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Openstack Sequence Diagrams(Openstack操作序列图)

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1 关于该项目

本项目使用在线绘图工具web sequencediagrams完成,目标是图形化OpenStack的所有操作流程,通过操作序列图能快速学习Openstack的工作原理,理清各个组件的关系,运维人员也能根据操作序列图进行更精确的故障定位和排查.

注意,该操作序列图基于L版OpenStack源码,未来版本的操作可能会有变化,请以最新版的源码为准,该项目提供的序列图仅供参考。

2 OpenStack基础

2.1 OpenStack组件介绍

OpenStack是一个IaaS层的云计算平台开源实现,其对标产品为AWS。最开始OpenStack只有两个组件,分别为提供计算服务的Nova以及提供对象存储服务的Swift,其中Nova不仅提供计算服务,还包含了网络服务、块存储服务、镜像服务以及裸机管理服务。之后随着项目的不断发展,从Nova中根据功能拆分为多个独立的项目,如nova-volume拆分为Cinder项目提供块存储服务,nova-image拆分为Glance项目,提供镜像存储服务,nova-network则是neutron的前身,裸机管理也从Nova中分离出来为Ironic项目。最开始容器服务也是由Nova提供支持的,作为Nova的driver之一来实现,而后迁移到Heat,到现在已经独立为一个单独的项目Magnum,后来Magnum的愿景调整为主要提供容器编排服务,单纯的容器服务则由Zun项目接管。最开始OpenStack并没有认证功能,从E版开始才加入认证服务Keystone。

目前OpenStack核心组件如下:

  • Keystone:认证服务。
  • Glance:镜像服务。
  • Nova:计算服务。
  • Cinder:块存储服务。
  • Neutorn:网络服务。
  • Swift:对象存储服务。

E版之后,在这些核心服务之上,又不断涌现新的服务,如面板服务Horizon、编排服务Heat、数据库服务Trove、文件共享服务Manila、大数据服务Sahara以及前面提到的Magnum等,这些服务几乎都依赖于以上的核心服务。比如Sahara大数据服务会先调用Heat模板服务,Heat又会调用Nova创建虚拟机,调用Glance获取镜像,调用Cinder创建数据卷,调用Neutron创建网络等。

截至现在(2016年11月27日),OpenStack已经走过了6年半的岁月,最新发布的版本为第14个版本,代号为Newton,Ocata版已经处在快速开发中。

OpenStack服务越来越多、越来越复杂,覆盖的技术生态越来越庞大,宛如一个庞然大物,刚接触如此庞大的分布式系统,都或多或少感觉有点如"盲人摸象"的感觉。不过不必先过于绝望,好在OpenStack项目具有非常良好的设计,虽然OpenStack项目众多,组件繁杂,但几乎所有的服务骨架脉络基本是一样的,熟悉了其中一个项目的架构,深入读了其中一个项目源码,再去看其它项目可谓轻车熟路。

本文档会以Nova项目为例,一步一步剖析源码结构,阅读完之后,你再去看Cinder项目,发现非常轻松。

2.2 工欲善其事必先利其器

要阅读源代码首先需要安装科学的代码阅读工具,图形界面使用pycharm没有问题,不过通常在虚拟机中是没有图形界面的,首选vim,需要简单的配置使其支持代码跳转和代码搜索,可以参考GitHub - int32bit/dotfiles: A set of vim, zsh, git, and tmux configuration files.。如图:

vim demo

OpenStack所有项目都是基于Python开发,都是标准的Python项目,通过setuptools工具管理项目,负责Python包的安装和分发。想知道一个项目有哪些服务组成,入口函数(main函数)在哪里,最直接的方式就是查看项目根目录下的setup.cfg文件,其中console_scripts就是所有服务组件的入口,比如nova的setup.cfgconsole_scripts如下:

