k8s之Label与Selector

一：什么是Label

Label是Kubernetes系列中另外一个核心概念。是一组绑定到K8s资源对象上的key/value对。同一个对象的labels属性的key必须唯一。label可以附加到各种资源对象上，如Node,Pod,Service,RC等。

通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不用的label来实现多维度的资源分组管理功能，以便于灵活，方便地进行资源分配，调度，配置，部署等管理工作。

示例如下：　

• 版本标签："release" : "stable" , "release" : "canary"...
• 环境标签："environment" : "dev" , "environment" : "production"
• 架构标签："tier" : "frontend" , "tier" : "backend" , "tier" : "middleware"
• 分区标签："partition" : "customerA" , "partition" : "customerB"...
• 质量管控标签："track" : "daily" , "track" : "weekly"

二：什么是Label selector(标签选择器)

Label selector是Kubernetes核心的分组机制，通过label selector客户端/用户能够识别一组有共同特征或属性的资源对象。

三:Label selector的查询条件

基于值相等的查询条件： 类似于ＳＱＬ语句中的＝或！＝；　　例如：select * from pod where name=(或!=)'redis-slave';

基于子集的查询条件: 类似于SQL语句中的in或 not in； 例如：select * from pod where name in(或not in) ('redis-slave','redis-master');

两种查询条件也可以组合在一起使用。

新出现的管理对象如Deploment、ReplicaSet、DaemonSet和Job则可以在Selector中使用基于集合的筛选条件定义，例如：

selector:
  matchLabels:
    app: myweb
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
    - {key: environment, operator: NorIn, values: [dev]}

matchLabels用于定义一组Label，与直接写在Selector中作用相同：matchExpression用于定义一组基于集合的筛选条件，可用的条件运算符包括：In、NotIn、Exists和DoesNotExist。

如果同时设置了matchLabels和matchExpression，则两组条件为“AND”关系，即所有条件需要满足才能完成Selector的筛选。

四：Label selector的使用场景

1.kube-controller进程通过资源对象RC上定义的Label Selector来筛选要监控的Pod副本的数量，从而实现Pod副本的数量始终符合预期设定的全自动控制流程

2.kupe-proxy进程通过Service的Label Selector来选择对应的Pod，自动建立器每个Service到对应Pod的请求转发路由表，从而实现Service的智能负载均衡机制

3.通过对某些Node定义特定的Label,并且在Pod定义文件中使用NodeSelector这种标签调度策略，Kube-scheduler进程可以实现Pod定向调度的特性

 在前面的留言板例子中，我们只使用了一个name=XXX的Label Selector。让我们看一个更复杂的例子。假设为Pod定义了Label: release、env和role，不同的Pod定义了不同的Label值，如图1.7所示，如果我们设置了“role=frontend”的Label Selector，则会选取到Node 1和Node 2上到Pod。

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而设置“release=beta”的Label Selector，则会选取到Node 2和Node 3上的Pod，如图所示。

总结：使用Label可以給对象创建多组标签，Label和Label Selector共同构成了Kubernetes系统中最核心的应用模型，使得被管理对象能够被精细地分组管理，同时实现了整个集群的高可用性。

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总结：使用Label可以给对象创建多组标签，Label 和 Label Selector共同构成了Kubernetes系统中最核心的应用模型，

使得被管理对象能够被精细地分组管理，同时实现了整个集群的高可用性.