基于角色的权限控制：RBAC

RBAC概述

Kubernetes 中所有的 API 对象，都保存在 Etcd 里。可是，对这些 API 对象的
操作，却一定都是通过访问 kube-apiserver 实现的。其中一个非常重要的原因，就是你需要 APIServer 来帮助你做授权工作,而在 Kubernetes 项目中，负责完成授权（Authorization）工作的机制，就是 RBAC：基于角色的访问控制（Role-Based Access Control）.

而在这里，需要明确三个最基本的概念。

1. Role：角色，它其实是一组规则，定义了一组对 Kubernetes API 对象的操作权限。
2. Subject：被作用者，既可以是“人”，也可以是“机器”，也可以使你在 Kubernetes里定义的“用户”。
3. RoleBinding：定义了“被作用者”和“角色”的绑定关系。而这三个概念，其实就是整个 RBAC 体系的核心所在

Role角色

实际上，Role 本身就是一个 Kubernetes 的 API 对象，定义如下所示：

kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: example-role
rules:
  - apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]

首先，这个 Role 对象指定了它能产生作用的 Namepace 是：mynamespace。
Namespace 是 Kubernetes 项目里的一个逻辑管理单位。不同 Namespace 的 API 对象，在通过 kubectl 命令进行操作的时候，是互相隔离开的。
比如，kubectl get pods -n mynamespace。
当然，这仅限于逻辑上的“隔离”，Namespace 并不会提供任何实际的隔离或者多租户能力。如果在代码中没有指定 Namespace，那就是使用的是默认 Namespace：default。
这个 Role 对象的 rules 字段，就是它所定义的权限规则。在上面的例子里，这条规则的含义就是：允许“被作用者”，对 mynamespace 下面的 Pod 对象，进行 GET、WATCH 和 LIST 操作。

RoleBinding绑定

当然，RoleBinding 本身也是一个 Kubernetes 的 API 对象。它的定义如下所示：

kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: example-rolebinding
  namespace: mynamespace
subjects:
  - kind: User
  name: example-user
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: example-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

这个 RoleBinding 对象里定义了一个 subjects 字段，即“被作用者”。它的类
型是 User，即 Kubernetes 里的用户。这个用户的名字是 example-user。
这个 User 到底是从哪里来的呢？
实际上，Kubernetes 里的“User”，也就是“用户”，只是一个授权系统里的逻辑概念。它需要通过外部认证服务，比如 Keystone，来提供。或者，你也可以直接给 APIServer 指定一个用户名、密码文件。那么 Kubernetes 的授权系统，就能够从这个文件里找到对应的“用户”了。当然，在大多数私有的使用环境中，我们只要使用 Kubernetes 提供的内置“用户”，就足够了。这部分知识，下面马上讲到。

接下来，我们会看到一个 roleRef 字段。正是通过这个字段，RoleBinding 对象就可以直接通过名字，来引用我们前面定义的 Role 对象（example-role），从而定义了“被作用者（Subject）”和“角色（Role）”之间的绑定关系。

需要再次提醒的是，Role 和 RoleBinding 对象都是 Namespaced 对象（Namespaced Object），它们对权限的限制规则仅在它们自己的 Namespace 内有效，roleRef 也只能引用当前 Namespace 里的 Role 对象。

那么，对于非 Namespaced（Non-namespaced）对象（比如：Node），或者，某一个 Role 想要作用于所有的 Namespace 的时候，我们又该如何去做授权呢？

这时候，我们就必须要使用 ClusterRole 和 ClusterRoleBinding 这两个组合了。这两个API 对象的用法跟 Role 和 RoleBinding 完全一样。只不过，它们的定义里，没有了Namespace 字段，如下所示：

kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: example-clusterrole
rules:
  - apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]
  
---

kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: example-clusterrolebinding
subjects:
  - kind: User
  name: example-user
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: example-clusterrole
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

上面的例子里的 ClusterRole 和 ClusterRoleBinding 的组合，意味着名叫 example-user
的用户，拥有对所有 Namespace 里的 Pod 进行 GET、WATCH 和 LIST 操作的权限。