[entry_points]
...
console_scripts =
    nova-all = nova.cmd.all:main
    nova-api = nova.cmd.api:main
    nova-api-metadata = nova.cmd.api_metadata:main
    nova-api-os-compute = nova.cmd.api_os_compute:main
    nova-cells = nova.cmd.cells:main
    nova-cert = nova.cmd.cert:main
    nova-compute = nova.cmd.compute:main
    nova-conductor = nova.cmd.conductor:main
    nova-console = nova.cmd.console:main
    nova-consoleauth = nova.cmd.consoleauth:main
    nova-dhcpbridge = nova.cmd.dhcpbridge:main
    nova-idmapshift = nova.cmd.idmapshift:main
    nova-manage = nova.cmd.manage:main
    nova-network = nova.cmd.network:main
    nova-novncproxy = nova.cmd.novncproxy:main
    nova-rootwrap = oslo_rootwrap.cmd:main
    nova-rootwrap-daemon = oslo_rootwrap.cmd:daemon
    nova-scheduler = nova.cmd.scheduler:main
    nova-serialproxy = nova.cmd.serialproxy:main
    nova-spicehtml5proxy = nova.cmd.spicehtml5proxy:main
    nova-xvpvncproxy = nova.cmd.xvpvncproxy:main
...

由此可知nova项目安装后会包含21个可执行程序,其中nova-compute服务的入口函数为nova/cmd/compute.py(. -> /)模块的main函数:

def main():
    config.parse_args(sys.argv)
    logging.setup(CONF, 'nova')
    utils.monkey_patch()
    objects.register_all()

    gmr.TextGuruMeditation.setup_autorun(version)

    if not CONF.conductor.use_local:
        block_db_access()
        objects_base.NovaObject.indirection_api = \
            conductor_rpcapi.ConductorAPI()
    else:
        LOG.warning(_LW('Conductor local mode is deprecated and will '
                        'be removed in a subsequent release'))

    server = service.Service.create(binary='nova-compute',

由于OpenStack使用python语言开发而python是动态类型语言参数类型不容易从代码中看出因此必须部署一个allinone的OpenStack开发测试环境建议使用RDO部署:[Packstack quickstart](https://www.rdoproject.org/install/quickstart/),当然乐于折腾使用Devstack也是没有问题的要想深入研究源码最有效的方式就是一步一步跟踪代码执行因此会使用debug工具是关键技能之一python的debug工具有很多为了简便起见pdb工具就够了使用方法也非常简单只要在你想设置断点的地方嵌入以下代码

import pdb; pdb.set_trace()


