 等的。這里可以簡(jiǎn)單的把 _schema_?理解為?元數(shù)據(jù)集合?（metadata component），主要包含元素及屬性的聲明，與其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組成。
數(shù)據(jù)庫(kù)中的 schema
在數(shù)據(jù)庫(kù)中，schema?就像一個(gè)骨架結(jié)構(gòu)，代表整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯視圖。它設(shè)計(jì)了應(yīng)用于特定數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的所有約束。當(dāng)在數(shù)據(jù)建模時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè) schema。在談到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)]和面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)時(shí)經(jīng)常使用 schema。有時(shí)也指將結(jié)構(gòu)或文本的描述。
數(shù)據(jù)庫(kù)中 schema 描述數(shù)據(jù)的形狀以及它與其他模型、表和庫(kù)之間的關(guān)系。在這種情況下，數(shù)據(jù)庫(kù)條目是 schema 的一個(gè)實(shí)例，包含 schema 中描述的所有屬性。
數(shù)據(jù)庫(kù) schema 通常分為兩類：定義數(shù)據(jù)文件實(shí)際存儲(chǔ)方式的物理數(shù)據(jù)庫(kù) schema 和邏輯數(shù)據(jù)庫(kù) schema，它描述了應(yīng)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的所有邏輯約束，包括完整性、表和視圖。常見(jiàn)包括
星型模式（star schema） 雪花模式（snowflake schema） 事實(shí)星座模型（fact constellation schema 或 galaxy schema）
星型模式是類似于一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)圖，包括一對(duì)多的事實(shí)表和維度表。它使用非規(guī)范化數(shù)據(jù)。
雪花模式是更為復(fù)雜的一種流行的數(shù)據(jù)庫(kù)模式，在該模式下，維度表是規(guī)范化的，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間并最大限度地減少數(shù)據(jù)冗余。
事實(shí)星座模式遠(yuǎn)比星型模式和雪花模式復(fù)雜得多。它擁有多個(gè)共享多個(gè)維度表的事實(shí)表。
Kubernetes 中的 schema
通過(guò)上面的闡述，大概上可以明白 schema 究竟是什么東西了，在 Kubernetes 中也有 schema 的概念，通過(guò)對(duì) kubernetes 中資源（GVK）的規(guī)范定義、相互關(guān)系間的映射等，schema 即 k8s 資源對(duì)象元數(shù)據(jù)。
而 kubernetes 中資源對(duì)象即?Group?Version?Kind?這些被定義在?staging/src/k8s.io/api/type.go 中，即平時(shí)所操作的 yaml 文件，例如
apiVersion:?apps/v1
kind:?Deployment??
metadata:
??name:??ngx
??namespace:?default
spec:
??selector:??
????matchLabels:
??????app:?ngx
??template:??
????metadata:
??????labels:
????????app:?nginx
????spec:
??????containers:
??????-?name:?ngx-schema
????????image:?nginx
????????ports:
????????-?containerPort:?80
而對(duì)應(yīng)的的即為 TypeMeta?、ObjectMeta?和?DeploymentSpec，TypeMeta?為?kind?與?apiserver，ObjectMeta?為?Name?、Namespace?CreationTimestamp 等段。
DeploymentSpec?則對(duì)應(yīng)了 yaml 中的 spec。
而整個(gè) yaml 組成了 一個(gè) k8s 的資源對(duì)象。
type?Deployment?struct?{
????metav1.TypeMeta?`json:",inline"`
????//?Standard?object?metadata.
????//?+optional
????metav1.ObjectMeta?`json:"metadata,omitempty"?protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`
????//?Specification?of?the?desired?behavior?of?the?Deployment.
????//?+optional
????Spec?DeploymentSpec?`json:"spec,omitempty"?protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"`
????//?Most?recently?observed?status?of?the?Deployment.
????//?+optional
????Status?DeploymentStatus?`json:"status,omitempty"?protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`
}
register.go?則是將對(duì)應(yīng)的資源類型注冊(cè)到 schema 中的類
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
}
而?apimachinery?包則是 schema 的實(shí)現(xiàn)，通過(guò)看其內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，kubernetes 中 schema 就是?GVK?的屬性約束 與?GVR?之間的映射。
通過(guò)示例了解 schema
例如在?apps/v1/deployment?這個(gè)資源，在代碼中表示?k8s.io/api/apps/v1/types.go?，如果需要對(duì)其資源進(jìn)行擴(kuò)展那么需要怎么做？如，建立一個(gè)?StateDeplyment?資源
type?Deployment?struct?{
????metav1.TypeMeta?`json:",inline"`
????//?Standard?object?metadata.
????//?+optional
????metav1.ObjectMeta?`json:"metadata,omitempty"?protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`
如上述代碼所示，Deployment 中的?metav1.TypeMeta?和?metav1.ObjectMeta
那么我們復(fù)制一個(gè) Deployment 為 StateDeployment，注意，因?yàn)?Deployment 的兩個(gè)屬性，?metav1.TypeMeta?和?metav1.ObjectMeta?分別實(shí)現(xiàn)了不同的方法，如圖所示
所以在實(shí)現(xiàn)方法時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)?DeepCopyinfo?，?DeepCopy?和繼承接口?Object?的?DeepCopyObject?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
}
那么擴(kuò)展一個(gè)資源的整個(gè)流為：
資源類型在： k8s.io/api/{Group}/types.go資料類型的實(shí)現(xiàn)接口? k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object其中是基于? Deployment?的類型，metav1.TypeMeta?和?metav1.ObjectMetametav1.TypeMeta?實(shí)現(xiàn)了?GetObjectKind()?；metav1.ObjectMeta?實(shí)現(xiàn)了DeepCopyinfo=()，DeepCopy()?，還需要實(shí)現(xiàn)?DeepCopyObject()最后注冊(cè)資源到 schema 中? k8s.io/api/apps/v1/register.go
原文：https://www.cnblogs.com/Cylon/p/16282407.html