cdk8s 是 AWS Labs 发布的一个使用 TypeScript 编写的新框架，它允许我们使用一些面向对象的编程语言来定义 Kubernetes 的资源清单，cdk8s 最终也是生成原生的 Kubernetes YAML 文件，所以我们可以在任何地方使用 cdk8s 来定义运行的 Kubernetes 应用资源。
介绍
在 cdk8s 中提供了一个结构（construct）的概念，它们是 Kubernetes 资源对象（Deployment、Service、Ingress 等）的抽象。定义的 Kubernetes 应用就是一颗结构树，树的根是一个 App 结构，在应用程序中，我们可以定义任意数量的图表（charts，类似于 Helm Chart 模板），每个图表都会被合并到一个单独的 Kubernetes 资源清单文件中，图表依次由任意数量的构造组成，最终由 Kubernetes 的资源对象组成。
不过需要注意的是 cdk8s 仅仅只是定义 Kubernetes 应用，并不会将应用安装到集群中，当使用 cdk8s 执行某个应用程序时，它会将应用程序中定义的所有图表合并到 dist 目录中，然后我们可以使用 kubectl apply -f dist/chart.k8syaml 或者其他 GitOps 工具将这些图表安装到 Kubernetes 集群中去。
使用
目前 cdk8s 支持使用 TypeScript 和 Python 两种编程语言来定义 Kubernetes 应用。这里我们以更熟悉的 Python 为例来说明 cdk8s 的基本使用。
cdk8s 有一个比较轻量级的 CLI 工具，其中包含一些有用的命令。我们可以先在全局中安装 cdk8s CLI，可以使用如下两种方式进行安装：
- 如果是 Mac 系统，可以直接使用 Homebrew 工具进行安装：
$ brew install cdk8s- 除此之外也可以使用 npm 工具进行安装（依赖 Node.js）：
$ npm install -g cdk8s-cli安装完成后我们就可以使用 cdk8s 命令来创建一个 cdk8s 应用了：
$ mkdir hello && cd hello
# cdk8s init TYPE - TYPE 表示项目类型：python-app 或者 typescript-app
$ cdk8s init python-app
Initializing a project from the python-app template
Pipfile.lock not found, creating…
Locking [dev-packages] dependencies…
Locking [packages] dependencies…
Updated Pipfile.lock (a65489)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (a65489)…
🐍 ▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉ 0/0 — 00:00:00
To activate this project's virtualenv, run the following:
$ pipenv shell
Installing cdk8s~=0.19.0…
Requirement already satisfied: cdk8s~=0.19.0 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (0.19.0)
Requirement already satisfied: constructs=2.0.1 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from cdk8s~=0.19.0) (2.0.1)
Requirement already satisfied: publication>=0.0.3 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from cdk8s~=0.19.0) (0.0.3)
Requirement already satisfied: jsii~=1.1.0 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from cdk8s~=0.19.0) (1.1.1)
Requirement already satisfied: cattrs>=1.0.0 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from jsii~=1.1.0->cdk8s~=0.19.0) (1.0.0)
Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.4 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from jsii~=1.1.0->cdk8s~=0.19.0) (3.7.4.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from jsii~=1.1.0->cdk8s~=0.19.0) (2.8.1)
Requirement already satisfied: attrs>=18.2 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from jsii~=1.1.0->cdk8s~=0.19.0) (19.3.0)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/ych/.virtualenvs/hello-ndJXVB8W/lib/python3.7/site-packages (from python-dateutil->jsii~=1.1.0->cdk8s~=0.19.0) (1.14.0)
Adding cdk8s~=0.19.0 to Pipfile's [packages]…
Pipfile.lock (a65489) out of date, updating to (eea701)…
Locking [dev-packages] dependencies…
Locking [packages] dependencies…
Updated Pipfile.lock (eea701)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (eea701)…
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To activate this project's virtualenv, run the following:
$ pipenv shell
========================================================================================================
Your cdk8s Python project is ready!
cat help Prints this message
cdk8s synth Synthesize k8s manifests to dist/
cdk8s import Imports k8s API objects to "imports/k8s"
Deploy:
kubectl apply -f dist/*.k8s.yaml
========================================================================================================在初始化过程中发现需要较高的 Node 版本，我这里使用的是 v13.5.0，另外还需要全局代理，因为初始化过程中需要获取一些 K8S 的 API 对象。
初始化完成后我们可以查看下项目的基本结构：
$ tree .
.
