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。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust099- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00