Openstack计算Nova组件
欢迎来到虚拟机的世界，如果我们将Openstack环境里运行在各个无力节点上的各种服务看座生命体，而不是死的指令集合，那么就是一个虚拟机的世界。
Openstack的计算组件，也就是Nova项目实现了虚拟机世界的抽象，控制者一个个虚拟机的状态变迁与生老病死，管理者它们的资源分配。
Nova的体系结构
Nova主要由API、Compute、Conductor、Scheduler四个核心服务组成，它们之前通过AMQP消息队列进行通信
API上进去Nova的HTTP借口，Compute和VMM（虚拟机管理器）交互来进行虚拟机并管理虚拟机的生命周期，Scheduler从可用池中选择最合适的计算节点来创建新的虚拟机实例，Conductor为数据库的访问提供一层安全保障，Scheduler只是读取数据库的内容，API则由Policy保护，因此它们都可以直接操作数据库，但是社区还是希望涉及数据库的操作都通过Conductor
以创建虚拟机为例，首先用户执行novaclient提供的用于创建虚拟机的命令，API服务间听到novaclient发送的HTTP请求并且将它转换成AMQP消息，通过消息队列调用Conductor服务，Conductor服务通过消息队列接受到任务之后，做一些准备工作（例如汇总虚拟机参数等），再通过消息队列告诉Scheduler去选择一个满足虚拟机创建要求的主机，Conductor拿到Scheduler提供的目标主机之后，会要求Compute服务创建虚拟机
并不是所有的业务流程都像虚拟机那样需要所有的服务，比如删除虚拟机时，不需要Scheduler服务，API通过消息队列告诉Compute删除指定虚拟机，Computed通过Conductor更新数据库即完成业务的流程
1.Nova源码目录结构
看到这里的想法是Openstack从入门到劝退
在一个城市里面寻找一个地方 最快的方法是打开地图，所以对新人来说，这里面最重要的文件是setup.cfg，作为Openstack的源码地图，setup.cfg文件就是浏览代码时候最为依仗的文件，它引导我们去认识一个新的项目，并了解它的代码结构
1 [entry_points] 2 console_scripts = 3 nova-api = nova.cmd.api:main 4 nova-api-metadata = nova.cmd.api_metadata:main 5 nova-api-os-compute = nova.cmd.api_os_compute:main 6 nova-compute = nova.cmd.compute:main 7 nova-conductor = nova.cmd.conductor:main 8 nova-manage = nova.cmd.manage:main 9 nova-novncproxy = nova.cmd.novncproxy:main 10 nova-policy = nova.cmd.policy:main 11 nova-rootwrap = oslo_rootwrap.cmd:main 12 nova-rootwrap-daemon = oslo_rootwrap.cmd:daemon 13 nova-scheduler = nova.cmd.scheduler:main 14 nova-serialproxy = nova.cmd.serialproxy:main 15 nova-spicehtml5proxy = nova.cmd.spicehtml5proxy:main 16 nova-status = nova.cmd.status:main
每个setup.cfg文件的"entry_points"中都有会个比较特殊的组，或者说namespace。
console.scripts中的文件在部署的时候会生产执行文件，它也是入口文件
1 # nova/compute/rpcapi.py 2 @profiler.trace_cls("rpc") 3 class ComputeAPI(object): 4 def live_migration(self, ctxt, instance, dest, block_migration, host, 5 migration, migrate_data=None): 6 version = '5.0' 7 client = self.router.client(ctxt) 8 # 获取目标机的RPC Client 9 cctxt = client.prepare(server=host, version=version) 10 # RPC cast主要用于异步任务，比如创建虚拟机，在创建过程可能需要很长时间 11 # 如果使用RPC call会等待 显然对性能有很大影响，csta()第二个参数是 12 # RPC调用对函数名，后面的参数将作为参数被传入该函数 13 cctxt.cast(ctxt, 'live_migration', instance=instance, 14 dest=dest, block_migration=block_migration, 15 migrate_data=migrate_data, migration=migration)
类ComputedAPI中的函数即为Compute服务提供给RPC调用的接口，其他服务调用前需要使用这个模块，比如
1 # nova/conductor/tasks/live_migrate.py 2 class LiveMigrationTask(base.TaskBase): 3 def __init__(self, context, instance, destination, 4 block_migration, disk_over_commit, migration, compute_rpcapi, 5 servicegroup_api, query_client, report_client, 6 request_spec=None): 7 super(LiveMigrationTask, self).__init__(context, instance) 8 ... 9 self.compute_rpcapi = compute_rpcapi 10 def _execute(self): 11 .... 12 return self.compute_rpcapi.live_migration(self.context, 13 host=self.source, 14 instance=self.instance, 15 dest=self.destination, 16 block_migration=self.block_migration, 17 migration=self.migration, 18 migrate_data=self.migrate_data)
类ComputeAPI只是暴露给其他服务的RPC调用接口，Compute服务的RPC Server接受RPC请求后，真正完成任务的是nova.compute.manager
# nova/compute/manager.py class ComputeManager(manager.Manager): """Manages the running instances from creation to destruction.""" target = messaging.Target(version='5.10') def _do_live_migration(self, context, dest, instance, block_migration, migration, migrate_data): ...
从ComputeAPI到ComputeManager的过程即是RPC调用过程
