目录

一、 yaml和json介绍

1、yuml语言介绍

2、k8s支持的文件格式

3、yaml和json的主要区别

二、声明式对象管理

1、命令式对象配置

2、声明式对象配置

3、声明式对象管理命令介绍

三、编写资源配置清单

1、 编写yaml文件

2、 启动并查看资源

3、创建service服务对外提供访问测试

4、创建并访问

四、试运行与格式

1、-dry-run：试运行

2、查看生成yaml格式

3、查看生成的json格式

4、使用yaml格式导出生成的模板

5、使用yaml模板创建实例

6、将现有资源生成yaml模板导出并保存为文件

7、查看字段帮助信息

五、 资源控制总结

一、 yaml和json介绍

1、yuml语言介绍

YAML是一个类似XML、JSON的标记性语言，它强调以数据为中心，并不是以标识语言为重点，而YAML本身的定义比较简单。号称“一种人性化的数据格式语言”。

YAML的语法比较简单，主要有下面几个

大小写敏感
使用缩进标识层级关系
缩进不允许使用tab，只允许空格（低版本限制）
缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可
“ # ”表示注释

YAML支持一下几种数据类型

纯量： 单个的，不可再分的值
对象： 键值对的集合，又称为映射（mapping）/哈希（bash）/字典（dictionary）
数组： 一组按次序排列的值，又称为序列（sequence）/ 列表（list）
 

#纯量: 就是指的一个简单的值，(字符串、布尔值、证书、浮点数、Null、时间、日期)
1、布尔类型
y1:true(false)

2、整型
y2:123

3、浮点型
y3:3.14

4、null类型
y4:~  (使用~或不写，可以表示为null)

5、日期类型
y5: 2018-02-17    # 日期必须使用ISO 8601格式，即yyyy-MM-dd

6、时间类型
c6: 2018-02-17T15:02:31+08:00  # 时间使用ISO 8601格式，时间和日期之间使用T连接，最后使用+代表时区

7、字符串类型
c7: heima     # 简单写法，直接写值 , 如果字符串中间有特殊字符，必须使用双引号或者单引号包裹 
c8: line1
    line2     # 字符串过多的情况可以拆成多行，每一行会被转化成一个空格

#对象
//形式一
yudeqiang:
  age: 25
  address: nanjing
  
//形式二(了解)
yudeqiang: {age: 15,address: nanjing}

#数组
//形式一
address:
  - nanjing
  - beijing

//形式二(了解)
address: [nanjing,beijing]

注意点：

• 书写yaml切记 【 : 】和【-】后面要加空格
• 如果要将多段yaml配置放在一个文件中，中间要使用—分隔
• yaml转json格式网站：[https://www.json2yaml.com/convert-yaml-to-json](

2、k8s支持的文件格式

kubernetes支持YAML和JSON文件格式管理资源对象。

• JSON格式：只要勇于api接口之间消息的传输。
• YAML格式：勇于配置和管理，TAML是一中简介的非标记性语言，内容格式人性化，较易读。

3、yaml和json的主要区别

YAML使用空格缩进，这是Python开发人员熟悉的领域。

javaScript开发人员喜欢JSON，因为它是Java Script的一个子集，可以直接在JavaScript中解释和编写，同时使用简写方式申明JSON，在使用没有空格的典型变量名时，不需要键中的双引号。

有很多解释器在YAML和JSON的左右语言中都能很好的工作。

在需要请款下，YAML的空白格式可以更扩容器查看，因为将诶格式化需要更人性化的方法。

如果您的编辑器中没有空格可见或缩进线指示符，那么 YAML 的空白虽然更紧凑，更容易查看，但可能难以手动编辑。

JSON 的序列化和反序列化要快得多，因为要检查的功能明显少于 YAML，这使得更小更轻的代码能够处理 JSON。

一个常见的误解是 YAML 需要较少的标点符号并且比 JSON更紧凑，但这完全是错误的。空格是不可见的，所以看起来字符较少，但是如果你计算实际的空格是必要的，以便正确解释 YAML以及正确的缩进，你会发现 YAML 实际上需要比 JSON 更多的字符。JSON不使用空格来表示层次结构或分组，并且可以通过删除不必要的空格来轻松展平，以实现更紧凑的传输。
 

二、声明式对象管理

1、命令式对象配置

命令式对象配置就是使用命令配合配置文件一起来操作kubernetes资源

①创建一个nginxpod.yaml文件。

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: dev

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginxpod
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx-containers
    image: nginx:latest

②创建资源、查看、删除等操作

kubectl create -f nginxpod.yaml
#基于yaml创建一个资源

kubectl get -f nginxpod.yaml
#基于yaml文件查看

kubectl delete -f nginxpod.yaml
#基于yaml文件删除资源

#总结
命令式对象配置的方式操作资源，可以简单认为:命令 + yaml配置文件(里面是命令需要的各种参数)

