基础入门

从这一部分开始，我们会介绍 KubeVela 是如何基于 CUE 来实现抽象和扩展的。本节将主要介绍一些 CUE 的基础知识，如果你对 KubeVela 的核心概念还不了解也没有关系，对于那些想要快速了解 CUE 并做一些实践的读者，本节也同样适用。

概述

KubeVela 将 CUE 作为应用交付核心依赖和扩展方式的原因如下：

• CUE 本身就是为大规模配置而设计。 CUE 能够感知非常复杂的配置文件，并且能够安全地更改可修改配置中成千上万个对象的值。这非常符合 KubeVela 的目标，即以可编程的方式，去定义和交付生产级别的应用程序。
• CUE 支持一流的代码生成和自动化。 CUE 原生支持与现有工具以及工作流进行集成，反观其他工具则需要自定义复杂的方案才能实现。例如，需要手动使用 Go 代码生成 OpenAPI 模式。KubeVela 也是依赖 CUE 该特性进行构建开发工具和 GUI 界面的。
• CUE 与 Go 完美集成。 KubeVela 像 Kubernetes 系统中的大多数项目一样使用 GO 进行开发。CUE 已经在 Go 中实现并提供了丰富的 API。KubeVela 以 CUE 为核心实现 Kubernetes 控制器。借助 CUE，KubeVela 可以轻松处理数据约束问题。

更多细节请查看 The Configuration Complexity Curse 以及 The Logic of CUE 两篇文章。

前提

请确保你的环境中已经安装如下命令行：

• cue v0.2.2 目前 KubeVela 暂时只支持 CUE v0.2.2 版本，将在后续迭代中升级支持新的 CUE 版本。
• vela >= v1.1.0。

学习 CUE 命令行

CUE 是 JSON 的超集， 我们可以像使用 JSON 一样使用 CUE，并具备以下特性：

• C 语言风格的注释
• 字段名称可以用双引号括起来，注意字段名称中不可以带特殊字符
• 可选字段末尾是否有逗号
• 允许数组中最后一个元素末尾带逗号
• 外大括号可选

请先复制以下信息，保存为一个 first.cue 文件：

a: 1.5
a: float
b: 1
b: int
d: [1, 2, 3]
g: {
    h: "abc"
}
e: string

接下来，我们以上面这个文件为例子，来学习 CUE 命令行的相关指令：

• 如何格式化 CUE 文件。（如果你使用 Goland 或者类似 JetBrains IDE， 可以参考该文章配置自动格式化插件 使用 Goland 设置 cuelang 的自动格式化。）

  该命令不仅可以格式化 CUE 文件，还能提示错误的模型，相当好用的命令。

  cue fmt first.cue

• 如何校验模型。除了 cue fmt，你还可以使用 cue vet 来校验模型。

  $ cue vet first.cue
  some instances are incomplete; use the -c flag to show errors or suppress this message
  $ cue vet first.cue -c
  e: incomplete value string

  提示我们：这个文件里的 e 这个变量，有数据类型 string 但并没有赋值。

• 如何计算/渲染结果。 cue eval 可以计算 CUE 文件并且渲染出最终结果。 我们看到最终结果中并不包含 a: float 和 b: int，这是因为这两个变量已经被计算填充。 其中 e: string 没有被明确的赋值, 故保持不变.

  $ cue eval first.cue
  a: 1.5
  b: 1
  d: [1, 2, 3]
  g: {
  h: "abc"
  }
  e: string

• 如何指定渲染的结果。例如，我们仅想知道文件中 b 的渲染结果，则可以使用该参数 -e。

  $ cue eval -e b first.cue
  1

• 如何导出渲染结果。 cue export 可以导出最终渲染结果。如果一些变量没有被定义执行该命令将会报错。

  $ cue export first.cue
  e: incomplete value string

  我们更新一下 first.cue 文件，给 e 赋值：

  a: 1.5
  a: float
  b: 1
  b: int
  d: [1, 2, 3]
  g: {
    h: "abc"
  }
  e: string
  e: "abc"

