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1.openstack的nova-statusupgradech
2.OpenStack Nova 高性能虚拟机之 NUMA 架构亲和
3.如何在OpenStack环境中实现定制化功能
4.OpenStack Nova 虚拟机冷/热迁移的实现原理与代码分析
5.openstack三大组件
6.openstack核心组件有哪些

openstack的nova-statusupgradech

       é¢˜ä¸»æ˜¯å¦æƒ³è¯¢é—®openstack的nova-statusupgradech是什么nova-statusupgradecheck是nova中的一个命令。根据查询相关公开信息显示，OpenStackNova是一种用于创建和管理云计算资源的开源软件。nova-statusupgradecheck是nova中的一个命令，用于检查云计算节点是否能够升级到新版本，该命令会检查当前节点的配置和环境是否满足新版本的要求，包括数据库，消息队列，网络等方面的配置是否正确，以及当前版本与新版本之间的兼容性问题，如果存在任何不兼容或者不满足要求的问题，nova-statusupgradecheck会给出详细的报告和建议，以帮助用户解决问题并顺利完成升级，通过使用nova-statusupgradecheck命令，用户可以更加安全和有效地升级他们的OpenStackNova环境，从而提高云计算资源的管理和利用效率。

OpenStack Nova 高性能虚拟机之 NUMA 架构亲和

       在 Icehouse 版本之前，Nova 实现的 NUMA 亲和机制并未考虑 Host NUMA 的情况，这导致 Libvirt 在默认情况下可能会发生跨 NUMA node 获取 CPU/Memory 资源的情况，进而影响 Guest 的性能。然而，从 Juno 版本开始，qss源码Openstack 新增了 NUMA 特性，用户可以通过将 Guest 的 vCPU/Memory 绑定到 Host NUMA Node 上，从而提升 Guest 的性能。

       除了 NUMA 基本概念之外，Nova 还自定义了一些对象概念。首先，vCPU 和 pCPU 的定义具有一定的迷惑性，简单来说，虚拟机实际上是宿主机的一个进程，而虚拟机 CPU 则是宿主机进程中的一个特殊线程。引入 pCPU 和 vCPU 的概念是为了让上层逻辑能够屏蔽机器 NUMA 拓扑的复杂性。其次，Thread siblings 对象的引入是为了无论服务器是否开启了超线程，Nova 都能支持物理 CPU 绑定的功能。

       操作系统发行版许可证（Licensing）可能会严格约束操作系统能够支持的最大 sockets 数量，进而影响服务器上可运行虚拟机的数量。因此，在这种情况下，应该更加偏向于使用 core 来作为 vCPU，html作业上传源码而不是 socket。由于许可证的影响，建议用户在上传镜像到 Glance 时，指明一个运行镜像最佳的 CPU 拓扑。云平台管理员也可以通过修改 CPU 拓扑的默认值来避免用户超出许可限制。

       宿主机 CPU 拓扑的方式对其自身性能具有很大影响。例如，多 Socket 单 Core 拓扑在 Socket 间协作要通过外部总线通信，导致通信开销大、线程切换开销大、Cache 数据一致性难维持等问题。相比之下，单 Socket 多 Core 拓扑在多 Core 之间通信开销小、Socket 占位面积小等优势明显。但需要注意的是，当需要运行多个“大程序”时，单 Socket 多 Core 拓扑在多任务、高并发、高消耗内存的程序运行环境中效率会变得非常低下。

       CPU 架构对于并发程序设计而言，主要需要考虑两个问题，一个是内存可见性问题，一个是 Cache 一致性问题。超线程技术并非万能药，基金工具源码开启超线程后，Core 的总计算能力是否提升以及提升的幅度和业务模型相关，平均提升在 %-% 左右。但超线程对 Core 的执行资源的争抢，业务的执行时延也会相应增加。当超线程相互竞争时，超线程的计算能力相比不开超线程时的物理核甚至会下降 % 左右。

       在 NUMA 拓扑方面，现在的服务器基本都支持 NUMA 拓扑。NUMA 具有高存储访问带宽、有效的 Cache 效率以及灵活 PCIe I/O 设备的布局设计等优势。但由于 NUMA 跨节点远程内存访问不仅延时高、带宽低、消耗大，还可能需要处理数据一致性的问题，因此，虚拟机的 vCPU 和内存在 NUMA 节点上的错误布局，将会导致宿主机资源的严重浪费。因此，标准的策略是尽量将一个虚拟机完全局限在单个 NUMA 节点内。

