一.基础准备: Horizon是基于django webframework开发的标准的Python wsgi程序,django的设计专注于代码的高度可重用,信奉DRY原则,一切面向对象,而Horizon可以说高度match了django的设计风格.网站程序基本有三部分组成,业务逻辑代码(Python),静态文件(js/css),模板(Python中的 jinja,mako,nodejs中有jade), 用户向webserver发起请求之后,server程序找到当前url对应的模板,填充模板变量(

原文:https://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/54586463 首先,先分析WSGI应用的实现. 由前面的文章http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/54518491可知,WSGI应用的构建过程主要就是通过paste库的loadapp加载,因此核心就是分析这个过程.我们从neutron-server的起始代码开始逐步分析. neutron-server的入口是: neutron/

Nova对于底层Hypervisor(如KVM/QEMU等)的调用与管理主要通过LibvirtDriver类,nova/virt/libvirt/driver.py Libvirt对Hypervisor的连接有两种方式:一种是只读式,用于管理:另一种是认证式,用于操作: 创建实例过程:/nova/api/ec2/cloud.py/L1193, run_instances(),获取创建数目,kernal_id,ramdisk_id,镜像uuid等通过self.compute_api.create(

目录 目录 前言 流程图 nova-compute vCenter 前言 在上一篇Openstack Nova 源码分析 - Create instances (nova-conductor阶段)中,记录了 nova-api 接收到创建虚拟机的请求后,在 nova-conductor 中的执行流程.最终 nova-comductor 通过调用 nova-compute 的 RPC 接口函数 compute_rpcapi.build_and_run_instance() 将创建虚拟机的请求,通过

[gevent源码分析] 深度分析gevent运行流程 http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751 一直对gevent运行流程比较模糊,最近看源码略有所得,不敢独享,故分享之. gevent是一个高性能网络库,底层是libevent,1.0版本之后是libev,核心是greenlet.gevent和eventlet是亲近,唯一不同的是eventlet是自己实现的事件驱动,而gevent是使用libev.两者都有广泛的应

上一篇博文介绍WSGI在nova创建虚拟机过程的作用是解析URL,是以一个最简单的例子去给读者有一个印象.在openstack中URL复杂程度也大大超过上一个例子.所以openstack使用了PasteDeploy模块去解析复杂的URL. 首先看"笨办法"是如何处理不同的URL. 在WSGI简单的模型中,如果有多个URL,可以判断请求方和请求路径的然后分别处理不同的URL. 处理函数 app.py def application(environ, start_response): me

开始学习openstack源码,源码文件多,分支不少.按照学习的方法走通一条线是最好的,而网上推荐的最多的就是nova创建虚机的过程.从这一条线入手,能够贯穿openstack核心服务.写博文仅做学习笔记整理,多为借鉴网上大牛的分析.因为涉及到的知识点很多,所以分期来比较写合适. openstack有3中创建虚拟机的方法,分别是:命令行创建,dashboard界面创建和api接口创建. 前两种方式最终还是调用openstack的Restful API去工作. openstack创建虚拟机流程如下

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

本keystone源码分析系列基于Juno版Keystone,于2014年10月16日随Juno版OpenStack发布. Keystone作为OpenStack中的身份管理与授权模块,主要实现系统用户的身份认证.基于角色的授权管理.其他OpenStack服务的地址发现和安全策略管理等功能.Keystone作为开源云系统OpenStack中至关重要的组成部分,与OpenStack中几乎所有的其他服务(如Nova, Glance, Neutron等)都有着密切的联系.同时,Keystone作为开源

一.简单介绍ceilometer 这里长话短说, ceilometer是用来采集openstack下面各种资源的在某一时刻的资源值,比如云硬盘的大小等.下面是官网现在的架构图 这里除了ceilometer的架构图,还有另外三个组件: Panko 用来存储事件的, 后面用来实现cloudkitty事件秒级计费也是我的工作之一,目前实现来一部分,有时间单独在写一篇博文. gnocchi是用来存储ceilometer的计量数据,之前的版本是存在mongo中, 不过随着计量数据的不断累计, 查询性能变得

源码版本:H版 一.写在前面 本来应该搭建horizon的development环境的,这样方便debug,但是由于各种报错,本人没有搭建成功,这也导致有很多源码疑问没有解决,后续可以继续补充这一部分.官方搭建方法参考网址:http://docs.openstack.org/developer/horizon/quickstart.html 源码分析过程中使用的软件如下: SourceInsight:这个当然是源码分析第一利器,可以进行全局关键字查找,非常方便.但是我目前发现其对python支持