然后在命令行(不能通过systemd执行)直接运行服务即可。假如想跟踪nova创建虚拟机的过程,首先在`nova/api/openstack/compute/servers.py`模块的`create`方法打上断点,如下:

```python
@wsgi.response(202)
    @extensions.expected_errors((400, 403, 409, 413))
    @validation.schema(schema_server_create_v20, '2.0', '2.0')
    @validation.schema(schema_server_create, '2.1', '2.18')
    @validation.schema(schema_server_create_v219, '2.19')
    def create(self, req, body):
        """Creates a new server for a given user."""

        import pdb; pdb.set_trace() # 设置断点
        context = req.environ['nova.context']
        server_dict = body['server']
        password = self._get_server_admin_password(server_dict)
        name = common.normalize_name(server_dict['name'])

        if api_version_request.is_supported(req, min_version='2.19'):
            if 'description' in server_dict:
                # This is allowed to be None
                description = server_dict['description']
            else:
                # No default description
                description = None
        else:
            description = name
        ...

然后注意需要通过命令行直接运行,而不是通过systemd启动:

su -c 'nova-api' nova

此时调用创建虚拟机API,nova-api进程就会马上弹出pdb shell,此时你可以通过s或者n命令一步一步执行了。

2.3 OpenStack项目通用骨骼脉络

阅读源码的首要问题就是就要对代码的结构了然于胸,需要强调的是,OpenStack项目的目录结构并不是根据组件严格划分,而是根据功能划分,以Nova为例,compute目录并不是一定在nova-compute节点上运行,而主要是和compute相关(虚拟机操作相关)的功能实现,同样的,scheduler目录代码并不全在scheduler服务节点运行,但主要是和调度相关的代码。不过目录结构并不是完全没有规律,它遵循一定的套路。

通常一个服务的目录都会包含api.pyrpcapi.pymanager.py,这个三个是最重要的模块。

  • api.py: 通常是供其它组件调用的封装库。换句话说,该模块通常并不会由本模块调用。比如compute目录的api.py,通常由nova-api服务的controller调用。
  • rpcapi.py:这个是RPC请求的封装,或者说是RPC封装的client端,该模块封装了RPC请求调用。
  • manager.py: 这个才是真正服务的功能实现,也是RPC的服务端,即处理RPC请求的入口,实现的方法通常和rpcapi实现的方法一一对应。

比如对一个虚拟机执行关机操作:

API节点
nova-api接收用户请求 -> nova-api调用compute/api.py -> compute/api调用compute/rpcapi.py -> rpcapi.py向目标计算节点发起stop_instance()RPC请求

计算节点
收到stop_instance()请求 -> 调用compute/manager.py的callback方法stop_instance() -> 调用libvirt关机虚拟机

前面提到OpenStack项目的目录结构是按照功能划分的,而不是服务组件,因此并不是所有的目录都能有对应的组件。仍以Nova为例:

  • cmd:这是服务的启动脚本,即所有服务的main函数。看服务怎么初始化,就从这里开始。
  • db: 封装数据库访问,目前支持的driver为sqlalchemy。
  • conf:Nova的配置项声明都在这里。
  • locale: 本地化处理。
  • image: 封装Glance调用接口。
  • network: 封装网络服务接口,根据配置不同,可能调用nova-network或者neutron。
  • volume: 封装数据卷访问接口,通常是Cinder的client封装。
  • virt: 这是所有支持的hypervisor驱动,主流的如libvirt、xen等。
  • objects: 对象模型,封装了所有实体对象的CURD操作,相对以前直接调用db的model更安全,并且支持版本控制。
  • policies: policy校验实现。
  • tests: 单元测试和功能测试代码。

以上同样适用于其它服务,比如Cinder等。

另外需要了解的是,所有的API入口都是从xxx-api开始的,RESTFul API是OpenStack服务的唯一入口,也就是说,阅读源码就从api开始。而api组件也是根据实体划分的,不同的实体对应不同的controller,比如servers、flavors、keypairs等,controller的index方法对应list操作、show方法对应get操作、create创建、delete删除、update更新等。

根据进程阅读源码并不是什么好的实践,因为光理解服务如何初始化、如何通信、如何发送心跳等就不容易,各种高级封装太复杂了。我认为比较好的阅读源码方式是追踪一个任务的执行过程,比如看启动虚拟机的整个流程,因此接下来本文将以创建一台虚拟机为例,一步步分析其过程。

3 创建虚拟机过程分析

这里以创建虚拟机过程为例,根据前面的总体套路,一步步跟踪其执行过程。需要注意的是,Nova支持同时创建多台虚拟机,因此在调度时需要选择多个宿主机。

S1 nova-api

入口为nova/api/openstack/compute/servers.py的create方法,该方法检查了一堆参数以及policy后,调用compute_api的create方法。