  然后，该命令就可以正常工作。默认情况下, 渲染结果会被格式化为 JSON 格式。

  $ cue export first.cue
  {
      "a": 1.5,
      "b": 1,
      "d": [
          1,
          2,
          3
      ],
      "g": {
          "h": "abc"
      },
      "e": "abc"
  }

• 如何导出 YAML 格式的渲染结果。

  $ cue export first.cue --out yaml
  a: 1.5
  b: 1
  d:
  - 1
  - 2
  - 3
  g:
    h: abc
  e: abc

• 如何导出指定变量的结果。

  $ cue export -e g first.cue
  {
      "h": "abc"
  }

以上, 你已经学习完所有常用的 CUE 命令行指令。

学习 CUE 语言

在熟悉完常用 CUE 命令行指令后，我们来进一步学习 CUE 语言。

先了解 CUE 的数据类型。以下是它的基础数据类型：

// float
a: 1.5
// int
b: 1
// string
c: "blahblahblah"
// array
d: [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
// bool
e: true
// struct
f: {
    a: 1.5
    b: 1
    d: [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
    g: {
        h: "abc"
    }
}
// null
j: null

如何自定义 CUE 类型？使用 # 符号来指定一些表示 CUE 类型的变量。

#abc: string

我们将上述内容保存到 second.cue 文件。 执行 cue export 不会报 #abc 是一个类型不完整的值。

$ cue export second.cue
{}

你还可以定义更复杂的自定义结构，比如：

#abc: {
  x: int
  y: string
  z: {
    a: float
    b: bool
  }
}

自定义结构在 KubeVela 中被广泛用于模块定义（X-Definitions）和进行验证。

定义一个 CUE 模板

下面，我们开始尝试利用刚刚学习到的知识，来定义 CUE 模版。

1. 定义结构体变量 parameter.

parameter: {
    name: string
    image: string
}

保存上述变量到文件 deployment.cue.

1. 定义更复杂的结构变量 template 同时引用变量 parameter.

template: {
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       "Deployment"
    spec: {
        selector: matchLabels: {
            "app.oam.dev/component": parameter.name
        }
        template: {
            metadata: labels: {
                "app.oam.dev/component": parameter.name
            }
            spec: {
                containers: [{
                    name:  parameter.name
                    image: parameter.image
                }]
            }}}
}

熟悉 Kubernetes 的你可能已经知道，这是 Kubernetes Deployment 的模板。 parameter 为模版的参数部分。

添加上述内容到文件 deployment.cue.

1. 随后, 我们通过更新以下内容来完成变量赋值:

parameter:{
   name: "mytest"
   image: "nginx:v1"
}

1. 最后, 导出渲染结果为 YAML 格式:

$ cue export deployment.cue -e template --out yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.oam.dev/component: mytest
  template:
    metadata:
      labels:
        app.oam.dev/component: mytest
    spec:
      containers:
      - name: mytest
        image: nginx:v1

以上，你就得到了一个 Kubernetes Deployment 类型的模板。

CUE 的更多用法

• 设计开放的结构体和数组。如果在数组或者结构体中使用 ...，则说明该对象为开放的。

  • 数组对象 [...string] ，说明该对象可以容纳多个字符串元素。 如果不添加 ..., 该对象 [string] 说明数组只能容纳一个类型为 string 的元素。

  • 如下所示的结构体说明可以包含未知字段。

    {
      abc: string   
      ...
    }

• 使用运算符 | 来表示两种类型的值。如下所示，变量 a 表示类型可以是字符串或者整数类型。

a: string | int

• 使用符号 * 定义变量的默认值。通常它与符号 | 配合使用， 代表某种类型的默认值。如下所示，变量 a 类型为 int，默认值为 1。

a: *1 | int

• 让一些变量可被选填。 某些情况下，一些变量不一定被使用，这些变量就是可选变量，我们可以使用 ?: 定义此类变量。 如下所示, a 是可选变量, 自定义 #my 对象中 x 和 z 为可选变量， 而 y 为必填字段。

a ?: int
#my: {
x ?: string
y : int
z ?:float
}

选填变量可以被跳过，这经常和条件判断逻辑一起使用。 具体来说，如果某些字段不存在，则 CUE 语法为 if _variable_！= _ | _ ，如下所示：

parameter: {
    name: string
    image: string
    config?: [...#Config]
}
output: {
    ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            if parameter.config != _|_ {
                config: parameter.config
            }
        }]
    }
    ...
}

