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OpenStack DBaaS组件Trove简介

2023-06-03 03:44:16
109
0

Trove架构

Trove包含下面几个主要组件:

  • API Server
  • Message Bus
  • Task Manager
  • Guest Agent
  • Conductor

API Server

API endpoint(trove-api)本质上是一个HTTP的Web服务,具备处理鉴权、授权、与数据存储相关的基本命令和控制功能。根据数据库不同,API还有一些不同的扩展。

API Server与两个系统沟通——与Task Manager沟通,来处理复杂的异步任务;直接与Guest Agent沟通来处理简单的任务比如获取MySQL用户列表等,这部分操作均是同步的。API Server不做任何重大/复杂的事情,它的任务就是接收请求,将其转化为消息,校验它们,并将这些消息转发到任务管理器(Task Manager)和访客代理(Guest Agent)。

  • 一个RESTful风格的组件
  • 入口 - Trove/bin/trove-api
  • 使用WSGI launcher,由Trove/etc/trove/api-paste.ini配置
    • 定义了过滤器管道、令牌认证、速率限制等
    • 定义了app_factory为trove.common.api:app_factory提供给trove应用
  • API 类(WSGI Router)将REST路径连接到相应的Controller上
    • Controller的实现在相关的模块下(如versions/instance/flavor/limits)的service.py
  • Controller通常将实现重定向到models.py中的一个类
  • 另一些组件(Task Manager,Guest Agent)的api模块通过RabbitMQ发送请求

Message Bus

这部分组件仿照了Nova架构。Message Bus其实就是一个消息队列。

一个典型的消息传递事件从API服务器接收到用户的请求开始。API服务器认证用户确保用户具备执行响应命令的权限。对请求中涉及到的对象的可用性进行评估,如果可用,将请求路由到相关Worker的排队引擎。Workers不断根据自己的角色监听消息队列,当这种监听产生一个工作请求时,Worker将对该任务进行任务分配并开始执行。完成任务后,Worker将响应发送到消息队列,由API服务器接受并中继到始发用户的队列。在整个过程中,数据库记录根据需要会被查询、添加或者删除。

Task Manager

Task Manager(trove-taskmanager)就是干粗活累活的家伙,比如配置一台实例,管理实例生命周期和在实例上进行操作。任务管理器接收来自API Server的消息,通过同意消息进行响应,并开始执行任务。有几个复杂的任务,比如重新分配数据库规格和创建实例等,他们均需要通过HTTP请求调用OpenStack的服务,同时也需要轮询服务,知道实例变为活动状态,并且还向客户代理发送消息。任务管理器处理在多个分布式系统中发生的进程流。

任务管理器是有状态的,它在其系统内部运行复杂的流程。如果在状态处理期间任务管理器节点脱机,则操作将失败。任务流系统将最终实现为长时间运行运行的任务。(The Task Flow system will be eventually implemented for long running tasks.)

  • 这是一个监听RabbitMQ topic的服务
  • 入口 - Trove/bin/trove-taskmanager
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-taskmanager.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.taskmanager.manager.Manager作为manager,基本上这是通过队列到达的请求的入口点
  • 如上所述,使用TaskManager的api模块,使用_cast()或者_call()(同步/异步)将对该组件的请求从另一个组件推送到MQ中,并放置方法命作为一个参数
  • Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通过反射的方式调用Manager中合适的方法
  • 然后,Manager将该处理重定向到models.py模块中的一个对象,它使用context和instance_id从相关类加载一个对象
  • 实际的处理一般在models.py中完成

Guest Agent

客户代理(Guest Agent,trove-guestagent)运行在客户实例内部,负责管理和执行数据存储本身的操作。它负责使数据存储在线,这可能是一个复杂的任务。热支持(Heat support)将来将成为Trove的默认配置和仪器引擎,从而减少了将数据存储库联机的任务。Guest Agent还通过Conductor(指挥器)向API Server发送心跳信息。

每个数据存储器都实现有一个客户端代理,负责为该数据存储器执行特定人物。比如Redis的客户代理行为与MySQL的客户代理行为就会不同。不过他们必须履行诸如创建和调整规格的基础操作。