def create(self, req, body):
    """Creates a new server for a given user."""

    context = req.environ['nova.context']
    server_dict = body['server']
    password = self._get_server_admin_password(server_dict)
    name = common.normalize_name(server_dict['name'])

    ...

    flavor_id = self._flavor_id_from_req_data(body)
    try:
        inst_type = flavors.get_flavor_by_flavor_id(
                flavor_id, ctxt=context, read_deleted="no")

        (instances, resv_id) = self.compute_api.create(context,
                        inst_type,
                        image_uuid,
                        display_name=name,
                        display_description=description,
                        availability_zone=availability_zone,
                        forced_host=host, forced_node=node,
                        metadata=server_dict.get('metadata', {}),
                        admin_password=password,
                        requested_networks=requested_networks,
                        check_server_group_quota=True,
                        **create_kwargs)
    except (exception.QuotaError,
            exception.PortLimitExceeded) as error:
        raise exc.HTTPForbidden(
            explanation=error.format_message())

这里的compute_api即前面说的nova/compute/api.py模块,找到该模块的create方法,该方法会创建数据库记录、检查参数等,然后调用compute_task_apibuild_instances方法:

self.compute_task_api.schedule_and_build_instances(
    context,
    build_requests=build_requests,
    request_spec=request_specs,
    image=boot_meta,
    admin_password=admin_password,
    injected_files=injected_files,
    requested_networks=requested_networks,
    block_device_mapping=block_device_mapping)

compute_task_api即conductor的api.py。conductor的api并没有执行什么操作,直接调用了conductor_compute_rpcapibuild_instances方法:

def schedule_and_build_instances(self, context, build_requests,
                                 request_spec, image,
                                 admin_password, injected_files,
                                 requested_networks, block_device_mapping):
    self.conductor_compute_rpcapi.schedule_and_build_instances(
        context, build_requests, request_spec, image,
        admin_password, injected_files, requested_networks,
        block_device_mapping)

该方法即时conductor RPC调用api,即nova/conductor/rpcapi.py模块,该方法除了一堆的版本检查,剩下的就是对RPC调用的封装,代码只有两行:

cctxt = self.client.prepare(version=version)
cctxt.cast(context, 'build_instances', **kw)

其中cast表示异步调用,build_instances是远程调用的方法,kw是传递的参数。参数是字典类型,没有复杂对象结构,因此不需要特别的序列化操作。

截至到现在,虽然目录由api->compute->conductor,但仍在nova-api进程中运行,直到cast方法执行,该方法由于是异步调用,因此nova-api任务完成,此时会响应用户请求,虚拟机状态为building

S2 nova-conductor

由于是向nova-conductor发起的RPC调用,而前面说了接收端肯定是manager.py,因此进程跳到nova-conductor服务,入口为nova/conductor/manager.pybuild_instances方法,该方法首先调用了_schedule_instances方法,该方法调用了scheduler_clientselect_destinations方法:

def _schedule_instances(self, context, request_spec, filter_properties):
    scheduler_utils.setup_instance_group(context, request_spec,
