前言

nova和swift是openstack最早的两个组件，nova分为控制节点和计算节点，计算节点通过nova computer进行虚拟机创建，通过libvirt调用kvm创建虚拟机，nova之间通信通过rabbitMQ队列进行通信

一、Nova概述

1.1 nova定义

Nova（OpenStack Compute Service）是 OpenStack 最核心的服务，负责维护和管理云环境的计算资源，同时管理虚拟机生命周期。

1.2、系统架构图介绍

• DB:用于数据存储的sql数据库。
• API:用于接收HTTP请求、转换命令、通过消息队列或HTTP与其他组件通信的nova组件。
• Scheduler:用于决定哪台计算节点承载计算实例的nova调度器。
• Network:管理IP转发、网桥或虚拟局域网的nova网络组件。
• Compute:管理虚拟机管理器与虚拟机之间通信的nova计算组件。
• Conductor:处理需要协调(构建虚拟机或调整虚拟机大小)的请求，或者处理对象转换

二、nova内部组件的介绍

2.1、nova-api

• AsPI是客户访问nova的http接口，它由nova-api服务实现，nova-api服务接受和响应来自最终用户计算api的请求。作为openstack对外服务的最主要接口，nova-api提供了一个集中的可以查询所有api的端点。

• 所有对nova的请求都首先由nova-api处理。API提供REST 标准调用服务，便于与第三方系统集成。

• 最终用户不会直接该送RESTful API请求而是通过openstack命令行、dashbord和其他需要跟nova的组件使用这些API。

• NOva-api对接受到的HTTP API请求做以下处理：
  （1）检查客户端传入的参数是否合法有效
  （2）调用nova其他服务来处理客户端HTTP请求
  （3）格式化nova其他子服务返回结果并返回给客户端

• nova-api是外部访问并使用nova提供的各种服务的唯一途径，也是客户端和nova之间的中间层。

2.2、Scheduler

Scheduler可译为调度器，由nova-scheduler服务实现，主要解决的是如何选择在哪个计算节点上启动实例的问题。它可以应用多种规则，如果考虑内存使用率、cpu负载率、cpu架构（Intel/amd）等多种因素，根据一定的算法，确定虚拟机实例能够运行在哪一台计算节点。NOva-scherduler服务会从队列中接受虚拟机实例的请求，通过读取数据库的内容，从可用资源池中选择最合适的计算节点来创建新的虚拟机实例

2.2.1 调度器的类型

（1）随机调度器（chance scheduler）：从所有正常运行nova-compute服务的节点中随机选择
（2）过滤器调度器（filter scheduler）：根据指定的过滤条件以及权重选择最佳的计算节点。Filter又称为筛选器
（3） 缓存调度器（caching scheduler）：可看作随机调度器的一种特殊类型，在随机调度的基础上将主机资源信息缓存在本地内存中，然后通过后台的定时任务定时从数据库中获取最新的主机资源信息

• 过滤器调度器过程

通过指定的过滤器选择满足条件的计算节点，比如内存使用小于50%，可以使用多个过滤器依次进行过滤
对过滤之后的主机进行权重计算并排序，选择最优的计算节点来创建虚拟机实例

2.2.2 过滤器类型

• 再审过滤器（RetryFilter）
  主要作用是过滤掉之前已经调度过的节点（类比污点）。如A、B、C都通过了过滤，A权重最大被选中执行操作，由于某种原因，操作在A上失败了。Nova-filter 将重新执行过滤操作，再审过滤器直接过滤掉A，以免再次失败。

• 可用区域过滤器（AvailabilityZoneFilter）
  主要作用是提供容灾性，并提供隔离服务，可以将计算节点划分到不同的可用区域中。Openstack默认有一个命名为nova的可用区域，所有计算节点一开始都在其中。用户可以根据需要创建自己的一个可用区域。创建实例时，需要指定将实例部署在那个可用区域中。通过可用区过滤器，将不属于指定可用区的计算节点过滤掉。

• 内存过滤器（RamFilter）
  根据可用内存来调度虚拟机创建，将不能满足实例类型内存需求的计算节点过滤掉，但为了提高系统资源利用率, Openstack在计算节点的可用内存允许超过实际内存大小，可临时突破上限，超过的程度是通过nova.conf配置文件中ram_ allocation_ ratio参数来控制的， 默认值是1.5。（但这只是临时的）
  Vi /etc/nova/nova . conf
  Ram_ allocation_ ratio=1 .5