更进一步地，在 Role 或者 ClusterRole 里面，如果要赋予用户 example-user 所有权限，那你就可以给它指定一个 verbs 字段的全集，如下所示：

verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]

这些就是当前 Kubernetes（v1.11）里能够对 API 对象进行的所有操作了

类似的，Role 对象的 rules 字段也可以进一步细化。比如，你可以只针对某一个具体的对象进行权限设置，如下所示：

rules:
  - apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  resourceNames: ["my-config"]
  verbs: ["get"]

这个例子就表示，这条规则的“被作用者”，只对名叫“my-config”的 ConfigMap 对
象，有进行 GET 操作的权限。

User用户

而正如我前面介绍过的，在大多数时候，我们其实都不太使用“用户”这个功能，而是直接使用 Kubernetes 里的“内置用户”。
这个由 Kubernetes 负责管理的“内置用户”，正是我们前面曾经提到过的：
ServiceAccount。

接下来，我通过一个具体的实例来为你讲解一下为 ServiceAccount 分配权限的过程。
首先，我们要定义一个 ServiceAccount。它的 API 对象非常简单，如下所示：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: example-sa

可以看到，一个最简单的 ServiceAccount 对象只需要 Name 和 Namespace 这两个最基本的字段。

然后，我们通过编写 RoleBinding 的 YAML 文件，来为这个 ServiceAccount 分配权
限：

kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: example-rolebinding
  namespace: mynamespace
subjects:
  - kind: ServiceAccount
  name: example-sa
  namespace: mynamespace
roleRef:
  kind: Role
  name: example-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

可以看到，在这个 RoleBinding 对象里，subjects 字段的类型（kind），不再是一个User，而是一个名叫 example-sa 的 ServiceAccount。而 roleRef 引用的 Role 对象，依然名叫 example-role，也就是我在这篇文章一开始定义的 Role 对象

接着，我们用 kubectl 命令创建这三个对象：

$ kubectl create -f svc-account.yaml
$ kubectl create -f role-binding.yaml
$ kubectl create -f role.yaml

然后，我们来查看一下这个 ServiceAccount 的详细信息：

$ kubectl get sa -n mynamespace -o yaml
- apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2018-09-08T12:59:17Z
  name: example-sa
  namespace: mynamespace
  resourceVersion: "409327"
  ...
secrets:
  - name: example-sa-token-vmfg6

可以看到，Kubernetes 会为一个 ServiceAccount 自动创建并分配一个 Secret 对象，即：上述 ServiceAcount 定义里最下面的 secrets 字段。
这个 Secret，就是这个 ServiceAccount 对应的、用来跟 APIServer 进行交互的授权文件，我们一般称它为：Token。Token 文件的内容一般是证书或者密码，它以一个 Secret对象的方式保存在 Etcd 当中。

这时候，用户的 Pod，就可以声明使用这个 ServiceAccount 了，比如下面这个例子：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: sa-token-test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.7.9
  serviceAccountName: example-sa

在这个例子里，我定义了 Pod 要使用的要使用的 ServiceAccount 的名字是：example-sa。

等这个 Pod 运行起来之后，我们就可以看到，该 ServiceAccount 的 token，也就是一个Secret 对象，被 Kubernetes 自动挂载到了容器的
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount 目录下，如下所示：

$ kubectl describe pod sa-token-test -n mynamespace
Name: sa-token-test
Namespace: mynamespace
...
Containers:
  nginx:
    ...
    Mounts:
      /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from example-sa-token-vmfg6 (ro)

这时候，我们可以通过 kubectl exec 查看到这个目录里的文件：

$ kubectl exec -it sa-token-test -n mynamespace -- /bin/bash
root@sa-token-test:/# ls /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
ca.crt namespace token

如上所示，容器里的应用，就可以使用这个 ca.crt 来访问 APIServer 了。更重要的是，此时它只能够做 GET、WATCH 和 LIST 操作。因为 example-sa 这个 ServiceAccount 的权限，已经被我们绑定了 Role 做了限制

