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理解 Kubernetes 的 API Schema
发布时间：2025-11-04 17:05:31 来源：科技前瞻 作者：人工智能
词起源于希腊语中的理解 form 或 figure，但具体应该如何定义 schema 取决于应用环境的理解上下文。schema 有不同的理解类型，其含义与数据科学、理解教育、理解营销和 SEO 以及心理学等领域密切相关。理解
在维基百科中将 schema 解释为，理解图式，理解在心理学中主要描述一种思维或行为类型，理解用来组织资讯的理解类别，以及资讯之间的理解关系。它也可以被描述为先入为主思想的理解心理结构，表示世界某些观点的理解框架，或是理解用于组织和感知新资讯的系统。
但在计算机中的理解 schema 其实与这个解释很接近了，从很多地方都可以看到 schema 这个名词，例如 database，openldap，programing language 等的。这里可以简单的把 _schema_ 理解为 元数据集合 （metadata component），主要包含元素及属性的声明，免费信息发布网与其他数据结构组成。
数据库中的 schema
在数据库中，schema 就像一个骨架结构，代表整个数据库的逻辑视图。它设计了应用于特定数据库中数据的所有约束。当在数据建模时，就会产生一个 schema。在谈到关系数据库]和面向对象数据库时经常使用 schema。有时也指将结构或文本的描述。
数据库中 schema 描述数据的形状以及它与其他模型、表和库之间的关系。在这种情况下，数据库条目是 schema 的一个实例，包含 schema 中描述的所有属性。
数据库 schema 通常分为两类：定义数据文件实际存储方式的物理数据库 schema 和逻辑数据库 schema，它描述了应用于存储数据的所有逻辑约束，包括完整性、表和视图。常见包括
星型模式（star schema）雪花模式（snowflake schema）事实星座模型（fact constellation schema 或 galaxy schema）星型模式是类似于一个简单的数据仓库图，包括一对多的服务器托管事实表和维度表。它使用非规范化数据。
雪花模式是更为复杂的一种流行的数据库模式，在该模式下，维度表是规范化的，可以节省存储空间并最大限度地减少数据冗余。
事实星座模式远比星型模式和雪花模式复杂得多。它拥有多个共享多个维度表的事实表。
Kubernetes 中的 schema
通过上面的阐述，大概上可以明白 schema 究竟是什么东西了，在 Kubernetes 中也有 schema 的概念，通过对 kubernetes 中资源（GVK）的规范定义、相互关系间的映射等，schema 即 k8s 资源对象元数据。
而 kubernetes 中资源对象即 Group Version Kind 这些被定义在 staging/src/k8s.io/api/type.go 中，即平时所操作的 yaml 文件，例如
复制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: 801.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.
而对应的的即为 TypeMeta 、ObjectMeta 和 DeploymentSpec，亿华云TypeMeta 为 kind 与 apiserver，ObjectMeta 为 Name 、Namespace CreationTimestamp 等段。
DeploymentSpec 则对应了 yaml 中的 spec。
而整个 yaml 组成了 一个 k8s 的资源对象。
复制type Deployment struct{
metav1.TypeMeta `json:",inline"` // Standard object metadata. // +optional metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"` // Specification of the desired behavior of the Deployment. // +optional Spec DeploymentSpec `json:"spec,omitempty" protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"` // Most recently observed status of the Deployment. // +optional Status DeploymentStatus `json:"status,omitempty" protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.register.go 则是将对应的资源类型注册到 schema 中的类
复制var(
// TODO: move SchemeBuilder with zz_generated.deepcopy.go to k8s.io/api. // localSchemeBuilder and AddToScheme will stay in k8s.io/kubernetes. SchemeBuilder = runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
localSchemeBuilder = &SchemeBuilder AddToScheme = localSchemeBuilder.AddToScheme)
// Adds the list of known types to the given scheme.func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error{
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&Deployment{},
&DeploymentList{},
&StatefulSet{},
&StatefulSetList{},
&DaemonSet{},
&DaemonSetList{},
&ReplicaSet{},
&ReplicaSetList{},
&ControllerRevision{},
&ControllerRevisionList{},
)
metav1.AddToGroupVersion(scheme, SchemeGroupVersion)
return nil}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.而 apimachinery 包则是 schema 的实现，通过看其内容可以发现，kubernetes 中 schema 就是 GVK 的属性约束 与 GVR 之间的映射。
通过示例了解 schema
例如在 apps/v1/deployment 这个资源，在代码中表示 k8s.io/api/apps/v1/types.go ，如果需要对其资源进行扩展那么需要怎么做？如，建立一个 StateDeplyment 资源
复制type Deployment struct {
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
// Standard object metadata.
// +optional
metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`1.2.3.4.5.如上述代码所示，Deployment 中的 metav1.TypeMeta 和 metav1.ObjectMeta
那么我们复制一个 Deployment 为 StateDeployment，注意，因为 Deployment 的两个属性， metav1.TypeMeta 和 metav1.ObjectMeta 分别实现了不同的方法，如图所示
所以在实现方法时，需要实现 DeepCopyinfo ， DeepCopy 和继承接口 Object 的 DeepCopyObject 方法
复制// DeepCopyInto is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, writing into out. in must be non-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}
// DeepCopy is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new StateDeployment.func (in *StateDeployment) DeepCopy() *StateDeployment{
if in == nil{
return nil}
out := new(StateDeployment)
in.DeepCopyInto(out)
return out}
// DeepCopyObject is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new runtime.Object.func (in *StateDeployment) DeepCopyObject() runtime.Object{
if c := in.DeepCopy(); c != nil{
return c}
return nil}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.那么扩展一个资源的整个流为：
资源类型在：k8s.io/api/{Group}/types.go资料类型的实现接口k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object其中是基于Deployment 的类型，metav1.TypeMeta 和metav1.ObjectMetametav1.TypeMeta 实现了GetObjectKind() ；metav1.ObjectMeta 实现了DeepCopyinfo=()，DeepCopy() ，还需要实现DeepCopyObject()最后注册资源到 schema 中k8s.io/api/apps/v1/register.go- 如何关闭AirPlay镜像？（简易指南，告诉你如何正确关闭AirPlay镜像）
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