                                         filter_properties)
    # TODO(sbauza): Hydrate here the object until we modify the
    # scheduler.utils methods to directly use the RequestSpec object
    spec_obj = objects.RequestSpec.from_primitives(
        context, request_spec, filter_properties)
    hosts = self.scheduler_client.select_destinations(context, spec_obj)
    return hosts

scheduler_clientcompute_api以及compute_task_api都是一样对服务的client调用,不过scheduler没有api.py,而是有个单独的client目录,实现在client目录的__init__.py,这里仅仅是调用query.py下的SchedulerQueryClient的select_destinations实现,然后又很直接的调用了scheduler_rpcapiselect_destinations方法,终于又到了RPC调用环节。

def select_destinations(self, context, spec_obj):
    """Returns destinations(s) best suited for this request_spec and
    filter_properties.

    The result should be a list of dicts with 'host', 'nodename' and
    'limits' as keys.
    """
    return self.scheduler_rpcapi.select_destinations(context, spec_obj)

毫无疑问,RPC封装同样是在scheduler的rpcapi中实现。该方法RPC调用代码如下:

return cctxt.call(ctxt, 'select_destinations', **msg_args)

注意这里调用的call方法,即同步RPC调用,此时nova-conductor并不会退出,而是堵塞等待直到nova-scheduler返回。因此当前状态为nova-conductor为blocked状态,等待nova-scheduler返回,nova-scheduler接管任务。

S3 nova-scheduler

同理找到scheduler的manager.py模块的select_destinations方法,该方法会调用driver方法,这里的driver其实就是调度算法实现,通常用的比较多的就是filter_scheduler的,对应filter_scheduler.py模块,该模块首先通过host_manager拿到所有的计算节点信息,然后通过filters过滤掉不满足条件的计算节点,剩下的节点通过weigh方法计算权值,最后选择权值高的作为候选计算节点返回。最后nova-scheduler返回调度结果的hosts集合,任务结束,返回到nova-conductor服务。

S4 nova-condutor

回到scheduler/manager.pybuild_instances方法,nova-conductor等待nova-scheduler返回后,拿到调度的计算节点列表。因为可能同时启动多个虚拟机,因此循环调用了compute_rpcapibuild_and_run_instance方法。

for (instance, host) in six.moves.zip(instances, hosts):
    instance.availability_zone = (
        availability_zones.get_host_availability_zone(context,
                                                      host['host']))
    try:
        # NOTE(danms): This saves the az change above, refreshes our
        # instance, and tells us if it has been deleted underneath us
        instance.save()
    except (exception.InstanceNotFound,
            exception.InstanceInfoCacheNotFound):
        LOG.debug('Instance deleted during build', instance=instance)
        continue
    ...
    self.compute_rpcapi.build_and_run_instance(context,
            instance=instance, host=host['host'], image=image,
            request_spec=request_spec,
            filter_properties=local_filter_props,
            admin_password=admin_password,
            injected_files=injected_files,
            requested_networks=requested_networks,
            security_groups=security_groups,
            block_device_mapping=bdms, node=host['nodename'],
            limits=host['limits'])

看到xxxrpc立即想到对应的代码位置,位于compute/rpcapi模块,该方法向nova-compute发起RPC请求:

cctxt.cast(ctxt, 'build_and_run_instance', ...)

由于是cast调用,因此发起的是异步RPC,因此nova-conductor任务结束,紧接着终于轮到nova-compute登场了。

S5 nova-compute