本文来自 网易云社区 . RabbitMQ在金融系统,OpenStack内部组件通信和通信领域应用广泛,它部署简单,管理界面内容丰富使用十分方便.笔者最近在研究RabbitMQ部署运维和代码架构,本篇文章主要记录下RabbitMQ存储机制相关内容和源码分析. 一.RabbitMQ进程架构 Erlang是基于Actor模型的一门天然多进程.分布式和高并发的语言.一个Erlang虚拟机对应一个操作系统进程,一个Erlang进程调度器对应一个操作系统线程,一般来说,有多少个CPU核就有多少个调度器.

nova-conductor启动的也是一个rpc server,代码框架和nova-compute类似,所以我也懒得再详细分析一遍服务启动的过程.nova-api那篇文章的最后我说"cctxt.cast将请求发送到消息队列",可是发送到哪个队列呢,哪个模块又来接收这个消息呢?我也看了网上的一些源码分析文章,可能是源代码版本不一样,感觉和我看的Juno版本的流程对不上,而这里有一篇文章Data flow of openstack request,正好和我看Juno版代码了解的流程一致.

OpenStack源码实际上是比较规范的,但是对刚刚接触到源代码的人来说,却感觉有点混乱.我刚开始的时候也常常搞乱,比如service.Service类继承自openstack.common.service.Service类,有个openstack.common.service.Services类,有个openstack.common.service.Launcher类,有个openstack.common.service.ServiceLauncher类,有个openstack.common.

近一年来我负责公司云点的自动化部署工作,包括公司自有云平台方案.XenServer.vSphere.Ovirt和OpenStack的自动化安装部署,目前已经到了OpenStack这一部分.自动化部署首先需要确定某种部署方案,然后通过远程管理卡将服务器设置成从PXE启动并启动服务器,服务器再将系统镜像和其它安装脚本下载到服务器进行系统的安装和应用的部署.其中部署方案的确定需要我们对各种不同云平台的网络和存储都要了解,最好能进行不同方案的比较分析再决定使用哪种方案. XenServer集群方案的实现

源码分析 代码结构 cloud-init的代码结构如下: cloud-init ├── bash_completion # bash自动补全文件 │   └── cloud-init ├── ChangeLog # 更新日志 ├── cloudinit │   ├── cloud.py # Cloud类 │   ├── cmd # 命令行操作目录 │   │   ├── clean.py # cloud-init clean │   │   ├── cloud_id.py # cloud-id

ABP是一套非常优秀的web应用程序架构,适合用来搭建集中式架构的web应用程序. 整个Abp的Infrastructure是以Abp这个package为核心模块(core)+15个模块(module).其中13个依赖于Abp这个核心包.另外两个包(FluentMigration,Web.Resources)相对独立 Abp.AutoMapper: 实现对象之间的自动映射. Abp.EntityFramework:通过EntityFramework实现数据访问层. Abp.FluentMigra

1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu

nginx作为一个高性能的HTTP服务器,网络的处理是其核心,了解网络的初始化有助于加深对nginx网络处理的了解,本文主要通过nginx的源代码来分析其网络初始化. 从配置文件中读取初始化信息 与网络有关的配置命令主要有两个:listen和sever_name.首先先了解这两个命令的用法. listen listen命令设置nginx监听地址,nginx从这里接受请求.对于IP协议,这个地址就是address和port:对于UNIX域套接字协议,这个地址就是path. 一条listen指令只能

leader的实现类为LeaderZooKeeperServer,它间接继承自标准ZookeeperServer.它规定了请求到达leader时需要经历的路径: PrepRequestProcessor -> ProposalRequestProcessor ->CommitProcessor -> Leader.ToBeAppliedRequestProcessor ->FinalRequestProcessor 具体情况可以参看代码: @Override protected v

上文: zookeeper源码分析之一服务端启动过程 中,我们介绍了zookeeper服务器的启动过程,其中单机是ZookeeperServer启动,集群使用QuorumPeer启动,那么这次我们分析各自一下消息处理过程: 前文可以看到在 1.在单机情况下NettyServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer来处理消息: public synchronized void startup() { if (sessionTracker == null) { createSe