OpenStack系列(十七) 云主机的创建与调度过程
1 | 作者：李晓辉 |
实例创建过程
嘿，你知道OpenStack创建虚拟机实例的过程有多复杂吗？我给你讲讲，这就像是一场接力赛，好多组件都得配合起来才能完成任务。
1. 身份验证
首先，你得用你的账号密码（就好比是你的“通行证”）去请求一个身份验证服务。这个服务会检查你的身份，要是没问题，就会给你一个“令牌”（auth token）。后面的操作都得用到这个令牌，就像你去游乐场玩，先买了票，后面每个项目都要用票才能进去。
2. 发起请求
然后，你发起一个启动虚拟机的请求，带着这个令牌去敲计算服务（nova_api）的门。nova_api会把这个请求再转给身份验证服务，让对方再确认一下令牌是不是真的，顺便看看你有哪些权限。
3. 创建实例记录
一旦验证通过，nova_api就开始忙活了。它会在数据库里给这个新虚拟机建一个“档案”，记录下所有启动参数，这样其他组件就能随时查看和更新状态。
4. 寻找合适的计算节点
接下来，nova_api会发一个消息给消息队列，告诉nova_scheduler：“嘿，我这儿有个虚拟机要启动，你帮我找一台合适的计算节点来承载它。”nova_scheduler收到消息后，就开始筛选，看看哪台计算节点的资源（比如CPU、内存、磁盘）能满足这个虚拟机的需求，然后在数据库里更新记录，告诉nova_api它选中的计算节点。
5. 请求启动虚拟机
选好节点后，nova_scheduler又发消息给nova_compute，说：“你去启动这个虚拟机吧。”nova_compute收到指令后，又找nova_conductor帮忙，让对方准备启动虚拟机需要的各种东西。
6. 准备启动
nova_conductor接到任务，去数据库里查了查，知道了这台虚拟机要多少内存、CPU、磁盘配置，然后把新的状态更新到消息队列里。
7. 加载镜像
nova_compute拿到这些信息后，就开始准备虚拟机的镜像。它用请求里给的镜像ID，去镜像服务（glance_api）那儿要镜像的地址。glance_api又得去身份验证服务那儿验证令牌，确认没问题后，就从数据库里找到镜像的元数据，把镜像地址给nova_compute。nova_compute拿到地址后，就从镜像存储里把镜像加载过来。
8. 配置网络
接下来，nova_compute还得给网络服务（neutron_server）发请求，让对方给虚拟机分配和配置网络资源。neutron_server也得去身份验证服务那儿验证令牌，确认权限没问题后，就开始在ovn-nb数据库里读写网络资源的定义，看看有没有现成的网络，要是没有就创建新的端口、连接和网络参数。
9. 网络配置同步
ovn-northd守护进程会把ovn-nb里的逻辑网络配置翻译成ovn-sb数据库里的逻辑数据路径流。ovn-controller在选中的计算节点上运行，它会读取ovn-sb里的配置，更新计算节点在网络中的状态和绑定表。ovn-controller还会连接到ovs-vswitchd，作为一个OpenFlow控制器，动态配置网络流量的OpenFlow规则。
10. 获取网络状态
neutron_server会把从计算节点的libvirt驱动程序那里获取到的L2配置和请求的DHCP地址返回给消息队列。nova_compute会将这个实例的网络状态写入实例数据库条目。
11. 准备存储卷
然后，nova_compute又得去块存储服务（cinder_api）那儿要虚拟机磁盘的卷数据。cinder_api同样要先去身份验证服务那儿验证令牌，确认权限没问题后，就发消息给消息队列，让cinder_scheduler去创建一个指定大小的卷，或者找到一个已经存在的卷的元数据。
12. 分配存储卷
cinder_scheduler收到消息后，就开始创建或查找卷，然后把元数据返回给nova_scheduler。
13. 创建虚拟机
最后，nova_compute根据这些信息生成计算节点驱动程序所需的数据，并使用libvirt在计算节点上创建虚拟机。这个虚拟机就会出现在控制面板上，也能通过列出服务器的命令看到。nova_compute还会把卷信息传递给libvirt。
14. 挂载存储卷
