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Kompose（Kubernetes + Compose）是 Kubernetes 生态中的 Compose 转换工具，可以把docker-compose.yaml一键转换为 Kubernetes 或 OpenShift 资源清单。本文将带你从安装、转换到部署走通完整流程，并结合仓库源码讲解其 Loader–Transformer–Outputter 三阶段架构与kompose convert的底层原理，让你既能上手实操，也能理解转换背后的设计。

什么是 Kompose？

Kompose 是一款面向容器编排平台（Kubernetes 或 OpenShift）的 Compose 转换工具。它接收一份符合 Compose 规范的文件，将其翻译为 Kubernetes 资源对象。项目 README 中的定位描述为：

kompose是一个帮助熟悉docker-compose的用户迁移到 Kubernetes 的工具，它读取 Compose 规范文件并将其翻译为 Kubernetes 资源。

这种转换非常适合从本地 Compose 环境迁移到 Kubernetes 的场景：转换结果可能并不与原始 Compose 完全等价，但对于在 Kubernetes 上首次部署应用而言，它能极大降低迁移成本。开发者喜爱它的核心原因有两个：

• 先用 Compose 简化开发流程，再把容器部署到生产集群；
• 一条命令kompose convert即可完成转换。

It's as simple as 1-2-3：三步完成部署

官方首页给出了极简的三步走流程，这也是 Kompose 的核心使用范式：

1. 准备一份示例docker-compose.yaml文件（或使用你自己的 Compose 文件）；
2. 执行kompose convert生成 Kubernetes 资源清单；
3. 执行kubectl apply，然后在集群中检查新部署的容器。

完整的命令序列如下：

$ wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kompose/master/examples/docker-compose-v3.yaml -O docker-compose.yaml $ kompose convert $ kubectl apply -f . $ kubectl get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE frontend-591253677-5t038 1/1 Running 0 10s redis-master-2410703502-9hshf 1/1 Running 0 10s redis-replica-4049176185-hr1lr 1/1 Running 0 10s

从输出可以看到，kompose convert把 Compose 中的每个服务分别生成为 Deployment 和 Service 两类资源，kubectl apply -f .一次性应用当前目录下的全部清单文件后，Pod 随即进入 Running 状态。

如果你希望获得更详细的实战指引，可以参考仓库中的 Getting Started 指南，其中覆盖了 Minikube、Minishift 与 RHEL 三种环境下的完整部署过程。

在 Linux、macOS 或 Windows 上安装 Kompose

安装 Kompose 最直接的方式是下载官方发布的二进制文件：

# Linux curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.25.0/kompose-linux-amd64 -o kompose # macOS curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.25.0/kompose-darwin-amd64 -o kompose chmod +x kompose sudo mv ./kompose /usr/local/bin/kompose

Windows 用户则下载kompose-windows-amd64.exe后，将二进制所在目录加入 PATH 即可。

注意：上表二进制版本以仓库文档中记录的 v1.25.0 为例。发布节奏为约三周一个版本，安装时建议到 release 页面获取最新版本号并替换 URL 中的版本号。

除二进制安装外，仓库 安装文档 还整理了更多安装途径，包括：

• Go 安装：go install github.com/kubernetes/kompose@latest（拉取 main 分支的最新开发代码）；
• CentOS：启用 EPEL 仓库后执行sudo yum -y install kompose；
• macOS：brew install kompose（Homebrew）或 MacPorts；
• Windows：choco install kubernetes-kompose（Chocolatey）或winget install Kubernetes.kompose；
• Docker/Podman 镜像方式：docker build -t kompose https://github.com/kubernetes/kompose.git#main构建后，用docker run --rm -it -v $PWD:/opt -w /opt kompose kompose convert挂载当前目录运行。

kompose convert 的底层原理：Loader → Transformer → Outputter

kompose convert并非魔法，它背后是一套清晰的三阶段流水线。仓库 架构文档 明确说明 Kompose 包含三个阶段：Loader（加载器）、Transformer（转换器）和 Outputter（输出器），每个阶段都有定义良好的接口，便于后续扩展新的加载格式或目标平台。

阶段一：Loader 读取输入文件

Loader 负责读取输入文件（当前支持 Compose 规范），并将其转换为 Kompose 内部的统一数据结构KomposeObject。接口定义如下：

// pkg/loader/loader.go type Loader interface { LoadFile(files []string, profiles []string, noInterpolate bool) (kobject.KomposeObject, error) }

KomposeObject是 Kompose 对容器编排意图的抽象表示，核心结构（源码位于 pkg/kobject/kobject.go）：

type KomposeObject struct { ServiceConfigs map[string]ServiceConfig } type ServiceConfig struct { ContainerName string Image string Environment []EnvVar Port []Ports Command []string WorkingDir string Args []string Volumes []string Network []string Labels map[string]string Annotations map[string]string CapAdd []string CapDrop []string Entrypoint []string Expose []string Privileged bool Restart string User string }