到了nova-compute服务,入口为compute/manager.py,找到build_and_run_instance方法,该方法调用了driver的spawn方法,这里的driver就是各种hypervisor的实现,所有实现的driver都在virt目录下,入口为driver.py,比如libvirt driver实现对应为virt/libvirt/driver.py,找到spawn方法,该方法拉取镜像创建根磁盘、生成xml文件、define domain,启动domain等。最后虚拟机完成创建。nova-compute服务结束。

以上是创建虚拟机的各个服务的交互过程以及调用关系,需要注意的是,所有的数据库操作,比如instance.save()以及update操作,如果配置use_local为false,则会向nova-conductor发起RPC调用,由nova-conductor代理完成数据库更新,而不是由nova-compute直接访问数据库,这里的RPC调用过程在以上的分析中省略了。

4 操作序列图

4.1 虚拟机操作列表

4.2 Todo列表

create cluster

  • Magnum
  • ...

5 如何开始工作

5.1 编译图形

生成最新图片需要连接外网并且依赖于Make工具,请确保所依赖的包已经安装。

直接执行make即可扫描所有的源码并自动生成操作序列图.

make

生成的图片默认会保存在./output路径下.

5.2 删除图片

执行以下命令可清理所有的图片:

make clean

6.3 操作流程案例分析

注意:

  • 图中蓝色线表示当前进程是active的,因此可以很容易看出是RPC同步调用还是异步调用的。
  • Nova conductor配置use_local为false,访问数据库需要通过RPC调用conductor,但图中为了方便表示数据库操作,省略了RPC调用conductor访问数据库的过程。Nova已经使用objects模型封装了数据库操作,代码位于nova/objects目录。

1. 创建虚拟机

create server workflow

从操作序列图看,虚拟机的创建主要分为三步:第一步是nova api对用户创建虚拟机的参数进行检查,如果参数没有问题,nova api会在数据库中创建相应的表项用来记录用户的请求,然后给nova-conductor发起一个异步RPC调用,conductor会对调度时的filters spect进行初始化,并向nova-scheduler发起RPC同步调用,nova-scheduler收到nova conductor发来的请求之后筛选能够满足虚拟机资源需求的hypervisor,并按照一定的策略选取其中的一台hypervisor,返回给nova-conductor,conductor然后给候选的计算节点nova compute发起一个run_instance的RPC调用。 Nova compute收到run_instance的请求之后,会为虚拟机的运行分配各种资源,如:ip地址、磁盘、网络等。分配完各种资源之后,nova会调用libvirt创建根磁盘、xml文件等,并启动虚拟机。到此,虚拟机的创建基本上就结束了,等虚拟机启动完成,用户就可以登录和控制虚拟机了。

2. 重启虚拟机

Nova中reboot操作可以分成两种:soft reboot和hard reboot。Soft reboot通过发送acpid或者guest agent信号给虚拟机,虚拟机接收到信号号主动执行重启操作。虚拟机必须支持appid或者运行qemu guest agent才能执行soft reboot。若soft reboot失败或者超时(默认120秒),则会进入hard reboot。hard reboot将执行强制重启(相当于强制切电源),虚拟机重启的序列图如下:

reboot server

从上图可以看出,soft reboot和hard reboot最主要的差别是libvirt所执行的操作不同,soft reboot关机时执行shutdown操作,而hard reboot执行destroy操作,可能导致正在运行的虚拟机异常关机导致数据丢失。

3. 修改管理员密码

change password

从上图中看出,修改管理员密码是通过libvirt调用qemu guest agent执行的,因此虚拟机必须安装了qemu-guest-agent服务并且处于运行状态。

注意L版修改管理员密码只支持使用kvm/qemu hypervisor。

4. 在线迁移

Live migrate是在不停止虚拟机的情况下,将虚拟机从一台宿主机上迁移到另外一台宿主机。在线迁移操作序列图如下:

live migrage

在线迁移相对复杂,不过从图中看还是比较清晰的。如果不使用共享存储,传输虚拟机磁盘会花很长一段时间,导致虚拟机迁移很慢,因此建议使用统一共享分布式存储做OpenStack存储后端。 在线迁移会不断的增量同步内存状态信息,直到收敛到很小的变化时,虚拟机会freeze一段时间,即处于downtime状态,完成最后的状态同步。迁移完成后,原来的虚拟机会自动删除。

更多的操作序列图

所有的图形均使用工具生成,并且是可编程的。你只需要阅读源代码并使用Websequence Diagrams Tool语法编写代码,语法请参考官方文档。以pause操作为例,对应源码为:

title pause a server

participant client
participant nova_api

client->nova_api: pause
activate client
activate nova_api

# nova/api/openstack/compute/pause_server.py _pause()
note over nova_api: authrize context
nova_api->database: get instance by uuid
database->nova_api: done

# nova/compute/api.py pause()
note over nova_api: check policy
note over nova_api: check instance lock
note over nova_api: check instance cell
note over nova_api: ensure instance state is ACTIVE
nova_api->database: task_state = PAUSING
database->nova_api: done

note over nova_api: record pause action
# nova/compute/rpcapi.py pause_instance()
nova_api->nova_compute: pause_instance
deactivate nova_api
deactivate client
activate nova_compute