如上所示，容器里的应用，就可以使用这个 ca.crt 来访问 APIServer 了。更重要的是，此时它只能够做 GET、WATCH 和 LIST 操作。因为 example-sa 这个 ServiceAccount 的权限，已经被我们绑定了 Role 做了限制。
如果一个 Pod 没有声明 serviceAccountName，Kubernetes 会自动在它的 Namespace 下创建一个名叫 default 的默认 ServiceAccount，然后分配给这个 Pod。

group用户组

除了前面使用的“用户”（User），Kubernetes 还拥有“用户组”（Group）的概念，也就是一组“用户”的意思。如果你为 Kubernetes 配置了外部认证服务的话，这个“用户组”的概念就会由外部认证服务提供。
而对于 Kubernetes 的内置“用户”ServiceAccount 来说，上述“用户组”的概念也同样适用。

实际上，一个 ServiceAccount，在 Kubernetes 里对应的“用户”的名字是：

system:serviceaccount:<ServiceAccount 名字 >

而它对应的内置“用户组”的名字，就是：

system:serviceaccounts:<Namespace 名字 >

这两个对应关系，请你一定要牢记。
比如，现在我们可以在 RoleBinding 里定义如下的 subjects：

subjects:
- kind: Group
  name: system:serviceaccounts:mynamespace
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

这就意味着这个 Role 的权限规则，作用于 mynamespace 里的所有ServiceAccount。这就用到了“用户组”的概念。

而下面这个例子：

subjects:
- kind: Group
  name: system:serviceaccounts
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

就意味着这个 Role 的权限规则，作用于整个系统里的所有 ServiceAccount。

最后，值得一提的是，在 Kubernetes 中已经内置了很多个为系统保留的 ClusterRole，它们的名字都以 system: 开头。你可以通过 kubectl get clusterroles 查看到它们。一般来说，这些系统 ClusterRole，是绑定给 Kubernetes 系统组件对应的ServiceAccount 使用的。
比如，其中一个名叫 system:kube-scheduler 的 ClusterRole，定义的权限规则是 kubescheduler（Kubernetes 的调度器组件）运行所需要的必要权限。你可以通过如下指令查看这些权限的列表

kubectl describe clusterrole system:kube-scheduler
Name: system:kube-scheduler
...
PolicyRule:
Resources Non-Resource URLs Resource Names Verbs
--------- ----------------- -------------- -----
...
services                    []  []  [get list watch]
replicasets.apps            []  []  [get list watch]
statefulsets.apps           []  []  [get list watch]
replicasets.extensions      []  []  [get list watch]
poddisruptionbudgets.policy []  []  [get list watch]
pods/status                 []  []  [patch update]

这个 system:kube-scheduler 的 ClusterRole，就会被绑定给 kube-system Namesapce下名叫 kube-scheduler 的 ServiceAccount，它正是 Kubernetes 调度器的 Pod 声明使用的 ServiceAccount。

除此之外，Kubernetes 还提供了四个预先定义好的 ClusterRole 来供用户直接使用：

1. cluster-admin；
2. admin；
3. edit；
4. view。
   通过它们的名字，你应该能大致猜出它们都定义了哪些权限。比如，这个名叫 view 的ClusterRole，就规定了被作用者只有 Kubernetes API 的只读权限。
   而我还要提醒你的是，上面这个 cluster-admin 角色，对应的是整个 Kubernetes 项目中的最高权限（verbs=*），如下所示：

$ kubectl describe clusterrole cluster-admin -n kube-system
Name: cluster-admin
Labels: kubernetes.io/bootstrapping=rbac-defaults
Annotations: rbac.authorization.kubernetes.io/autoupdate=true
PolicyRule:
Resources Non-Resource URLs Resource Names Verbs
--------- ----------------- -------------- -----
*.*        []                 []            [*]
           [*]                []            [*]

所以，请你务必要谨慎而小心地使用 cluster-admin。