从源码结构可以看出，Compose 文件中的image、ports、command、volumes、labels、environment等字段都会被解析并映射到ServiceConfig的对应字段上。

阶段二：Transformer 生成目标平台对象

Transformer 接收KomposeObject，将其转换为目标平台（Kubernetes 或 OpenShift）的对象。接口定义：

// pkg/transformer/transformer.go type Transformer interface { Transform(kobject.KomposeObject, kobject.ConvertOptions) ([]runtime.Object, error) }

在 pkg/app/app.go 的getTransformer中，根据--provider参数选择实现：默认 provider 使用kubernetes.Kubernetes，OpenShift 实现openshift.OpenShift内嵌（继承）了 Kubernetes 转换器。OpenShift 转换器会在 Kubernetes 资源基础上额外生成 DeploymentConfig 与 ImageStream 等 OpenShift 特有对象。

阶段三：Outputter 输出结果

Outputter 对 Transformer 的产出执行最终动作：可以打印到 stdout，也可以写为 YAML/JSON 文件。在 pkg/app/app.go 的Convert主流程中，转换完成后调用kubernetes.PrintList(objects, opt)完成输出。

一条命令背后的完整调用链

汇总 main.go、cmd/root.go 与 cmd/convert.go 的源码，kompose convert的实际执行链为：

1. main.go调用cmd.Execute()，进入 cobra 命令框架；
2. cmd/root.go的PersistentPreRun校验 provider 必须是kubernetes或openshift（默认kubernetes），并处理--verbose、--suppress-warnings等全局参数；
3. cmd/convert.go的PreRun组装kobject.ConvertOptions，调用app.ValidateFlags与app.ValidateComposeFile做参数与输入文件校验——若未指定-f，则依次探测compose.yaml、compose.yml、docker-compose.yaml、docker-compose.yml（见 pkg/app/app.go 的DefaultComposeFiles）；
4. Run调用app.Convert(ConvertOpt)依次执行 Loader 加载、Transformer 转换与 PrintList 输出。

常用命令参数与输出格式

kompose convert支持丰富的参数，下面整理自 cmd/convert.go 的命令行定义：

一些值得注意的使用要点：

• 多文件输入：kompose -f first.yaml -f second.yaml convert可合并多个 Compose 文件；
• 输出到 stdout：kompose convert --stdout便于管道处理，且与--out互斥（源码 pkg/app/app.go 有显式校验）；
• 控制器选择：--deployment、--daemon-set、--replication-controller等旧参数已标记废弃，官方推荐使用--controller统一指定；
• Kubernetes 与 OpenShift 参数隔离：--chart、--controller等为 Kubernetes 专属，--build-repo、--build-branch、--deployment-config等为 OpenShift 专属，混用会直接报错（见ValidateFlags的 provider 分支校验）；
• 版本兼容：转换仅支持 Compose v1/v2 输入，未指定文件时使用DefaultComposeFiles中列出的默认文件名。

结合仓库示例文件实战

仓库 examples/compose.yaml 提供了一个包含三个服务（redis-leader、redis-replica、web）的示例 Compose 文件。直接运行转换即可得到 6 个清单文件：

$ kompose convert INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created INFO Kubernetes file "redis-leader-service.yaml" created INFO Kubernetes file "redis-replica-service.yaml" created INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created INFO Kubernetes file "redis-leader-deployment.yaml" created INFO Kubernetes file "redis-replica-deployment.yaml" created

（注：示例 Compose 中实际服务名为 redis-leader、redis-replica、web，仓库文档中输出示例沿用了旧版 frontend 命名，实际文件名以你本机运行结果为准。）

如果你倾向 OpenShift 平台，则改用kompose convert --provider=openshift，输出中会额外生成*-deploymentconfig.yaml与*-imagestream.yaml文件，转换后同样可以用kubectl apply部署到 OpenShift 集群。另外仓库 script/test/fixtures 目录下存放了大量输入/输出配对用例（覆盖 volumes、configmap、secrets、cronjob、hpa、statefulset 等场景），是了解各类 Compose 特性转换行为的最佳参考素材。

总结

Kompose 的价值在于打通了「Compose 本地开发」与「Kubernetes 生产部署」之间的鸿沟。通过kompose convert这一条命令，开发者可以快速获得可部署的 Kubernetes 清单；而理解其 Loader–Transformer–Outputter 的分层设计，则有助于你在遇到转换不符合预期时，顺着 pkg/loader 与 pkg/transformer 的源码定位问题根源。进一步的深入资料可参考仓库中的 架构文档、转换文档 与 用户指南。

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