# nova/compute/manager.py pause_instance()
note over nova_compute: notify: pause.start
nova_compute->libvirt: pause
activate libvirt

# nova/virt/libvirt/driver.py pause()
note over libvirt: get domain
note over libvirt: domain.suspend()
libvirt->nova_compute: done
deactivate libvirt
# nova/compute/manager.py pause_instance()
nova_compute->database: vm_state = vm_states.PAUSED\ntask_state = None
database->nova_compute: done
note over nova_compute: notify: pause.end
deactivate nova_compute

新增了源码后,只需要重新执行make命令即可生成新的图片。

6 贡献列表

以下这些开发者参与了该项目:

  • AndiaQ: 喜爱研究OpenStack的萌妹纸,她的博客: https://andiaq.github.io
  • int32bit: 从2013年开始折腾OpenStack H版本,研究生期间曾在英特尔实习研究nova、ironic项目, 毕业后在UnitedStack负责cinder、nova开发和运维,现供职于云极星创,主要研究nova和容器相关技术。nova、cinder以及oslo的代码贡献者。
  • ljjjustin: OpenStack专家, 更多资料查看他的博客

7 虚拟机操作列表

  • boot: 创建虚拟机。
  • delete: 删除虚拟机。
  • force-delete: 无视虚拟机当前状态,强制删除虚拟机。即使开启了软删除功能,该操作也会立即清理虚拟机资源。
  • list: 显示虚拟机列表。
  • show: 查看指定虚拟机的详细信息。
  • stop: 关机虚拟机。
  • start: 开机虚拟机。
  • reboot: 重启虚拟机。默认先尝试软重启,当软重启尝试120后失败,将执行强制重启。
  • migrate: 冷迁移虚拟机,迁移过程中虚拟机将关机。
  • live-migrate: 在线迁移虚拟机,虚拟机不会关机。
  • resize: 修改虚拟机配置,即使用新的flavor重建虚拟机。
  • rebuild: 重建虚拟机,指定新的image,如果指定快照,则相当于虚拟机状态回滚。
  • evacuate: 疏散迁移,只有当compute服务down时执行,能够迁移虚拟机到其它正常计算节点中。
  • reset-state: 手动重置虚拟机状态为error或者active。
  • create-image: 创建虚拟机快照。
  • backup: 定期创建虚拟机快照。
  • volume-attach: 挂载volume卷。
  • volume-detach: 卸载volume卷。
  • lock/unlock: 锁定虚拟机,锁定后的虚拟机普通用户不能执行删除、关机等操作。
  • set-password: 修改管理员密码,虚拟机需要运行qemu guest agent服务。
  • pause/unpause: 暂停运行的虚拟机,如果底层的虚拟化使用的是libvirt,那么libvirt会在将虚拟机的信息保存到内存中,KVM/QEMU进程仍然在运行,只是暂停执行虚拟机的指令。
  • suspend/resume: 挂起虚拟机,将虚拟机内存中的信息保存到磁盘上,虚拟机对于的KVM/QEMU进程会终止掉,该操作对应于libvirt中的save操作。resume从挂起的虚拟机恢复。
  • reset-network: 重置虚拟机网络,在使用libvirt时,该操作不执行任何实际的动作,因此功能尚未实现。
  • shelve/unshelve: 虚拟机关机后仍占用资源,如果虚拟机长期不使用,可以执行shelve操作,该操作先创建虚拟机快照,然后删除虚拟机,恢复时从快照中重建虚拟机。
  • rename: 重命名虚拟机, 后期版本将被update操作替代。
  • update: 修改虚拟机名称、description信息等。
  • rescue/unrescue: 虚拟机进入拯救模式。原理是创建一台新的虚拟机,并把需要rescue的虚拟机的根磁盘作为第二块硬盘挂载到新创建的虚拟机。当原虚拟机根磁盘破坏不能启动时该操作非常有用。
  • interface-attach/interface-dettach: 绑定/解绑网卡。
  • trigger-crash-dump: 使虚拟机触发crash dump错误,测试使用。
  • resize-confirm: 确认resize操作,此时原来的虚拟机将被删除, 可以配置为自动确认。
  • resize-revert: 撤销resize操作,新创建的虚拟机删除,并使用原来的虚拟机。
  • console-log: 查看虚拟机日志。
  • get-vnc-console: 获取虚拟机vnc地址, 通常使用novnc协议。
  • restore: 恢复虚拟机。如果配置了软删除功能,当虚拟机被删除时,不会立即删除,而仅仅标识下,此时能够使用restore操作恢复删除的虚拟机。
  • instance-action-list: 查看虚拟机的操作日志。
  • instance-action:查看某个虚拟机操作的详细信息,如操作用户、操作时间等。

8 协议

MIT

9 如何贡献

欢迎有兴趣的读者补充更多的操作序列图或者参与讨论。

  • 如果你有任何问题,请直接创建issure。
  • 如果你要贡献代码,请直接PR。

10 更多项目

  • dotfiles: vim、tmux、zsh、iterm配置,阅读OpenStack源码必备,vim支持标签列表、函数跳转、代码搜索、智能补全功能。
  • openstack-cheat-sheet: 汇集所有OpenStack相关的资料。
  • int32bit's blog: int32bit的博客,主要专注于OpenStack、Docker、Ceph相关。

--by int32bit(OpenStack Contributor).

About

Openstack Sequence Diagrams(Openstack操作序列图)

https://github.com/int32bit/openstack-workflow

License:MIT License


Languages

Language:Python 91.7%Language:Shell 6.2%Language:Makefile 2.1%