cinder_volume会订阅新实例请求，并检索集群映射。然后，libvirt会在新实例上挂载卷。
15. 查询实例状态
通过身份验证服务，用户可以通过向nova_api服务发送REST API调用，查询实例的状态。nova_api服务会从计算服务数据库中检索当前状态。
总之，这个过程就像是一场接力赛，每个组件都得在正确的时间做正确的事情，才能顺利创建一个虚拟机实例。是不是听起来很有趣？我们来用图说话吧！
调度流程
1. 调度器收到请求
调度器（scheduler）收到一个来自协调器（conductor）的请求。这个请求里包含了虚拟机需要的资源信息，比如要多少CPU、内存、磁盘之类的。
2. 查询可用资源
调度器把资源需求信息发给资源分配服务（placement service）。资源分配服务就像一个“资源管家”，它会在数据库里查找所有能满足这些资源需求的计算节点（compute nodes）。然后，它会给每个符合条件的计算节点生成一个“资源概览”，把关键信息都总结一下，再把这些概览发回给调度器。
3. 筛选和排名
调度器收到这些资源概览后，就开始“挑挑拣拣”了。它会用一系列过滤器（filters）来筛选这些计算节点，看看哪些更合适。比如，它可能会排除那些负载太高的节点，或者那些网络连接不好的节点。筛选完之后，剩下的计算节点会被排个序，排在最前面的那个就是“最佳候选人”。
4. 申请资源
调度器选中排名最高的计算节点后，就会向资源分配服务发起申请，说：“我要用这个节点的资源来启动虚拟机。”但是，有时候会发生意外——如果在申请的过程中，别的请求已经把资源抢走了（比如别的虚拟机先启动了），申请就会失败。这种情况下，调度器就会退而求其次，选择排名第二的计算节点，再试一次。
5. 成功后通知协调器
如果申请成功，调度器就会开心地联系协调器，说：“我已经搞定资源了，你可以开始创建虚拟机了。”协调器收到消息后，就会尝试在选中的计算节点上启动虚拟机。
6. 失败后的处理
如果虚拟机创建失败了（比如因为计算节点出了问题，或者资源不够用了），协调器会确保这些资源不会被“锁定”，也就是说，这些资源还会被释放出来，供其他虚拟机使用。
总结
整个过程就像是在选“最佳员工”来完成任务。调度器先把符合条件的员工（计算节点）找出来，然后根据各种标准筛选和排名，挑出最合适的那个。如果选中的员工没空，就换下一个试试。如果任务失败了，就重新分配资源，确保不浪费。听起来是不是有点像在安排工作？
我们用图示来表示一下吧~
放置服务
其实刚才的调度也好，云主机的创建过程也好，都用到了我们的放置服务，我们来了解一下这个服务
Placement Service 是干啥的？
Placement Service 就像是一个“资源管家”，它的主要任务是帮你找到各种资源，比如计算节点（compute nodes）、存储池（storage pools）或者分配池（allocation pool）。它会跟踪每个资源提供者的资源情况。简单来说，计算节点的资源主要是内存（RAM）和CPU，而存储节点的资源主要是磁盘。
通用资源池（Generic Resource Pools）
在云环境中，资源的种类可多了。计算节点提供的资源包括内存、CPU、PCI设备和临时磁盘（ephemeral disks）。还有一些资源，比如共享存储，是由外部资源池提供的。
Placement Service 的 API 可以用来查询和管理资源提供者、库存（inventories）和分配记录（allocation records）。资源提供者会把资源的使用情况告诉所有需要这些资源的消费者。这些通用资源池解决了资源容量和使用信息不准确的问题。管理员可以通过 API 创建资源提供者，更新容量和使用信息，从而让计算节点知道哪些资源是可以用的。
举个例子，管理员可以创建一个资源提供者聚合（aggregate），把某个机架上的所有 Ceph 存储节点都放进去。然后创建一个资源池来代表 Ceph 存储。通过两条 REST API 请求：第一条创建资源提供者，第二条把资源提供者和聚合关联起来。最后更新资源池的容量，填上共享磁盘的总空间。
定性资源（Qualitative Resources）或特性（Traits）