  • 与Task Manager类似,服务运行起来监听RabbitMQ topic
  • Guest Agent在每个数据库实例中运行,所以使用专有的RabbitMQ topic(通过实例ID来标识)
  • 入口 - Trove/bin/trove-guestagent
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-guestagent.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.guestagent.manager.Manager作为manager,基本上这是通过队列到达的请求的入口点
  • 如上所述,使用Guest Agent的api模块,使用_cast()或者_call()(同步/异步)将对该组件的请求从另一个组件推送到MQ中,并放置方法命作为一个参数
  • Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通过反射的方式调用Manager中合适的方法
  • 然后,Manager将对对象的处理重定向到dbaas.py
  • 实际处理一般在dbaas.py中完成

Conductor

指挥器(Conductor)是运行在宿主机上的饿一个服务,负责接收客户实例中的消息,并在宿主机上更新信息,比如,实例的状态和当前备份的状态。有了指挥器,用户的实例不需要直接连接到宿主机的数据库。指挥器通过Message Bus监听RPC消息,并执行相关的操作。指挥器与客户代理有些类似,因为它是一个监听RabbitMQ主题的服务,不同的是Conductor运行在宿主机上,而非客户实例内部。客户代理通过将消息放入配置的消息队列——conductor_queue,默认为trove-conductor——来与指挥器进行信息交互。

  • 入口 - Trove/bin/trove-conductor
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-conductor.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.conductor.manager.Manager作为Manager
  • 如上面的客户代理类似,请求通过其他组件使用_cast()(异步的)推送到消息队列。一般来讲,消息格式为{"method": "<method_name>", "args": {<arguments>}}
  • 实际的数据库更新操作由trove/conductor/manager.py完成
  • “heartbeat”操作更新实例的状态,通常由Guest Agent来报告实例状态,如从NEW到BUILDING到ACTIVE等等
  • “update_backup”方法修改备份的详情,包括它的当前状态、备份大小、类型和校验码(checksum)

代码仓库

安装部署

说明

翻译自Trove wiki

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OpenStack DBaaS组件Trove简介

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Trove架构

Trove包含下面几个主要组件:

  • API Server
  • Message Bus
  • Task Manager
  • Guest Agent
  • Conductor

API Server

API endpoint(trove-api)本质上是一个HTTP的Web服务,具备处理鉴权、授权、与数据存储相关的基本命令和控制功能。根据数据库不同,API还有一些不同的扩展。

API Server与两个系统沟通——与Task Manager沟通,来处理复杂的异步任务;直接与Guest Agent沟通来处理简单的任务比如获取MySQL用户列表等,这部分操作均是同步的。API Server不做任何重大/复杂的事情,它的任务就是接收请求,将其转化为消息,校验它们,并将这些消息转发到任务管理器(Task Manager)和访客代理(Guest Agent)。

  • 一个RESTful风格的组件
  • 入口 - Trove/bin/trove-api
  • 使用WSGI launcher,由Trove/etc/trove/api-paste.ini配置
    • 定义了过滤器管道、令牌认证、速率限制等
    • 定义了app_factory为trove.common.api:app_factory提供给trove应用
  • API 类(WSGI Router)将REST路径连接到相应的Controller上
    • Controller的实现在相关的模块下(如versions/instance/flavor/limits)的service.py
  • Controller通常将实现重定向到models.py中的一个类
  • 另一些组件(Task Manager,Guest Agent)的api模块通过RabbitMQ发送请求

Message Bus

这部分组件仿照了Nova架构。Message Bus其实就是一个消息队列。

一个典型的消息传递事件从API服务器接收到用户的请求开始。API服务器认证用户确保用户具备执行响应命令的权限。对请求中涉及到的对象的可用性进行评估,如果可用,将请求路由到相关Worker的排队引擎。Workers不断根据自己的角色监听消息队列,当这种监听产生一个工作请求时,Worker将对该任务进行任务分配并开始执行。完成任务后,Worker将响应发送到消息队列,由API服务器接受并中继到始发用户的队列。在整个过程中,数据库记录根据需要会被查询、添加或者删除。

