[K8S学习笔记]YAML相关

[[ TOC]]

0 Key component:

1. Metadata
2. Specification
3. Status

1 基本结构

Kubernetes YAML 文件通常包含四个核心字段：

apiVersion: v1         # API 版本
kind: Pod              # 对象类型（Pod、Deployment、Service 等）
metadata:              # 元数据  
name: mypod  labels:  app: nginx  
spec:                  # 期望状态  
containers:  - name: nginx  image: nginx:1.21

2 常见对象类型

• Pod：最小的运行单元
• Deployment：管理 ReplicaSet，支持滚动更新和回滚
• Service：提供稳定访问入口，做负载均衡
• ConfigMap / Secret：存放配置和敏感数据
• Namespace：资源逻辑隔离
• Ingress：基于域名和路径的 HTTP/HTTPS 路由

3 metadata 元数据

• name：资源的名字，必须唯一
• labels：标签，用于分组和选择资源（Service 找 Pod，Deployment 找 Pod）
• annotations：额外信息，通常被工具或系统使用

4 spec 期望状态

• containers（在 Pod/Deployment 中）
  • image：容器镜像
  • ports：容器端口
  • resources：CPU/内存请求与限制
  • env：环境变量
• replicas（在 Deployment 中定义副本数）
• selector：选择器（Deployment 关联 Pod，Service 关联 Pod）

5 多文档 YAML

一个文件中可以定义多个对象，用 — 分隔：

apiVersion: v1  
kind: Service  
metadata:  name: nginx-svc  
spec:  selector:  app: nginx  
---  
apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:  name: nginx-deploy  
spec:  replicas: 3

6 最佳实践

• 合理使用 labels，例如 app: nginx, tier: frontend
• 避免写死 Pod IP，统一通过 Service 访问
• 在资源中定义 requests 和 limits，避免资源抢占
• 配置文件建议纳入版本控制，方便回滚和团队协作

7 Label & Selector

a. label 是什么

label（标签）是附加在 Kubernetes 对象上的 键值对，用来描述对象的属性。
例子：

metadata:
name: nginx-pod
labels:
app: nginx
tier: frontend
上面这个 Pod 有两个 label：

*   app: nginx
*   tier: frontend

label 本身没有实际功能，但它们是 分组和筛选资源的依据。

b. selector 是什么

selector（选择器）是用来匹配 label 的规则。
例子：

spec:  selector:  matchLabels:  app: nginx

这里的 selector 表示：找出所有 app=nginx 的 Pod。

8 YAML 校验方法

1. 在 PowerShell 用 kubectl apply --dry-run=client -f pod.yaml 检查
2. 或者用在线 YAML 校验工具，例如 https://yamlchecker.com

9 格式

a. 缩进必须使用空格

• 不能用 Tab 键
• 通常每一级缩进使用 2 个空格
  ✅ 正确

containers:  - name: nginx  image: nginx:latest

❌ 错误（使用 Tab）

containers:  - name: nginx  image: nginx:latest

b. 冒号后面要加空格

✅ 正确
name: tiny-pod
❌ 错误
name:tiny-pod

c. 列表使用破折号 - 并缩进

ports:  - containerPort: 80

• “-” 前面和父级键同级缩进
• 列表项内部继续缩进

d. 字符串和数字

• 字符串一般不用引号
• 数字单位（如 CPU/内存）需要加引号：

resources:  requests:  cpu: "100m"  memory: "128Mi"