       在 Nova 上应用 NUMA 亲和来创建高性能虚拟机时，首先需要判断该物理服务器是否支持 NUMA 功能，然后查看物理服务器的 NUMA 拓扑，接着查看物理服务器是翼支付源码授权否开启了超线程。Nova 的 NUMA 亲和原则是：将 Guest vCPU/Mem 都分配在同一个 NUMA Node 上，充分使用 NUMA node local memory，避免跨 Node 访问 remote memory。

       在 Nova 中，可以通过 Flavor extra-specs 或 Image Metadata 来设定 Guest NUMA topology。Nova Scheduler 会根据参数 hw:numa_nodes 来决定如何映射 Guest NUMA node。如果设定了 hw:numa_cpus.N 和 hw:numa_mem.N，那么 Nova 将会根据这些参数进行 vCPU 和 pCPU 的绑定。需要注意的是，如果 hw:numa_cpus.N 和 hw:numa_mem.N 的设定值大于虚拟机本身可用的 CPUs/Mem，则触发异常。

如何在OpenStack环境中实现定制化功能

       ã€€ã€€1      æ–‡ä»¶åœ¨å“ª

       ã€€ã€€çŽ°åœ¨ç½‘上的安装方法基本都是通过配置安装源安装，那么安装后的openstack工程的程序文件在哪呢？以nova为例：

       ã€€ã€€è¿™ä¸ªç›®å½•ä¸‹çš„结构是不是十分熟悉，对，基本跟在eclipse下浏览工程的结构一模一样，这就是安装openstack后源代码路径。再看下面的目录：

       ã€€ã€€è¿™é‡Œå°±æ˜¯nova工程经过编译后的文件，其中的py文件是上面那个目录中对应文件的链接而已。

       ã€€ã€€2      åŠ¨æ‰‹ä¿®æ”¹python文件

       ã€€ã€€çŸ¥é“了源文件和编译文件的位置，那么我们就能很容易的修改程序以满足我们自己的要求。以修改nova操作权限判断流程为例。nova创建虚拟机时，会调用nova/compute/api.py中API类的_check_create_policies方法根据policy.json文件内容进行操作权限的判断，而该方法最终会调用nova/policy.py中的enforce方法：

       ã€€ã€€å¦‚果我们想知道程序运行到此时，context中到底有什么内容，那么我们可以修改文件如下，注意对比上面代码新增的4行：

       ã€€ã€€éœ€è¦æ³¨æ„æ˜¯ï¼šè¦åœ¨æ–‡ä»¶çš„开头处将logging引入，同时，定义：

       ã€€ã€€LOG = logging.getLogger(__name__)

       ã€€ã€€æˆ‘们打印两行*号以便快速定位日志，同时将context内容打印出来，并显式的抛出一个异常让本次处理停止。

       è½¬è½½

OpenStack Nova 虚拟机冷/热迁移的实现原理与代码分析

       在 OpenStack 系统中，虚拟机的迁移是确保系统高可用性和性能优化的关键功能之一。本文将详细介绍 OpenStack Nova 虚拟机冷迁移和热迁移的实现原理及代码分析。

       冷迁移（Cold Migration）是指在虚拟机停止运行的情况下进行的迁移，其主要实现原理是将虚拟机的块设备信息（磁盘信息）保存下来，并在目标主机上恢复这些信息。对于冷迁移的代码分析，主要关注于如何正确处理虚拟机的块设备信息，以及如何在目标主机上恢复这些信息。冷迁移的关键在于准确保存和恢复虚拟机的块设备信息，避免迁移过程中数据的丢失或不一致。

       热迁移（Hot Migration）则是指在虚拟机运行状态下进行的迁移，其核心在于实现动态迁移数据和最小化迁移过程中对业务的DXF轨迹优化源码影响。Nova 选择动态配置最大停机时间（Live Migration Max Downtime）作为退出条件。在 Libvirt Live Migration 的实现中，Libvirt 会每迭代一次计算虚拟机的脏内存和迭代所花费的时间，以此估算剩余数据的传输时间。如果这个估算时间在最大停机时间范围内，即认为可以退出迁移，进入下一阶段。值得注意的是，动态配置退出条件存在潜在问题，即在高业务负载下，迁移数据量大，导致持续迁移时间过长。为解决此问题，Libvirt 引入了 Post-Copy 模式，优先切换到目标主机，再迁移内存数据。此模式虽然提供了迁移速度，但也增加了迁移失败的风险。

