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Filter scheduler 是 nova-scheduler 默认的调度器,调度过程分为两步: " S" o7 L, O t
通过过滤器(filter)选择满足条件的计算节点(运行 nova-compute) 通过权重计算(weighting)选择在最优(权重值最大)的计算节点上创建 Instance。
0 J! D ^/ p+ U+ j% DNova 允许使用第三方 scheduler,配置 scheduler_driver 即可。 5 @" S8 M+ A! m+ P
Scheduler 可以使用多个 filter 依次进行过滤,过滤之后的节点再通过计算权重选出最适合的节点。 + i9 m3 y `. j
d: e; B$ M' m0 g+ h
目前,openstack默认支持几种过滤策略,开发者也可以根据需要实现自己的过滤策略。在nova.scheduler.filters包中的过滤器有以下几种: l AllHostsFilter – 不做任何过滤,直接返回所有可用的主机列表。 l AvailabilityZoneFilter – 返回创建虚拟机参数指定的集群内的主机。 l ComputeFilter – 根据创建虚拟机规格属性选择主机。 l CoreFilter – 根据CPU数过滤主机。 l IsolatedHostsFilter – 根据 “image_isolated” 和 “host_isolated” 标志选择主机。 l JsonFilter – 根据简单的JSON字符串指定的规则选择主机。 l RamFilter – 根据指定的RAM值选择资源足够的主机。 l SimpleCIDRAffinityFilter – 选择在同一IP段内的主机。 l DifferentHostFilter – 选择与一组虚拟机不同位置的主机。 l SameHostFilter – 选择与一组虚拟机相同位置的主机。
2 S% l5 o- N/ h' Z2 i# L, P* i# n8 G6 H" X3 x
【RetryFilter】
0 C( Q9 y8 e/ h& ^/ |& LRetryFilter 的作用是刷掉之前已经调度过的节点。 + V- h4 V2 B9 y+ p; _7 ^
举个例子方便大家理解: 假设 A,B,C 三个节点都通过了过滤,最终 A 因为权重值最大被选中执行操作。 但由于某个原因,操作在 A 上失败了。 默认情况下,nova-scheduler 会重新执行过滤操作(重复次数由 scheduler_max_attempts 选项指定,默认是 3)。 那么这时候 RetryFilter 就会将 A 直接刷掉,避免操作再次失败。 RetryFilter 通常作为第一个 filter。
8 t' S H6 b! d% N5 T, O* v【AvailabilityZoneFilter】
/ S% L" O7 @6 A0 F8 Y$ t为提高容灾性和提供隔离服务,可以将计算节点划分到不同的Availability Zone中。 7 E$ d% ~, p3 L8 ~0 ~
例如把一个机架上的机器划分在一个 Availability Zone 中。 OpenStack 默认有一个命名为 "Nova" 的 Availability Zone,所有的计算节点初始都是放在 "Nova" 中。 用户可以根据需要创建自己的 Availability Zone
/ ]: s$ x: ^/ S: P7 w, P2 a8 o【RamFilter】 9 O. Z: ?2 L5 \! _# U
RamFilter 将不能满足 flavor 内存需求的计算节点过滤掉。 内存超分: 对于内存有一点需要注意: 为了提高系统的资源使用率,OpenStack 在计算节点可用内存时允许 overcommit(超售),也就是可以超过实际内存大小。 超过的程度是通过 nova.conf 中 ram_allocation_ratio 这个参数来控制的,默认值为 1.5 ram_allocation_ratio = 1.5 |
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. v$ A1 ?0 e( {+ Q* b8 s2 `3 S
其含义是:如果计算节点的内存有 10GB,OpenStack 则会认为它有 15GB(10*1.5)的内存。 " P$ q$ w2 l" S% @- r
【DiskFilter】 . j' n9 ?- M, ~7 p# d. A
DiskFilter 将不能满足 flavor 磁盘需求的计算节点过滤掉。 磁盘超分: Disk 同样允许 overcommit,通过 nova.conf 中 disk_allocation_ratio 控制,默认值为 1
1 G/ f6 d. w8 n; Y( n) p9 cdisk_allocation_ratio = 1.0 |
! b4 x/ M* n8 g6 H* }# N5 P$ G9 v8 V9 x0 Q! o7 A( f
【CoreFilter】
$ p! P2 B$ s: E; B' d9 K# p# xCoreFilter 将不能满足 flavor vCPU 需求的计算节点过滤掉。 cpu超分: vCPU 同样允许 overcommit,通过 nova.conf 中 cpu_allocation_ratio 控制,默认值为 16 4 P7 k. C7 u( g
cpu_allocation_ratio = 16.0 |
( x& O1 ~' r) d5 ~! E- N0 }. Y: F/ G& W" [
这意味着一个 8 vCPU 的计算节点,nova-scheduler 在调度时认为它有 128 个 vCPU。 需要提醒的是: nova-scheduler 默认使用的 filter 并没有包含 CoreFilter。 如果要用,可以将 CoreFilter 添加到 nova.conf 的 scheduler_default_filters 配置选项中。
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: e. x, [8 I4 {: ~5 r
【ComputeFilter】 ! M, D) ^. t4 A% ?1 P, }9 |: k
ComputeFilter 保证只有 nova-compute 服务正常工作的计算节点才能够被 nova-scheduler调度。 ComputeFilter 显然是必选的 filter。 ! q5 ]% i8 w, i
【ComputeCapabilitiesFilter】 1 T0 Z2 C9 |2 }
ComputeCapabilitiesFilter 根据计算节点的特性来筛选。
( a% D' k# V. G5 j }5 x这个比较高级,我们举例说明。 例如我们的节点有 x86_64 和 ARM 架构的,如果想将 Instance 指定部署到 x86_64 架构的节点上,就可以利用到 ComputeCapabilitiesFilter。 + F5 E4 `0 P2 C. ^
还记得 flavor 中有个 Metadata 吗,Compute 的 Capabilitie s就在 Metadata中 指定。
& s+ o7 Q7 t; ]' b+ ^8 J【ImagePropertiesFilter】
1 X- u; t) [( G: s0 yImagePropertiesFilter 根据所选 image 的属性来筛选匹配的计算节点。 跟 flavor 类似,image 也有 metadata,用于指定其属性。
- J" C3 c6 L+ `8 j. v【ServerGroupAntiAffinityFilter】 ) C, V0 S+ F }; c" m% L
ServerGroupAntiAffinityFilter 可以尽量将 Instance 分散部署到不同的节点上。 0 Y& }- N+ J0 Z. j7 H1 G& \8 x
【ServerGroupAffinityFilter】
! Z& b. Y3 v* K, i6 R与 ServerGroupAntiAffinityFilter 的作用相反,ServerGroupAffinityFilter 会尽量将 instance 部署到同一个计算节点上。 1 c5 t: n/ K. _1 I7 @+ R/ A
【Weight】
! ]/ {, g) U' A8 @# b# r经过前面一堆 filter 的过滤,nova-scheduler 选出了能够部署 instance 的计算节点。 如果有多个计算节点通过了过滤,那么最终选择哪个节点呢? 3 }- I3 I9 t: r9 o/ u
Scheduler 会对每个计算节点打分,得分最高的获胜。 打分的过程就是 weight,翻译过来就是计算权重值,那么 scheduler 是根据什么来计算权重值呢?
/ k' }6 F" X( r- |; ]目前 nova-scheduler 的默认实现是根据计算节点空闲的内存量计算权重值: 空闲内存越多,权重越大,instance 将被部署到当前空闲内存最多的计算节点上。 |