资源提供者主要管理启动请求时的定量（quantitative）资源，比如内存、CPU 等。它有一堆库存和分配对象来管理这些定量请求。当虚拟机（instance）从资源提供者那里获取资源时，库存就会减少。
但是，资源提供者还得管一些不能被消耗的、定性的（qualitative）资源。比如，用户可能要求 80GB 的磁盘空间，这是定量的；但用户还可能要求这个磁盘必须是 SSD，这就是定性的。
Placement Service 的 REST API 中有一个专门管理定性信息的部分。它有标准特性（standard traits）和自定义特性（custom traits）。标准特性可以在不同的云环境中通用，而且不能修改。
自定义特性则是管理员用来定义一些非标准的定性信息的。这些信息会被资源提供者用来做决策。通过管理资源提供者的特性，Placement Service 可以帮助调度器（scheduler）做出更好的资源分配决策。特性 API 用来存储和查询这些定性资源。
举个例子，管理员可以给一个现有的资源提供者聚合添加一个特性，标记为 SSD 存储。这个标准特性会被计算节点的资源提供者读取。当用户创建一个新的虚拟机，指定必须使用 SSD 磁盘时，调度器会把这个信息发给 Placement Service。Placement Service 会根据聚合返回相关信息给调度器。
总结
Placement Service 就像是一个超级能干的“资源管家”，它不仅管资源的数量，还管资源的“品质”。通过管理资源提供者和特性，它能帮助调度器更好地分配资源，确保每个虚拟机都能找到最适合它的资源。是不是很厉害？
Placement应用场景
在大规模数据中心中，资源的高效利用是至关重要的。Placement Service 在这种场景下发挥了巨大的作用：
1. 资源利用率优化
动态资源分配：Placement Service 可以实时跟踪每个计算节点的资源使用情况。当新的虚拟机请求资源时，调度器可以通过 Placement Service 快速找到最合适的计算节点。例如，在一个拥有数千台服务器的数据中心中，通过 Placement Service 的智能分配，可以确保资源的使用率达到最优，避免某些节点过载而其他节点闲置。
资源池管理：通过创建资源池（如 Ceph 存储池），管理员可以将多个存储节点聚合在一起，统一管理存储资源。Placement Service 会根据资源池的容量和使用情况，动态分配存储资源，提高存储利用率。
2. 多租户环境中的资源隔离
- 在多租户环境中，不同租户的虚拟机需要隔离，以确保资源的安全性和性能。Placement Service 可以通过特性（Traits）来标记不同租户的资源需求。例如，某些租户可能需要高带宽的网络资源，而另一些租户可能需要高性能的 SSD 存储。通过 Placement Service 的特性管理，调度器可以将虚拟机分配到满足这些特定需求的计算节点上，从而实现资源的隔离和优化。
3. 故障恢复和资源重新分配
- 在大规模数据中心中，硬件故障是不可避免的。当某个计算节点发生故障时，Placement Service 可以快速识别受影响的资源，并将这些资源重新分配到其他健康的节点上。例如，如果某个计算节点的 SSD 存储发生故障，Placement Service 可以通过特性管理，将受影响的虚拟机重新分配到其他带有 SSD 的节点上，确保服务的连续性。
4. 资源预留和弹性扩展
- 在某些情况下，管理员可能需要预留一部分资源以应对突发的业务需求。Placement Service 可以通过资源池和特性管理，预留特定的资源（如高性能 CPU 或大容量内存）。当业务需求增加时，这些预留的资源可以快速被分配给新的虚拟机，实现弹性扩展。
总结
Placement Service 就像是一个超级能干的“资源管家”，它不仅管资源的数量，还管资源的“品质”。通过管理资源提供者和特性，它能帮助调度器更好地分配资源，确保每个虚拟机都能找到最适合它的资源。在大规模数据中心中，Placement Service 的这些功能尤为重要，它可以显著提高资源利用率，优化资源分配，确保服务的高可用性和性能。
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