Task Manager

Task Manager(trove-taskmanager)就是干粗活累活的家伙,比如配置一台实例,管理实例生命周期和在实例上进行操作。任务管理器接收来自API Server的消息,通过同意消息进行响应,并开始执行任务。有几个复杂的任务,比如重新分配数据库规格和创建实例等,他们均需要通过HTTP请求调用OpenStack的服务,同时也需要轮询服务,知道实例变为活动状态,并且还向客户代理发送消息。任务管理器处理在多个分布式系统中发生的进程流。

任务管理器是有状态的,它在其系统内部运行复杂的流程。如果在状态处理期间任务管理器节点脱机,则操作将失败。任务流系统将最终实现为长时间运行运行的任务。(The Task Flow system will be eventually implemented for long running tasks.)

  • 这是一个监听RabbitMQ topic的服务
  • 入口 - Trove/bin/trove-taskmanager
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-taskmanager.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.taskmanager.manager.Manager作为manager,基本上这是通过队列到达的请求的入口点
  • 如上所述,使用TaskManager的api模块,使用_cast()或者_call()(同步/异步)将对该组件的请求从另一个组件推送到MQ中,并放置方法命作为一个参数
  • Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通过反射的方式调用Manager中合适的方法
  • 然后,Manager将该处理重定向到models.py模块中的一个对象,它使用context和instance_id从相关类加载一个对象
  • 实际的处理一般在models.py中完成

Guest Agent

客户代理(Guest Agent,trove-guestagent)运行在客户实例内部,负责管理和执行数据存储本身的操作。它负责使数据存储在线,这可能是一个复杂的任务。热支持(Heat support)将来将成为Trove的默认配置和仪器引擎,从而减少了将数据存储库联机的任务。Guest Agent还通过Conductor(指挥器)向API Server发送心跳信息。

每个数据存储器都实现有一个客户端代理,负责为该数据存储器执行特定人物。比如Redis的客户代理行为与MySQL的客户代理行为就会不同。不过他们必须履行诸如创建和调整规格的基础操作。

  • 与Task Manager类似,服务运行起来监听RabbitMQ topic
  • Guest Agent在每个数据库实例中运行,所以使用专有的RabbitMQ topic(通过实例ID来标识)
  • 入口 - Trove/bin/trove-guestagent
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-guestagent.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.guestagent.manager.Manager作为manager,基本上这是通过队列到达的请求的入口点
  • 如上所述,使用Guest Agent的api模块,使用_cast()或者_call()(同步/异步)将对该组件的请求从另一个组件推送到MQ中,并放置方法命作为一个参数
  • Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通过反射的方式调用Manager中合适的方法
  • 然后,Manager将对对象的处理重定向到dbaas.py
  • 实际处理一般在dbaas.py中完成

Conductor

指挥器(Conductor)是运行在宿主机上的饿一个服务,负责接收客户实例中的消息,并在宿主机上更新信息,比如,实例的状态和当前备份的状态。有了指挥器,用户的实例不需要直接连接到宿主机的数据库。指挥器通过Message Bus监听RPC消息,并执行相关的操作。指挥器与客户代理有些类似,因为它是一个监听RabbitMQ主题的服务,不同的是Conductor运行在宿主机上,而非客户实例内部。客户代理通过将消息放入配置的消息队列——conductor_queue,默认为trove-conductor——来与指挥器进行信息交互。

  • 入口 - Trove/bin/trove-conductor
  • 作为一个RpcService运行,通过Trove/etc/trove/trove-conductor.conf.sample配置文件进行配置,定义了trove.conductor.manager.Manager作为Manager
  • 如上面的客户代理类似,请求通过其他组件使用_cast()(异步的)推送到消息队列。一般来讲,消息格式为{"method": "<method_name>", "args": {<arguments>}}
  • 实际的数据库更新操作由trove/conductor/manager.py完成
  • “heartbeat”操作更新实例的状态,通常由Guest Agent来报告实例状态,如从NEW到BUILDING到ACTIVE等等
  • “update_backup”方法修改备份的详情,包括它的当前状态、备份大小、类型和校验码(checksum)

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