【转载】OpenStack 通用设计思路 - 每天5分钟玩转 OpenStack(25)

本文深入解析OpenStack的架构设计,包括API前端、Scheduler调度、Worker工作服务及Driver框架,阐述其如何通过统一接口、REST标准调用、高可用性和基于Driver的框架实现云资源的有效管理和扩展。

https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/5427981.html

 

API 前端服务

每个 OpenStack 组件可能包含若干子服务,其中必定有一个 API 服务负责接收客户请求。

以 Nova 为例,nova-api 作为 Nova 组件对外的唯一窗口,向客户暴露 Nova 能够提供的功能。 当客户需要执行虚机相关的操作,能且只能向 nova-api 发送 REST 请求。 这里的客户包括终端用户、命令行和 OpenStack 其他组件。

设计 API 前端服务的好处在于: 1. 对外提供统一接口,隐藏实现细节 2. API 提供 REST 标准调用服务,便于与第三方系统集成 3. 可以通过运行多个 API 服务实例轻松实现 API 的高可用,比如运行多个 nova-api 进程

Scheduler 调度服务

对于某项操作,如果有多个实体都能够完成任务,那么通常会有一个 scheduler 负责从这些实体中挑选出一个最合适的来执行操作。

在前面的例子中,Nova 有多个计算节点。 当需要创建虚机时,nova-scheduler 会根据计算节点当时的资源使用情况选择一个最合适的计算节点来运行虚机。

调度服务就好比是一个开发团队中的项目经理,当接到新的开发任务时,项目经理会评估任务的难度,考察团队成员目前的工作负荷和技能水平,然后将任务分配给最合适的开发人员。

除了 Nova,块服务组件 Cinder 也有 scheduler 子服务,后面我们会详细讨论。

Worker 工作服务

调度服务只管分配任务,真正执行任务的是 Worker 工作服务。

在 Nova 中,这个 Worker 就是 nova-compute 了。 将 Scheduler 和 Worker 从职能上进行划分使得 OpenStack 非常容易扩展:

  1. 当计算资源不够了无法创建虚机时,可以增加计算节点(增加 Worker)

  2. 当客户的请求量太大调度不过来时,可以增加 Scheduler

Driver 框架

OpenStack 作为开放的 Infrastracture as a Service 云操作系统,支持业界各种优秀的技术。 这些技术可能是开源免费的,也可能是商业收费的。 这种开放的架构使得 OpenStack 能够在技术上保持先进性,具有很强的竞争力,同时又不会造成厂商锁定(Lock-in)。

那 OpenStack 的这种开放性体现在哪里呢? 一个重要的方面就是采用基于 Driver 的框架。

以 Nova 为例,OpenStack 的计算节点支持多种 Hypervisor。 包括 KVM, Hyper-V, VMWare, Xen, Docker, LXC 等。

Nova-compute 为这些 Hypervisor 定义了统一的接口,hypervisor 只需要实现这些接口,就可以 driver 的形式即插即用到 OpenStack 中。 下面是 nova driver 的架构示意图

 

程序之间的调用通常分两种:同步调用和异步调用。

同步调用

API 直接调用 Scheduler 的接口就是同步调用。 其特点是 API 发出请求后需要一直等待,直到 Scheduler 完成对 Compute 的调度,将结果返回给 API 后 API 才能够继续做后面的工作。

异步调用

API 通过 Messaging 间接调用 Scheduler 就是异步调用。 其特点是 API 发出请求后不需要等待,直接返回,继续做后面的工作。 Scheduler 从 Messaging 接收到请求后执行调度操作,完成后将结果也通过 Messaging 发送给 API。

在 OpenStack 这类分布式系统中,通常采用异步调用的方式,其好处是:

  1. 解耦各子服务 子服务不需要知道其他服务在哪里运行,只需要发送消息给 Messaging 就能完成调用。

  2. 提高性能 异步调用使得调用者无需等待结果返回。这样可以继续执行更多的工作,提高系统总的吞吐量。

  3. 提高伸缩性 子服务可以根据需要进行扩展,启动更多的实例处理更多的请求,在提高可用性的同时也提高了整个系统的伸缩性。而且这种变化不会影响到其他子服务,也就是说变化对别人是透明的。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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