• 使用运算符 & 来运算两个变量。

a: *1 | int
b: 3
c: a & b

保存上述内容到 third.cue 文件。

你可以使用 cue eval 来验证结果：

$ cue eval third.cue
a: 1
b: 3
c: 3

• 需要执行条件判断。当你执行一些级联操作时，不同的值会影响不同的结果，条件判断就非常有用。 因此，你可以在模版中执行 if..else 的逻辑。

price: number
feel: *"good" | string
// Feel bad if price is too high
if price > 100 {
    feel: "bad"
}
price: 200

保存上述内容到 fourth.cue 文件。

你可以使用 cue eval 来验证结果：

$ cue eval fourth.cue
price: 200
feel:  "bad"

另一个示例是将布尔类型作为参数。

parameter: {
    name:   string
    image:  string
    useENV: bool
}
output: {
    ...
    spec: {
        containers: [{
            name:  parameter.name
            image: parameter.image
            if parameter.useENV == true {
                env: [{name: "my-env", value: "my-value"}]
            }
        }]
    }
    ...
}

• 使用 For 循环。 我们为了避免减少重复代码，常常使用 For 循环。

  • 映射遍历。

    parameter: {
        name:  string
        image: string
        env: [string]: string
    }
    output: {
        spec: {
            containers: [{
                name:  parameter.name
                image: parameter.image
                env: [
                    for k, v in parameter.env {
                        name:  k
                        value: v
                    },
                ]
            }]
        }
    }

  • 类型遍历。

    #a: {
        "hello": "Barcelona"
        "nihao": "Shanghai"
    }
    for k, v in #a {
        "\(k)": {
            nameLen: len(v)
            value:   v
        }
    }

  • 切片遍历。

    parameter: {
        name:  string
        image: string
        env: [...{name:string,value:string}]
    }
    output: {
      ...
         spec: {
            containers: [{
                name:  parameter.name
                image: parameter.image
                env: [
                    for _, v in parameter.env {
                        name:  v.name
                        value: v.value
                    },
                ]
            }]
        }
    }

    • 循环内使用条件判断

    parameter: [
    {
      name: "empty"
    }, {
      name: "xx1"
    },
    ]
    dataFrom: [ for _, v in parameter {
    if v.name != "empty" {
      name: v.name
    }
    }]

    结果是：

    cue eval ../blog/a.cue -e dataFrom
    [{}, {
      name: "xx1"
    }]

    • 将条件判断作为循环的条件

    parameter: [
    {
      name: "empty"
    }, {
      name: "xx1"
    },
    ]
    dataFrom: [ for _, v in parameter if v.name != "empty" {
      name: v.name
    }]

    结果是：

    cue eval ../blog/a.cue -e dataFrom
    [{
      name: "xx1"
    }]

另外，可以使用 "\( _my-statement_ )" 进行字符串内部计算，比如上面类型循环示例中，获取值的长度等等操作。

导入 CUE 内部包

CUE 有很多 internal packages 可以被 KubeVela 使用，这样可以满足更多的开发需求。

比如，使用 strings.Join 方法将字符串数组拼接成字符串。

import ("strings")
parameter: {
    outputs: [{ip: "1.1.1.1", hostname: "xxx.com"}, {ip: "2.2.2.2", hostname: "yyy.com"}]
}
output: {
    spec: {
        if len(parameter.outputs) > 0 {
            _x: [ for _, v in parameter.outputs {
                "\(v.ip) \(v.hostname)"
            }]
            message: "Visiting URL: " + strings.Join(_x, "")
        }
    }
}

至此，你已经学会了基础的 CUE 知识，如果你还想了解更多的 CUE 实践细节，可以参考其官方文档。

在本部分接下来的章节里，我们会开始介绍 KubeVela 如何使用 CUE 像胶水一样衔接不同的资源，请确保你对 KubeVela 的核心概念有所了解。

下一步

• 了解如何统一使用 CUE 来管理自定义 OAM 模块。