熟练的阅读并且进行相应的开发，大概需要对以下知识的了解：
- k8s rest api 模型需要了解。
- http协议需要熟练掌握。
- openapi规范了解。
- linux熟练掌握。
- helm的理论架构了解。
- k8s crd 的理解，controller概念掌握，rbac权限模型的理解。
- helm私库index.yaml的理解与使用。
- core dns的配置与使用。
整体结构图
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helm是啥
helm是k8s的包管理器，也是k8s平台复杂应用部署事实上的标准。包含了应用打包，部署，升级，回滚，卸载等符合生命周期管理的功能。
架构变动
helm从v2到v3的版本升级，移除了重要的一个组件tiller，整体架构更简洁。
helm架构在云管理平台开发中的不足
helm至今为止，官方仍然没有ga版的api。chart的下载，部署，升级，卸载，全部依赖cli。在多集群环境下cli很难满足平台的业务要求。
通过查看github issue，社区大概有两种解决思路：
- 封装cli成api。这种方式仍然存在每个集群需要通过ssh或者ansible的方式部署helm二进制文件到master节点上，给底层部署工作添加负担。
- CRD。将helm的核心能力打包成docker镜像，部署到k8s集群中，以controller的方式提供能力。利用crd的方式完成release的部署，卸载，升级，回滚等业务动作。
cli方式最大的问题就在于不符合云原生的思想，而且cli的方式和helm版本锁定，如果要升级helm，需要重新适配解析console内容。 crd的问题在于，官方目前还没有ga。但仍然期待controller的方式。
我们团队最初使用第一种方式进行了尝试，但效果不理想。恰巧当时发现灵雀云开源了helm v3 controller captain，所以基于社区captain的进行了第二次尝试，并最终完成了功能开发。
当时，在github搜索helm controller，发现了两个仓库，一个是rancher提供的controller，一个是灵雀云提供的。经过简单的测试，captain一次性安装并测试成功，并结合内部的讨论，最终决定基于captain进行开发。
captain
github: https://github.com/alauda/captain
介绍
The Helm 3 Design Proposal exists for a while and currently it is still under heavy development. Captain comes as the first implementation of Helm v3 Controller based on the Proposal. This project is based on the core helm v3 code, acting as a library. Since it's not officially released yet (alpha stage for now), some modifications were made to help implement this controller on a fork: alauda/helm (will be deprecated once Helm's library is released).
captain是灵雀云开源的helm v3 controller。其内部依赖helm library。所以核心的逻辑与helm client是一致的。等到后期helm官方正式ga后，可以迁移回官方正式版本，这对于以面向接口编程的java来说，so easy。
基于Apache 2.0协议开源
captain内部将helm部署成deployment。
快速安装测试
安装步骤：
kubectl create ns captain-system
kubectl create clusterrolebinding captain --serviceaccount=captain-system:default --clusterrole=cluster-admin
kubectl apply -n captain-system -f https://raw.githubusercontent.com/alauda/captain/master/artifacts/all/deploy.yaml
卸载：
kubectl delete -n captain-system -f https://raw.githubusercontent.com/alauda/captain/master/artifacts/all/deploy.yaml
kubectl delete ns captain-system
安装nginx chart
kind: HelmRequest
apiVersion: app.alauda.io/v1alpha1
metadata:
name: nginx-ingress
spec:
chart: stable/nginx-ingress
查看部署结果
root@VM-16-12-ubuntu:~/demo# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-ingress-controller-57987f445c-9rhv5 1/1 Running 0 16s
nginx-ingress-default-backend-7679dbd5c9-wkkss 1/1 Running 0 16s
root@VM-16-12-ubuntu:~/demo# kubectl get hr
NAME CHART VERSION NAMESPACE ALLCLUSTER PHASE AGE
nginx-ingress stable/nginx-ingress default Synced 23s
chart repo问题
captain默认自带stable的helm官方仓库，helm官方的仓库地址本身没有问题，但是chart镜像中如果使用了被墙了的docker镜像，无法下载。测试的时候是使用的aliyun提供的仓库地址https://developer.aliyun.com/hub/。这样captain controller才能顺利的将chart镜像下载成功。
当测试结束时，我们需要将k8s与内网的chart私库进行打通，需要新建一个ChartRepo的yaml文件
apiVersion: app.alauda.io/v1alpha1
kind: ChartRepo
metadata:
name: cloud
namespace: captain-system
spec:
url: https://harbor.offline/chartrepo/library
然后使用kubectl create -f fileName添加到k8s中，需要注意的是，我们使用了harbor做docker镜像和helm镜像的管理，因为docker的问题，我们使用了自签的证书，captain在根据地址同步的时候，会校验证书，这个问题我们也和官方进行了沟通，得到了解决，目前captain已经ga，可以直接使用，不需要担心证书的问题。