2、声明式对象配置

声明式对象配置跟命令式对象配置很相似，但是它只有一个命令apply。

//还是基于前面的nginxpod.yaml文件演示

kubectl apply -f nginxpod.yaml
#创建资源

kubectl apply -f nginxpod.yaml
#再执行一次操作，看返回什么信息

####此时修改nginxpod.yaml文件的nginx的版本号，然后再执行

kubectl apply -f nginxpod.yaml
#再次查看返回结果

kubectl describe pods pod -n dev
#查看详细过程

node01节点查看

#总结
//其实申明对象配置就是使用apply描述一个资源最终的状态(在yaml中定义)

使用apply操作资源
- 如果资源不存在，就创建，相当于kubectl create
- 如果资源存在，就更新，相当于kubectl patch

3、声明式对象管理命令介绍

kubectl get deployment/nginx  -o yaml
#查看pod控制器中的nginx格式，(就是以yaml的格式显示出来)

kubectl get svc nginx-service -o yaml
#查看service中的nginx格式

kubectl explain deployment
#显示deployment的相关规格

kubectl explain deployment.metadata
#解释显示deployment的更详细的元数据(metadata)参数信息，

三、编写资源配置清单

1、 编写yaml文件

vim nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1		#指定api版本标签
kind: Deployment		#定义资源的类型/角色，deployment为副本控制器，此处资源类型可以是Deployment、Job、Ingress、Service等
metadata:					#定义资源的元数据信息，比如资源的名称、namespace、标签等信息
  name: nginx-deployment	#定义资源的名称，在同一个namespace空间中必须是唯一的
  labels:				#定义Deployment资源标签
    app: nginx	
spec:					#定义deployment资源需要的参数属性，诸如是否在容器失败时重新启动容器的属性
  replicas: 3			#定义副本数量
  selector:				#定义标签选择器
    matchLabels:		#定义匹配标签
      app: nginx		#需与 .spec.template.metadata.labels 定义的标签保持一致
  template:				#定义业务模板，如果有多个副本，所有副本的属性会按照模板的相关配置进行匹配
    metadata:
      labels:           #定义Pod副本将使用的标签，需与 .spec.selector.matchLabels 定义的标签保持一致
        app: nginx
    spec:
      containers:				#定义容器属性
      - name: nginx				#定义一个容器名，一个 - name: 定义一个容器
        image: nginx:1.15.4		#定义容器使用的镜像以及版本
        ports:
        - containerPort: 80		#定义容器的对外的端口
        
---------------------------------------------------------------
vim nginx-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
         app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.15.4
        ports:
        - containerPort: 80

2、 启动并查看资源

kubectl apply -f nginx-deployment.yaml

kubectl get deployment

kubectl get pods

3、创建service服务对外提供访问测试

vim nginx-service.yaml

apiVersion: v1  
kind: Service  
metadata:
  name: nginx-service
  labels:
    app: nginx  
spec:
  type: NodePort  
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80  
  selector:
    app: nginx

4、创建并访问

kubectl create -f nginx-service.yaml

kubectl get svc

//网页访问
http:20.0.55:31603

四、试运行与格式

1、-dry-run：试运行

• –dry-run： 表示试运行，不真正执行命名（用来测试命令是否正确），即并不会真的创建出pod和deployment实例，去掉该参数后即可真正执行命令。

kubectl create deployment dryrun-test --image=nginx --port=80 replicas=3 --dry-run
#打印相应的API对象而不执行创建

2、查看生成yaml格式

• 使用–dry-run试运行可不触发生成命令，然后通过 -o yaml 可实现对其 yaml 资源配置清单的查看

kubectl run dryrun-test --image=nginx --port=80  --dry-run -o yaml
#试运行一个pod，并将它的yaml配置格式显示出来

3、查看生成的json格式

• 可通过-o json 查看该命令产生的json配置清单

kubectl create deployment dryrun-test --image=nginx --port=80 --replicas=3 --dry-run -o json
#试运行一个pod控制器，并显示的pod的配置信息

4、使用yaml格式导出生成的模板

kubectl create deployment dryrun-test --image=nginx --port=80 --replicas=3 --dry-run -o yaml > dryrun-test.yaml
#试运行pod控制器，并以yaml格式显示出来，将结构追加到指定的yaml文件中

5、使用yaml模板创建实例

kubectl apply -f dryrun-test.yaml

kubectl get pods,deployment

6、将现有资源生成yaml模板导出并保存为文件

kubectl get deployment dryrun-test -o yaml > export-test.yaml

7、查看字段帮助信息

explain 可一层层的查看相关资源对象的帮助信息

kubectl explain deployments.spec.template.spec.containers

五、 资源控制总结

三种方式应该怎么用？

创建/更新资源，使用声明式对象配置: kubectl apply -f xxxx.yaml
删除资源，使用命令式配置: kubectl delete -f xxxx.yaml
查询资源，使用命令式对象管理: kubectl get(describe) 资源名称+命令空间
 

#kubectl可以在node节点上运行吗？

//kubectl的运行时需要配置的，它的配置文件时$HOME/.kube，如果想要在node节点运行次命令，需要将master上的.kube目录复制到node节点上。