在Grafana Tanka中部署Kong Ingress Controller的挑战与解决方案
背景介绍
Grafana Tanka是一个基于Jsonnet的Kubernetes配置管理工具,它允许开发者以声明式的方式管理Kubernetes资源。在实际使用中,用户经常需要通过Tanka来部署各种Helm chart,其中就包括流行的Kong Ingress Controller。
问题描述
当尝试通过Tanka部署Kong Ingress Controller时,用户遇到了一个典型的技术挑战。Kong官方提供的Helm chart实际上是一个"umbrella chart"(伞形图表),它会同时部署Ingress Controller和API Gateway两个组件。这种设计导致了CRD(Custom Resource Definition)资源的重复生成问题。
具体表现为:
- 当设置
includeCRDs: false时,Kong无法正确安装,因为缺少必要的CRD定义 - 当设置
includeCRDs: true时,Tanka会报错,因为相同的CRD被生成了两次
技术分析
这个问题的根源在于Kong Helm chart的设计架构。该chart实际上会调用"kong"子chart两次:
- 第一次调用用于部署Ingress Controller
- 第二次调用用于部署API Gateway
每次调用都会生成相同的CRD资源,而Tanka的默认行为是不允许资源重复定义,这是为了防止配置歧义和潜在的错误。例如,如果有两个Deployment定义,一个设置replicas:1,另一个设置replicas:10,Tanka无法自动决定应该采用哪个值。
解决方案
经过技术验证,目前有三种可行的解决方案:
方案一:直接使用kong子chart
放弃使用umbrella chart,改为直接调用kong子chart两次,分别配置Controller和Gateway组件。这种方案的优势是完全可控,但缺点是如果上游chart发生变化,可能需要手动调整。
方案二:分两次调用umbrella chart
通过两次调用umbrella chart,每次只启用一个组件(Controller或Gateway),并只在其中一次调用中包含CRD。这种方法保持了与上游chart的兼容性,但代码看起来有些冗余。
方案三:修改Tanka行为(不推荐)
理论上可以修改Tanka使其允许资源重复,但这会破坏Tanka的设计原则,可能导致其他潜在问题,因此不推荐使用。
最佳实践
基于上述分析,推荐采用方案二作为最佳实践。具体实现代码如下:
local tanka = import 'github.com/grafana/jsonnet-libs/tanka-util/main.libsonnet';
local helm = tanka.helm.new(std.thisFile);
{
_config:: {
ns: 'kong',
},
kong_ingress_controller: helm.template('kong', './charts/ingress/', {
namespace: $._config.ns,
includeCRDs: true,
values+: {
gateway+: { enabled: false },
},
}),
kong_ingress_gateway: helm.template('kong', './charts/ingress/', {
namespace: $._config.ns,
includeCRDs: false,
values+: {
controller+: { enabled: false },
},
}),
kong_namespace: {
apiVersion: 'v1',
kind: 'Namespace',
metadata: {
name: $._config.ns,
},
},
}
这种实现方式:
- 保持了与上游chart的兼容性
- 通过values配置明确区分了Controller和Gateway的部署
- 只在Controller部署中包含CRD定义
- 保持了Tanka的声明式特性
总结
在使用Tanka部署复杂Helm chart时,特别是那些采用umbrella设计的chart时,可能会遇到资源重复定义的问题。通过理解chart的内部结构和Tanka的设计原则,我们可以找到既保持上游兼容性又符合Tanka最佳实践的解决方案。对于Kong Ingress Controller的部署,推荐采用分两次调用umbrella chart的方案,这既解决了CRD重复的问题,又保持了配置的清晰性和可维护性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00