schema 一詞起源于希臘語中的 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)庫中的 schema
在數(shù)據(jù)庫中,schema
就像一個(gè)骨架結(jié)構(gòu),代表整個(gè)數(shù)據(jù)庫的邏輯視圖。它設(shè)計(jì)了應(yīng)用于特定數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的所有約束。當(dāng)在數(shù)據(jù)建模時(shí),就會產(chǎn)生一個(gè) schema。在談到關(guān)系數(shù)據(jù)庫]和面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫時(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)庫中 schema 描述數(shù)據(jù)的形狀以及它與其他模型、表和庫之間的關(guān)系。在這種情況下,數(shù)據(jù)庫條目是 schema 的一個(gè)實(shí)例,包含 schema 中描述的所有屬性。
數(shù)據(jù)庫 schema 通常分為兩類:定義數(shù)據(jù)文件實(shí)際存儲方式的物理數(shù)據(jù)庫 schema 和邏輯數(shù)據(jù)庫 schema,它描述了應(yīng)用于存儲數(shù)據(jù)的所有邏輯約束,包括完整性、表和視圖。常見包括
- 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)簡單的數(shù)據(jù)倉庫圖,包括一對多的事實(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)庫模式,在該模式下,維度表是規(guī)范化的,可以節(jié)省存儲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,通過對 kubernetes 中資源(GVK)的規(guī)范定義、相互關(guān)系間的映射等,schema 即 k8s 資源對象元數(shù)據(jù)。
而 kubernetes 中資源對象即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
則對應(yīng)了 yaml 中的 spec。
而整個(gè) yaml 組成了 一個(gè) k8s 的資源對象。
typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+optional
metav1.ObjectMeta`json:"metadata,omitempty"protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`
//SpecificationofthedesiredbehavioroftheDeployment.
//+optional
SpecDeploymentSpec`json:"spec,omitempty"protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"`
//MostrecentlyobservedstatusoftheDeployment.
//+optional
StatusDeploymentStatus`json:"status,omitempty"protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`
}
register.go
則是將對應(yīng)的資源類型注冊到 schema 中的類
var(
//TODO:moveSchemeBuilderwithzz_generated.deepcopy.gotok8s.io/api.
//localSchemeBuilderandAddToSchemewillstayink8s.io/kubernetes.
SchemeBuilder=runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
localSchemeBuilder=&SchemeBuilder
AddToScheme=localSchemeBuilder.AddToScheme
)
//Addsthelistofknowntypestothegivenscheme.
funcaddKnownTypes(scheme*runtime.Scheme)error{
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&Deployment{},
&DeploymentList{},
&StatefulSet{},
&StatefulSetList{},
&DaemonSet{},
&DaemonSetList{},
&ReplicaSet{},
&ReplicaSetList{},
&ControllerRevision{},
&ControllerRevisionList{},
)
metav1.AddToGroupVersion(scheme,SchemeGroupVersion)
returnnil
}
而apimachinery
包則是 schema 的實(shí)現(xiàn),通過看其內(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
typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+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
//DeepCopyIntoisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,writingintoout.inmustbenon-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
}
//DeepCopyisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewStateDeployment.
func(in*StateDeployment)DeepCopy()*StateDeployment{
ifin==nil{
returnnil
}
out:=new(StateDeployment)
in.DeepCopyInto(out)
returnout
}
//DeepCopyObjectisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewruntime.Object.
func(in*StateDeployment)DeepCopyObject()runtime.Object{
ifc:=in.DeepCopy();c!=nil{
returnc
}
returnnil
}
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.ObjectMeta
-
metav1.TypeMeta
實(shí)現(xiàn)了GetObjectKind()
;metav1.ObjectMeta
實(shí)現(xiàn)了DeepCopyinfo=()
,DeepCopy()
,還需要實(shí)現(xiàn)DeepCopyObject()
-
最后注冊資源到 schema 中
k8s.io/api/apps/v1/register.go
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:理解 Kubernetes 的 API Schema
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