RBAC权限问题
云平台的管理中，我们通过servicecount进行k8s api的使用，当安装了captain之后，不同于命令行使用user account，我们需要额外的一步追加权限的动作
kubectl create clusterrolebinding default --serviceaccount=default:default --clusterrole=cluster-admin
captain sdk问题
captain 官方目前只提供了go和python的sdk，基于此，我们肯定要封装一个captain的java sdk。
在架构底层，我们使用k8s官方的sdk进行开发。
基于crd和k8s openapi的简单了解，结合官方的说明，尝试性的进行了sdk生成的动作，结果失败了,详细见issue我们也联系了作者，得知captain并没有基于schema做校验，内部使用了webhook进行的校验。基于这样的背景，直接使用openapi规范生成sdk的路不通，后面我们直接使用了kubectl -v9的方式进行报文的验证，以及代码的开发。
使用kubectl命令行进行任意操作时，追加-v9参数，可以获取详细的http报文信息
root@master:/home/kylin# kubectl get pod -v9
I0414 22:42:53.981748 16582 loader.go:359] Config loaded from file: /root/.kube/config
I0414 22:42:54.042173 16582 round_trippers.go:419] curl -k -v -XGET -H "Accept: application/json;as=Table;v=v1beta1;g=meta.k8s.io, application/json" -H "User-Agent: kubectl/v1.15.5 (linux/amd64) kubernetes/20c265f" 'https://192.168.4.139:6443/api/v1/namespaces/default/pods?limit=500'
I0414 22:42:54.077898 16582 round_trippers.go:438] GET https://192.168.4.139:6443/api/v1/namespaces/default/pods?limit=500 200 OK in 35 milliseconds
I0414 22:42:54.077959 16582 round_trippers.go:444] Response Headers:
I0414 22:42:54.078006 16582 round_trippers.go:447] Content-Type: application/json
I0414 22:42:54.078054 16582 round_trippers.go:447] Date: Tue, 14 Apr 2020 14:42:54 GMT
I0414 22:42:54.078394 16582 request.go:947] Response Body: {"kind":"Table","apiVersion":"meta.k8s.io/v1beta1","metadata":{"selfLink":"/api/v1/namespaces/default/pods","resourceVersion":"14332801"},"columnDefinitions":完整报文太长，略去！}]}}}]}
I0414 22:42:54.092067 16582 get.go:564] no kind "Table" is registered for version "meta.k8s.io/v1beta1" in scheme "k8s.io/kubernetes/pkg/api/legacyscheme/scheme.go:30"
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
busybox 1/1 Running 970 39d
nginx-1585049022-b4f4c56c9-dvspz 1/1 Running 24 12d
nginx-deployment-5bd886c88c-28d6q 0/1 Pending 0 2d1h
nginx-deployment-5bd886c88c-968pd 0/1 MatchNodeSelector 0 4d3h
nginx-deployment-5bd886c88c-dnh8q 0/1 MatchNodeSelector 0 4d3h
nginx-deployment-5bd886c88c-pk9xz 0/1 Pending 0 2d1h
再结合k8s官方的java sdk提供的CustomObjectsApi。比较轻松的就开发了一整套chart镜像生命周期对应的接口。
部署
var customObjectsApi = new CustomObjectsApi(apiClient);
var json = new JsonObjectBuilder()
.set("apiVersion", "app.alauda.io/v1alpha1")
.set("kind", "HelmRequest")
.set("metadata", new JsonObjectBuilder().set("name", name).build())
.set("spec", new JsonObjectBuilder()
.set("chart", chart)
.set("namespace", namespace)
.set("releaseName", name)
.set("values", Map2JsonUtil.map2Json(params))
.set("version", version)
).build();
customObjectsApi.createNamespacedCustomObject("app.alauda.io","v1alpha1", "default", "helmrequests", json, null);
卸载
var customObjectsApi = new CustomObjectsApi(apiClient);
customObjectsApi.deleteNamespacedCustomObject("app.alauda.io", "v1alpha1", "default","helmrequests", "test-nginx",new V1DeleteOptions().gracePeriodSeconds(0L).propagationPolicy("Foreground"),null, null, null);
升级
这里可以选择打patch或者直接replace，和k8s的概念是一致的。
回滚
captain并没有像deployment原生的提供了对回滚的支持，需要自己将每次安装或者升级的参数进行外部保存，再重新replace指定版本的参数，进行模拟回滚。
其他说明
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