Trove架構

Trove包含下面幾個主要組件：

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

API Server

API endpoint（trove-api）本質上是一個HTTP的Web服務，具備處理鑒權、授權、與數據存儲相關的基本命令和控制功能。根據數據庫不同，API還有一些不同的擴展。

API Server與兩個系統溝通——與Task Manager溝通，來處理復雜的異步任務；直接與Guest Agent溝通來處理簡單的任務比如獲取MySQL用戶列表等，這部分操作均是同步的。API Server不做任何重大/復雜的事情，它的任務就是接收請求，將其轉化為消息，校驗它們，并將這些消息轉發到任務管理器（Task Manager）和訪客代理（Guest Agent）。

• 一個RESTful風格的組件
• 入口 - Trove/bin/trove-api
• 使用WSGI launcher，由Trove/etc/trove/api-paste.ini配置
  • 定義了過濾器管道、令牌認證、速率限制等
  • 定義了app_factory為trove.common.api:app_factory提供給trove應用
• API 類（WSGI Router）將REST路徑連接到相應的Controller上
  • Controller的實現在相關的模塊下（如versions/instance/flavor/limits）的service.py中
• Controller通常將實現重定向到models.py中的一個類
• 另一些組件（Task Manager，Guest Agent）的api模塊通過RabbitMQ發送請求

Message Bus

這部分組件仿照了Nova架構。Message Bus其實就是一個消息隊列。

一個典型的消息傳遞事件從API服務器接收到用戶的請求開始。API服務器認證用戶確保用戶具備執行響應命令的權限。對請求中涉及到的對象的可用性進行評估，如果可用，將請求路由到相關Worker的排隊引擎。Workers不斷根據自己的角色監聽消息隊列，當這種監聽產生一個工作請求時，Worker將對該任務進行任務分配并開始執行。完成任務后，Worker將響應發送到消息隊列，由API服務器接受并中繼到始發用戶的隊列。在整個過程中，數據庫記錄根據需要會被查詢、添加或者刪除。

Task Manager

Task Manager（trove-taskmanager）就是干粗活累活的家伙，比如配置一臺實例，管理實例生命周期和在實例上進行操作。任務管理器接收來自API Server的消息，通過同意消息進行響應，并開始執行任務。有幾個復雜的任務，比如重新分配數據庫規格和創建實例等，他們均需要通過HTTP請求調用OpenStack的服務，同時也需要輪詢服務，知道實例變為活動狀態，并且還向客戶代理發送消息。任務管理器處理在多個分布式系統中發生的進程流。

任務管理器是有狀態的，它在其系統內部運行復雜的流程。如果在狀態處理期間任務管理器節點脫機，則操作將失敗。任務流系統將最終實現為長時間運行運行的任務。（The Task Flow system will be eventually implemented for long running tasks.）

• 這是一個監聽RabbitMQ topic的服務
• 入口 - Trove/bin/trove-taskmanager
• 作為一個RpcService運行，通過Trove/etc/trove/trove-taskmanager.conf.sample配置文件進行配置，定義了trove.taskmanager.manager.Manager作為manager，基本上這是通過隊列到達的請求的入口點
• 如上所述，使用TaskManager的api模塊，使用_cast()或者_call()（同步/異步）將對該組件的請求從另一個組件推送到MQ中，并放置方法命作為一個參數
• Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通過反射的方式調用Manager中合適的方法
• 然后，Manager將該處理重定向到models.py模塊中的一個對象，它使用context和instance_id從相關類加載一個對象
• 實際的處理一般在models.py中完成

Guest Agent

客戶代理（Guest Agent，trove-guestagent）運行在客戶實例內部，負責管理和執行數據存儲本身的操作。它負責使數據存儲在線，這可能是一個復雜的任務。熱支持（Heat support）將來將成為Trove的默認配置和儀器引擎，從而減少了將數據存儲庫聯機的任務。Guest Agent還通過Conductor（指揮器）向API Server發送心跳信息。

每個數據存儲器都實現有一個客戶端代理，負責為該數據存儲器執行特定人物。比如Redis的客戶代理行為與MySQL的客戶代理行為就會不同。不過他們必須履行諸如創建和調整規格的基礎操作。

• 與Task Manager類似，服務運行起來監聽RabbitMQ topic
• Guest Agent在每個數據庫實例中運行，所以使用專有的RabbitMQ topic（通過實例ID來標識）
• 入口 - Trove/bin/trove-guestagent
• 作為一個RpcService運行，通過Trove/etc/trove/trove-guestagent.conf.sample配置文件進行配置，定義了trove.guestagent.manager.Manager作為manager，基本上這是通過隊列到達的請求的入口點
• 如上所述，使用Guest Agent的api模塊，使用_cast()或者_call()（同步/異步）將對該組件的請求從另一個組件推送到MQ中，并放置方法命作為一個參數
• Trove/openstack/common/rpc/dispatcher.py 中的RpcDispatcher.dispatch()通過反射的方式調用Manager中合適的方法
• 然后，Manager將對對象的處理重定向到dbaas.py中
• 實際處理一般在dbaas.py中完成

Conductor

指揮器（Conductor）是運行在宿主機上的餓一個服務，負責接收客戶實例中的消息，并在宿主機上更新信息，比如，實例的狀態和當前備份的狀態。有了指揮器，用戶的實例不需要直接連接到宿主機的數據庫。指揮器通過Message Bus監聽RPC消息，并執行相關的操作。指揮器與客戶代理有些類似，因為它是一個監聽RabbitMQ主題的服務，不同的是Conductor運行在宿主機上，而非客戶實例內部。客戶代理通過將消息放入配置的消息隊列——conductor_queue，默認為trove-conductor——來與指揮器進行信息交互。

• 入口 - Trove/bin/trove-conductor
• 作為一個RpcService運行，通過Trove/etc/trove/trove-conductor.conf.sample配置文件進行配置，定義了trove.conductor.manager.Manager作為Manager
• 如上面的客戶代理類似，請求通過其他組件使用_cast()（異步的）推送到消息隊列。一般來講，消息格式為{"method": "<method_name>", "args": {<arguments>}}
• 實際的數據庫更新操作由trove/conductor/manager.py完成
• “heartbeat”操作更新實例的狀態，通常由Guest Agent來報告實例狀態，如從NEW到BUILDING到ACTIVE等等
• “update_backup”方法修改備份的詳情，包括它的當前狀態、備份大小、類型和校驗碼（checksum）

代碼倉庫

• Trove Server (//github.com/openstack/trove)
• Trove Integration (//github.com/openstack/trove-integration)
• Trove Client (//github.com/openstack/python-troveclient)

安裝部署

• How to install trove as part of devstack: trove/installation
• How to use trove-integration: trove/trove-integration
• How to set up unit tests to run with tox: trove/unit-testing
• How to set up a testing environment and run redstack tests after installation: trove/integration-testing
• How to set up your Mac dev environment to debug: trove/dev-env
• Releasing python-troveclient trove/release-python-troveclient
• Creating release notes with Reno trove/create-release-notes-with-reno

說明

翻譯自Trove wiki