       Nova 通过 Libvirt Python Client 的迁移函数 libvirt.virDomain.migrate 实现迁移，此函数允许用户配置迁移细节，如迁移时的行为、带宽限制等。在迁移过程中，Nova 负责与 libvirtd 保持通信，监控迁移状态，并根据需要调整迁移策略。对于具有 NUMA 亲和性和 CPU 绑定的虚拟机，迁移后依旧能够保持这些特性，但需要考虑迁移过程中可能出现的异常情况。对于 SR-IOV 虚拟机，虽然 Nova 不支持其热迁移，但在特定条件下，通过修改 XML 文件中的设备标签，实现 SR-IOV 网卡的迁移。

       综上所述，OpenStack Nova 虚拟机的冷/热迁移实现是通过封装底层 Hypervisor 的迁移功能，提供了一套完整的迁移流程和策略。虽然 Nova 在迁移过程中提供了多种功能和优化，但其核心价值仍在于对迁移功能的封装和调度，以满足企业级云平台的业务需求。在实际应用中，还需根据具体场景和需求，灵活调整迁移策略，以实现最佳的迁移效果。

openstack三大组件

       OpenStack是一个开源的云计算平台，由三个核心组件组成：

       1. Nova：这是OpenStack的核心组件，用于管理虚拟机实例。它提供了创建、启动、停止、更新和删除虚拟机实例的功能。Nova还支持多种虚拟化技术，如XenServer、Hyper-V和KVM等。

       2. Swift：Swift是一个对象存储系统，可以存储任意类型的数据，包括文件、、视频等。Swift具有高可用性和可扩展性，可以轻松地处理PB级的数据。

        3. Glance：Glance是一个镜像服务，用于管理虚拟机实例的镜像。它可以从多种源（如映像服务器、文件系统或网络）中检索虚拟机镜像，并支持多种格式，如QCOW2、VMDK和RAW等。

       这三个组件相互协作，为OpenStack提供了强大的云计算服务。Nova提供了虚拟机实例的管理和调度功能，Swift提供了对象存储服务，而Glance则提供了虚拟机镜像的管理和检索功能。这些组件的组合使得OpenStack成为一个功能强大的云计算平台，可以满足不同规模和需求的用户的需求。

openstack核心组件有哪些

       OpenStack的核心组件主要包括Nova、Swift、Neutron、Cinder、Keystone、Horizon以及Ceilometer。

       OpenStack是一个开源的云计算管理平台，它允许企业或组织通过虚拟化技术来提供和管理计算、存储和网络资源。OpenStack由一系列相互关联的组件构成，每个组件负责提供特定的云服务。

       1. Nova：Nova是OpenStack的计算组件，用于管理虚拟机实例的整个生命周期。它提供了API接口，让用户能够创建、启动、停止、暂停、恢复和删除虚拟机。Nova还负责计算资源的调度和管理，确保虚拟机能够在合适的物理服务器上运行。

       2. Swift：Swift是OpenStack的对象存储组件，提供了高可用性、可扩展和冗余的存储服务。用户可以通过API接口将任意类型的数据作为对象存储在Swift中，并通过HTTP或HTTPS协议进行访问。Swift支持多租户和容器级别的访问控制，保证了数据的安全性和隐私性。

       3. Neutron：Neutron是OpenStack的网络组件，负责提供虚拟网络服务。它允许用户创建和管理虚拟网络、子网、路由器和防火墙等网络资源。Neutron还支持各种网络拓扑和高级网络功能，如负载均衡、***和SDN等，以满足复杂的应用需求。

       4. Cinder：Cinder是OpenStack的块存储组件，为虚拟机提供持久化的块级存储服务。用户可以通过API接口创建和管理块存储卷，并将其挂载到虚拟机上。Cinder支持多种存储后端，如本地磁盘、SAN和NAS等，提供了灵活的存储解决方案。

       5. Keystone：Keystone是OpenStack的身份认证和授权组件，负责管理用户身份、角色和权限。它提供了统一的认证和授权机制，确保只有经过授权的用户才能访问OpenStack的资源和服务。Keystone还支持多租户模式，允许不同组织和项目共享同一套OpenStack基础设施。

       6. Horizon：Horizon是OpenStack的Web界面组件，为用户提供了一个直观易用的图形界面来管理OpenStack资源和服务。通过Horizon，用户可以轻松地创建和管理虚拟机、存储卷和网络资源等，而无需编写复杂的API调用代码。

       7. Ceilometer：Ceilometer是OpenStack的监控和计量组件，负责收集、分析和报告OpenStack基础设施的使用情况和性能指标。它提供了丰富的监控数据和计量信息，帮助用户了解资源的使用情况、优化资源分配和降低成本。

       这些核心组件共同构成了OpenStack的基础架构，为企业和组织提供了一种灵活、可扩展和高效的云计算解决方案。