
# **集群一多，规矩就得写成代码：聊聊 OPA / Gatekeeper / Kyverno 在多集群里的真实用法**

> 作者：Echo_Wish
> 一个被“这个集群怎么又不一样了”逼疯过的运维人

---

## 一、多集群最怕的不是多，是“各干各的”

先问你一个问题，你一定有共鸣：

> 同样是 Kubernetes，
> 为什么 A 集群能跑，B 集群直接被打回？

我见过太多现场：

* 这个集群允许 `latest` 镜像
* 那个集群强制 resource limit
* 测试集群能用特权容器
* 生产集群一上来就炸

于是最后变成一句话总结：

> **K8s 是统一的，但“人心”是散的**

当集群只有一个时，靠**口头规范 + Wiki + 运维自觉**还能勉强维持；
**一旦到了多集群，靠人记规则，必死。**

这就是 **Policy as Code** 出现的背景。

---

## 二、什么是 Policy as Code？别被名词吓住

我用一句大白话解释：

> **把“不能做什么、必须怎么做”，交给系统，而不是靠人盯**

以前是：

* 文档写一堆
* 群里喊一嗓子
* 出事了再复盘

现在是：

* YAML 一提交
* API Server 直接拦
* 想违规？门都没有

在 Kubernetes 里，这个“拦”的位置，就是 **Admission Controller**。

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## 三、OPA / Gatekeeper / Kyverno，别一上来就选，先搞清楚定位

### 1️⃣ OPA（Open Policy Agent）——底层发动机

OPA 是什么？

* 一个通用策略引擎
* 使用 **Rego** 语言
* 不只 Kubernetes 能用

它很强，但也很“原始”。

```rego
package kubernetes.admission

deny[msg] {
  input.request.kind.kind == "Pod"
  not input.request.object.spec.containers[_].resources.limits
  msg := "容器必须设置 resources.limits"
}
```

👉 我的真实感受：

> OPA 很强，但**直接用 OPA 写 K8s 策略，心智成本不低**

---

### 2️⃣ Gatekeeper —— OPA 的 K8s 官方形态

Gatekeeper = **OPA + K8s 友好封装**

优点很明显：

* CRD 形式管理策略
* 和 K8s 生态融合好
* 适合做**强约束（硬门槛）**

一个典型例子：
**禁止使用 latest 镜像**

```yaml
apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: K8sDisallowLatestTag
metadata:
  name: no-latest-tag
spec:
  match:
    kinds:
      - apiGroups: [""]
        kinds: ["Pod"]
```

👉 Gatekeeper 给我的感觉是：

> 像“交警”，只负责拦违规，不负责教你怎么开车

---

### 3️⃣ Kyverno —— 为 Kubernetes 而生的策略工具

Kyverno 的一句官方口号我很认同：

> **Policy as Code, but YAML-first**

你不需要 Rego，只写 YAML。

比如：
**自动给所有 Pod 加 resource limit**

```yaml
apiVersion: kyverno.io/v1
kind: ClusterPolicy
metadata:
  name: add-resource-limits
spec:
  rules:
    - name: set-default-limits
      match:
        resources:
          kinds:
            - Pod
      mutate:
        patchStrategicMerge:
          spec:
            containers:
              - (name): "*"
                resources:
                  limits:
                    cpu: "500m"
                    memory: "512Mi"
```

👉 我个人的评价很直接：

> **Kyverno 更像“运维友好型工具”**

---

## 四、多集群场景下，Policy as Code 真正的痛点在哪？

很多文章只讲“能不能做”，
但**多集群真正的难点是：**

### 1️⃣ 策略怎么统一？

你一定会遇到：

* 测试集群宽松
* 预发集群中等
* 生产集群最严

如果你每个集群一套策略：

> **恭喜你，维护成本直接爆炸**

我的建议是：

* **一份策略代码**
* **通过参数 / label 控制生效范围**

```yaml
match:
  resources:
    namespaces:
      - prod-*
```

---

### 2️⃣ 策略升级怎么不“误伤”？

策略不是写完就完了，
**策略本身也是代码，有 bug。**

我踩过最狠的一个坑是：

> 策略上线 → 所有 Deployment 发布失败

解决方案只有一个：

👉 **策略也要走灰度**

* 先 audit（只记录不拦）
* 再 enforce（强制执行）

Gatekeeper / Kyverno 都支持。

---

### 3️⃣ 多集群下的策略分发问题

现实世界里：

* 10 个集群
* 3 套环境
* N 套业务

你不可能手工 apply。

我的实践经验是：

> **Policy as Code + GitOps 是绝配**

* 策略进 Git
* Argo CD / Flux 统一下发
* 集群只是执行者

---

## 五、我心目中“成熟”的多集群策略体系长这样

给你一个真实可落地的参考模型：

```
policy-repo/
├── base/
│   ├── no-privileged.yaml
│   ├── require-labels.yaml
├── env/
│   ├── prod/
│   ├── staging/
│   └── test/
├── overlays/
│   ├── finance/
│   └── core-service/
```

核心思想就一句话：

> **策略像代码一样分层、复用、可演进**

---

## 六、说点不那么“官方”的真心话

写到这，我想说点心里话。

Policy as Code 不是为了：

* 为难开发
* 显得运维很牛
* 堆工具

它真正解决的是一个老问题：

> **当规模上来后，如何用系统对抗人的不确定性**

如果你现在还在靠：

* 群公告
* 文档约定
* 事后追责

那不是你不努力，
而是**工具已经该升级了**。

---

## 七、写在最后

我越来越坚信一件事：

> **多集群不是技术问题，是治理问题**

而 Policy as Code，
就是运维在规模化时代，
**为自己争取“可控性”的最后一道防线。**

如果你问我一句建议，我会说：

* 集群 < 3：Kyverno 起步
* 多环境多集群：Gatekeeper + GitOps
* 想做统一治理：OPA 作为底层能力



当集群只有一个时，靠口头规范 + Wiki + 运维自觉还能勉强维持；一旦到了多集群，靠人记规则，必死。

集群一多，规矩就得写成代码：聊聊 OPA / Gatekeeper / Kyverno 在多集群里的真实用法

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多集群管理如何避免混乱？OPA、Gatekeeper和Kyverno三大策略工具实战解析。从策略统一、灰度升级到GitOps分发，分享多集群治理的最佳实践。告别人工管控，用Policy as Code实现K8s环境标准化，解决"集群多、规则乱"的运维痛点。

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