• 硬盘过滤器(DiskFilter)
  根据磁盘空间来调度虚拟机创建，将不能满足类型磁盘需求的计算节点过滤掉。磁盘同样允许超量，超量值可修改nova.conf中disk_ allocation_ ratio参数控制，默认值是1.0，（也是临时的）
  Vi /etc/nova/nova.conf
  disk_ allocation_ ratio=1.0

• 核心过滤器(CoreFilter)
  根据可用CPU核心来调度虚拟机创建，将不能满足实例类型vCPU需求的计算节点过滤掉。vCPU也允许超量，超量值是通过修改nova.conf中cpu_ allocation_ratio参数控制，默认值是16。
  Vi /etc/nova/nova. conf
  cpu_allocation_ ratio=16.0

• 计算过滤器(ComputeFilter)
  保证只有nova-compute服务正常工作的计算节点才能被nova-scheduler调度，它是必选的过滤器。

• 镜像属性过滤器(ImagePropertiesFilter)
  根据所选镜像的属性来筛选匹配的计算节点，通过元数据来指定其属性。如希望镜像只运行在KVM的Hypervisor上，可以通过Hypervisor Type属性来指定。

• 服务器组反亲和性过滤器
  要求尽量将实例分散部署到不同的节点上，设置一个服务器组，组内的实例会通过此过滤器部署到不同的计算节点。适用于需要分开部署的实例。
  服务器组亲和性过滤器
  此服务器组内的实例，会通过此过滤器，被部署在同一计算节点上，适用于需要位于相同节点的实例服务。
  

• 调度器与DB的交互过程
  scheduler组件决定的是虚拟机实例部署在哪台计算节点上并调度，在调度之前，会先向数据库获取宿主机资源信息作为依据；之后可通过过滤器和权重选择最合适的节点调度，或者指定节点直接调度；计算节点的 libvirt 工具负责收集宿主机的虚拟化资源，根据已创建的实例再次统计资源，将资源信息更新到数据库中，整个更新资源信息的过程是周期性执行的，而不是实时的，所以存在一个问题，当刚创建完一个实例，随即又需要创建时，数据库还未来得及更新宿主机的最新状态，那么调度器依据的信息就不正确，有可能所选的节点资源并不够用，而导致调度失败。这同时也是缓存调度器的缺陷，无法实时获取租主机资源信息。我们可在调度完成时，直接将资源信息返回给数据库，更新数据库状态，解决这个问题。

2.3、Nova-compute

Nova-compute处理管理实例生命周期。他们通过Message Queue接收实例生命周期管理的请求，并承担操作工作。在一个典型生产环境的云部署中有一些compute workers。一个实例部署在哪个可用的compute worker上取决于调度算法。

2.4、Rabbitmq

OpenStack 节点之间通过消息队列使用AMQP（Advanced Message Queue Protocol）完成通信。Nova 通过异步调用请求响应，使用回调函数在收到响应时触发。因为使用了异步通信，不会有用户长时间卡在等待状态。这是有效的，因为许多API调用预期的行为都非常耗时，例如加载一个实例，或者上传一个镜像。

2.5、Nova-conductor

nova-conductor是nova-compute与数据库的中间件，nova-compute对数据库的CRUD操作都借由nova-conductor完成，nova-conductor通过rpc对外提供API服务。nova-conductor默认采用多进程运行，在不配置[conductor]worker的情况下，进程数会与服务器的逻辑CPU数一致。

三、Nova的工作流程

• 其他组件需要nova调用资源时，会先去keystone组件那拿到token令牌，然后拿着令牌给nova-api看，nova-api也要拿着token令牌去找keystone验证，验证成功后，nova内部的组件就开始各司其职了
• nova-api要找到相应的组件来干活，之前外部所需要的资源信息就放入DB数据库中，然后通过消息队列来告诉nova-scheduler，让它来安排一下
• 接着nova-scheduler通过自己的一系列调度算法（例如内存使用率，cpu负载率，，cpu架构等）来确定在那台计算节点上运行，看到DB数据库中所需要的资源信息，通过自己的调度算法，给nova-compute交代任务。
• 因为nova-compute的处于云主机上，安全性不高，所以nova-compute不知道DB数据库在哪，然后nova-compute就让nova-conductor去DB查看来告诉自己相关消息。
• 最后nova-compute看到DB数据库的信息，就拿着token令牌去其他openstack组件拿相应资源，（例如，glance镜像服务，cinder磁盘空间等）