什么是 KCL
KCL (Kusion Configuration Language) [https://github.com/KusionStack/KCLVM] 是一个开源的基于约束的记录及函数语言，主要用于配置编写和策略校验场景。KCL 期望通过成熟的编程语言技术和实践来改进对大量繁杂配置的编写，致力于构建围绕配置的更好的模块化、扩展性和稳定性，更简单的逻辑编写，以及更快的自动化集成和良好的生态延展性。
所谓配置就是当我们部署软件系统时，我们并不认为它们是固定不变的。不断发展的业务需求、基础架构要求和其他因素意味着系统不断变化。当我们需要快速更改系统行为，并且更改过程需要昂贵、冗长的重建和重新部署过程时，业务代码更改往往是不够的。而配置可以为我们提供了一种低开销的方式来改变系统功能，比如我们会经常为系统编写一些如下所示的 JSON 或 YAML 文件作为我们系统的配置。
{
"server": {
"addr": "127.0.0.1",
"listen": 4545
},
"database": {
"enabled": true,
"ports": [
8000,
8001,
8002
],
}
}
server:
addr: 127.0.0.1
listen: 4545
database:
enabled: true
ports:
- 8000
- 8001
- 8002
我们可以根据需要选择在 JSON 和 YAML 文件中存储静态配置。此外，配置还可以存储在允许更灵活配置的高级语言中，通过代码编写、渲染并得到静态配置。KCL 就是这样一种配置语言，我们可以编写 KCL 代码来生成 JSON/YAML 等配置。这篇文章我们重点讲述使用 KCL 生成并管理 Kubernetes 资源，并通过一些简单的例子给大家一个简单的快速开始，更多的内容我们会在后续文章展开。
为什么使用 KCL
当我们管理 Kubernetes 资源清单时，我们常常会手写维护，或者使用 Helm 和 Kustomize 等工具来维护我们 YAML 配置或者配置模版，然后通过 kubectl 和 helm 命令行等工具将资源下发到集群。但是作为一个 "YAML 工程师" 每天维护 YAML 配置无疑是琐碎且无聊的，并且容易出错。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata: ... # Omit
spec:
selector:
matchlabels:
cell: RZ00A
replicas: 2
template:
metadata: ... # Omit
spec:
tolerations:
- effect: NoSchedules
key: is-over-quota
operator: Equal
value: 'true'
containers:
- name: test-app
image: images.example/app:v1 # Wrong ident
resources:
limits:
cpu: 2 # Wrong type. The type of cpu should be str
memory: 4Gi
# Field missing: ephemeral-storage
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: is-over-quota
operator: In
values:
- 'true'
1. YAML 中的结构化数据是无类型的，缺乏验证方法，无法立即检查所有数据的有效性
2. YAML 编程能力欠佳，容易写出不正确的缩进，也没有逻辑判断、等常见代码组织方式，容易写出大量重复配置，难以维护
3. 用户很难理解 YAML 配置所有细节，比如上 Kubernetes 配置中的 toleration 和 affinity 字段，如果用户不理解调度逻辑，它可能被错误地省略掉或者多余的添加
因此，KCL 期望在 Kubernetes YAML 资源管理层面解决如下问题：
1. 用生产级高性能编程语言以编写代码的方式提升配置的灵活度，比如条件语句、循环、函数、包管理等特性提升配置重用的能力
2. 在代码层面提升配置语义验证的能力，比如字段可选 / 必选、类型、范围等配置检查能力
3. 提供配置分块编写、组合和抽象的能力，比如结构定义、结构继承、约束定义等能力
本篇文章是 KCL 可以做什么系列文章第一篇，重点讲述 KCL 快速入门，后续会持续更新和分享 KCL 的一系列特点和使用场景，大家敬请期待！
如何使用 KCL 生成并管理 Kubernetes 资源
前提条件
首先可以在 KCL 项目首页 https://github.com/KusionStack/KCLVM 根据指导下载并安装 KCL，然后准备一个 Kubernetes 环境
生成 Kubernetes 资源
我们可以编写如下 KCL 代码并命名为 main.k ，KCL 受 Python 启发，基础语法十分接近 Python, 比较容易学习和上手
apiVersion = "apps/v1"
kind = "Deployment"
metadata = {
name = "nginx"
labels.app = "nginx"
}
spec = {
replicas = 3
selector.matchLabels = metadata.labels