├── Pipfile
├── Pipfile.lock
├── cdk8s.yaml
├── dist
│ └── hello.k8s.yaml
├── help
├── imports
│ └── k8s
│ ├── __init__.py
│ ├── _jsii
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── k8s@0.0.0.jsii.tgz
│ └── py.typed
└── main.py
4 directories, 10 files现在我们可以打开 main.py 文件，内容如下所示：
#!/usr/bin/env python
from constructs import Construct
from cdk8s import App, Chart
class MyChart(Chart):
def __init__(self, scope: Construct, ns: str):
super().__init__(scope, ns)
# define resources here
app = App()
MyChart(app, "hello")
app.synth()从上面代码可以看出应用以结构树的形式构成，结构是一种抽象的可组合的单元。上面我们使用 cdk8s init 命令初始化的项目定义了单个空的图表。
当我们运行 cdk8s synth 的时候，将会为应用程序中的每个 Chart 合成 Kubernetes 资源清单，并将其写入到 dist 目录。我们可以使用如下所示命令测试下：
$ cdk8s synth
dist/hello.k8s.yaml
$ cat dist/hello.k8s.yaml
$ # 空内容接下来我们在图表中定义一些 Kubernetes API 对象。与 charts 和 apps 类似，Kubernetes API 对象在 cdk8s 中也表示为结构。使用 cdk8s import 命令可以将这些结构导入到项目中，然后我们就可以在项目目录的 imports/k8s 模块下面找到它们。
当我们使用 cdk8s 初始化创建项目的时候，其实已经执行了 cdk8s import 操作，所以我们可以在 imports 目录下面看到一些信息，我们可以将该目录提交到源码中进行管理，也可以在构建过程中去生成。
下面我们来定义一个简单的 Kubernetes 应用程序，包含 Deployment 和 Service 资源对象，修改 main.py 代码，内容如下所示：
#!/usr/bin/env python
from constructs import Construct
from cdk8s import App, Chart
from imports import k8s # 导入由 cdk8s import 命令生成的特定 k8s 版本的资源对象
class MyChart(Chart):
def __init__(self,
scope: Construct, # 我们的app实例
ns: str): # 需要注意的是这里并不是 k8s 的 namespace，只是我们资源的一个前缀而已
super().__init__(scope, ns)
# 定义一些变量
label = {"app": "hello-k8s"}
# 定义带有一个容器两个副本的Deployment资源对象
k8s.Deployment(self, 'deployment',
spec=k8s.DeploymentSpec(
replicas=2,
selector=k8s.LabelSelector(match_labels=label),
template=k8s.PodTemplateSpec(
metadata=k8s.ObjectMeta(labels=label),
spec=k8s.PodSpec(containers=[
k8s.Container(
name='hello-k8s',
image='paulbouwer/hello-kubernetes:1.7',
ports=[k8s.ContainerPort(container_port=8080)]
)
])
)
))
# 定义一个关联上述 Pod 的 Service 对象
k8s.Service(self, 'service',
spec=k8s.ServiceSpec(
type='NodePort',
ports=[k8s.ServicePort(port=80, target_port=k8s.IntOrString.from_number(8080))],
selector=label
)
)
app = App() # 创建一个 App 实例
MyChart(app, "hello")
app.synth() # 该方法负责生成生成k8s资源清单文件现在我们执行 cdk8s synth 命令，会在 dist 目录下生成如下所示的资源清单：
$ cdk8s synth
dist/hello.k8s.yaml
$ cat dist/hello.k8s.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: hello-deployment-c51e9e6b
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: hello-k8s
template:
metadata:
labels:
app: hello-k8s
spec:
containers:
- image: paulbouwer/hello-kubernetes:1.7
name: hello-k8s
ports:
- containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: hello-service-9878228b
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 8080
selector:
app: hello-k8s
type: NodePort资源清单生成后，我们就可以使用 kubectl 命令来直接安装应用：
$ kubectl apply -f dist/hello.k8s.yaml
deployment.apps/hello-deployment-c51e9e6b created
service/hello-service-9878228b created到这里我们就完成了使用 cdk8s 来定义一个简单的 Kubernetes 应用。
对比
可能有的读者觉得 cdk8s 和 Helm 或者 kustomize 之类的工具比较起来也没有多大优势，而且这些工具不需要我们编写实际的代码，直接使用模板语言就可以了，就目前的使用来说的确是这样的，但是一旦应用特别复杂的时候，我们也会感受到 Helm 之类的工具的局限性，毕竟用编程语言去描述应用更加工程化，可以有更多的逻辑实现。而且我认为 cdk8s 和 DevOps 结合更具有优势，它可以让开发人员接管 Ops 任务，当基础架构越来越多变和复杂的情况下，应用程序的部署流程更加工程化的需求也明显也在不断增加。不过目前 cdk8s 项目还处于早期，不建议用于生产环境，但是这种用编程语言来描述应用的思路还是非常值得关注的。
参考资料
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