template.metadata.labels = metadata.labels
template.spec.containers = [
{
name = metadata.name
image = "${metadata.name}:1.14.2"
ports = [{ containerPort = 80 }]
}
]
}
上述 KCL 代码中我们分别声明了一个 Kubernets Deployment 资源的 apiVersion、kind、metadata 和 spec 等变量，并分别赋值了相应的内容，特别地，我们将 metadata.labels 字段分别重用在 spec.selector.matchLabels 和 spec.template.metadata.labels 字段。可以看出，相比于 YAML，KCL 定义的数据结构更加紧凑，而且可以通过定义局部变量实现配置重用。
我们可以执行如下命令行得到一个 Kubernetes YAML 文件
kcl main.k
输出为:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.14.2
ports:
- containerPort: 80
当然我们可以将 KCL 工具与 kubectl 等工具结合使用，让我们执行如下命令并看看效果
$ kcl main.k | kubectl apply -f -
deployment.apps/nginx configured
可以从命令行的结果看出看出与我们使用直接使用 YAML 配置和 kubectl apply 的一个 Deployment 体验完全一致
通过 kubectl 检查部署状态
$ kubectl get deploy
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 3/3 3 3 15s
编写代码管理 Kubernetes 资源
对于 Kubernetes 资源发布时，我们常常会遇到配置参数需要动态指定的场景，比如不同的环境需要设置不同的 image 字段值生成不同环境的资源。对于这种场景，我们可以通过 KCL 的条件语句和 option 函数动态地接收外部参数。我们可以在上述例子的基础上根据不同的环境调整配置参数，比如对于如下代码，我们编写了一个条件语句并输入一个名为 env 的动态参数
apiVersion = "apps/v1"
kind = "Deployment"
metadata = {
name = "nginx"
labels.app = "nginx"
}
spec = {
replicas = 3
selector.matchLabels = metadata.labels
template.metadata.labels = metadata.labels
template.spec.containers = [
{
name = metadata.name
image = "${metadata.name}:1.14.2" if option("env") == "prod" else "${metadata.name}:latest"
ports = [{ containerPort = 80 }]
}
]
}
使用 KCL 命令行 -D 标记接收一个从外部设置的动态参数：
kcl main.k -D env=prod
输出为:
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:1.14.2
ports:
- containerPort: 80
上述代码片段中的 image = "${metadata.name}:1.14.2" if option("env") == "prod" else "${metadata.name}:latest" 意思为：当动态参数 env 的值被设置为 prod 时，image 字段值为 nginx:1.14.2, 否则为 nginx:latest，因此我们可以根据需要为 env 设置为不同的值获得不同内容的 Kubernetes 资源。
并且 KCL 支持将 option 函数动态参数维护在配置文件中，比如编写下面展示的 kcl.yaml 文件
kcl_options:
- key: env
value: prod
使用如下命令行也可以得到同样的效果，简化 KCL 动态参数的输入过程
kcl main.k -Y kcl.yaml
输出为：
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:1.14.2
ports:
- containerPort: 80
下一期
本期内容大概简单介绍了用 KCL 编写配置的快速入门和使用 KCL 定义并管理 Kubernetes 资源。
目前阶段 Kustomize 和 Helm 已经慢慢演进成在 Kubernetes 配置定义和管理领域的事实意义上的标准，熟悉 Kubernetes 的小伙伴可能更喜欢显式配置编写方式编写。那么相较于 Kustomize 和 Helm，用 KCL 来写配置文件渲染，又有什么异同呢？考虑到有很多小伙伴已经在使用 Helm，Kustomize 这样的工具，下一期我将介绍用 KCL 的方式来写对应的配置代码，敬请期待！！
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