Nova 如何统计 OpenStack 资源

1、云计算的本质在于将硬件资源软件化，以达到快速按需交付的效果，最基本的计算、存储和网络基础元素并没有因此改变。就计算而言，CPU、RAM 和 DISK等依旧是必不可少的核心资源。

从源代码和数据库相关表可以得出，Nova 统计计算节点的四类计算资源：

  • CPU: 包括 vcpus(节点物理 cpu 总线程数), vcpus_used(该节点虚拟机的 vcpu 总和)

  • RAM: 包括 memory_mb(该节点总 ram)，memory_mb_used(该节点虚拟机的 ram 总和)，free_ram_mb(可用 ram) Note: memory_mb = memory_mb_used + free_ram_mb

  • DISK：local_gb(该节点虚拟机的总可用 disk)，local_gb_used（该节点虚拟机 disk 总和），free_disk_gb(可用 disk) Note：local_gb = local_gb_used + free_disk_gb*

  • 其它：PCI 设备、CPU 拓扑、NUMA 拓扑和 Hypervisor 等信息

从代码可以看出，Nova 每分钟统计一次资源，方式如下：

  • CPU

    • vcpus: libvirt 中 get_Info()

    • vcpu_used: 通过 libvirt 中 dom.vcpus() 从而统计该节点上所有虚拟机 vcpu 总和

  • RAM

    • memory: libvirt 中 get_Info()

    • memory_mb_used：先通过 /proc/meminfo 统计可用内存， 再用总内存减去可用内存得出(资源再统计时会重新计算该值)

  • DISK

    • local_gb: os.statvfs(CONF.instances_path)

    • local_gb_used: os.statvfs(CONF.instances_path)(资源再统计时会重新计算该值)

  • 其它

    • hypervisor 相关信息：均通过 libvirt 获取

    • PCI: libvirt 中 listDevices(‘pci’, 0)

    • NUMA: livirt 中 getCapabilities()

那么问题来了，按照上述收集资源的方式，free_ram_mb, free_disk_gb 不可能为负数。Nova-compute 在上报资源至数据库前，还根据该节点上的虚拟机又做了一次资源统计。

为什么需再次统计 RAM 资源？宿主机的内存不只是分配给虚拟机，还有肩负其他应用，因此必须重新统计 RAM 资源。

统计的方式为：

free_memory = total_memory - CONF.reserved_host_memory_mb - 虚拟机理论内存总和
CONF.reserved_host_memory_mb：内存预留，比如预留给系统或其它应用
虚拟机理论内存总和：即所有虚拟机 flavor 中的内存总和 free_disk_gb = local_gb - CONF.reserved_host_disk_mb / 1024 - 虚拟机理论磁盘总和
nova.scheduler.filters.ram_filter.BaseRamFilter
class BaseRamFilter(filters.BaseHostFilter):
 
    def host_passes(self, host_state, spec_obj):
        """Only return hosts with sufficient available RAM."""
        requested_ram = spec_obj.memory_mb
        free_ram_mb = host_state.free_ram_mb
        total_usable_ram_mb = host_state.total_usable_ram_mb
 
        if not total_usable_ram_mb >= requested_ram:
            LOG.debug("%(host_state)s does not have %(requested_ram)s MB "
                      "usable ram before overcommit, it only has "
                      "%(usable_ram)s MB.",
                      {'host_state': host_state,
                       'requested_ram': requested_ram,
                       'usable_ram': total_usable_ram_mb})
            return False
 
        ram_allocation_ratio = self._get_ram_allocation_ratio(host_state,
                                                              spec_obj)
 
        memory_mb_limit = total_usable_ram_mb * ram_allocation_ratio
        used_ram_mb = total_usable_ram_mb - free_ram_mb
        usable_ram = memory_mb_limit - used_ram_mb
        if not usable_ram >= requested_ram:
            LOG.debug("%(host_state)s does not have %(requested_ram)s MB "
                    "usable ram, it only has %(usable_ram)s MB usable ram.",
                    {'host_state': host_state,
                     'requested_ram': requested_ram,
                     'usable_ram': usable_ram})
            return False
 
        host_state.limits['memory_mb'] = memory_mb_limit
        return True

为什么要重新统计 DISK 资源？原因与 RAM 大致相同。为了节省空间， qemu-kvm 常用 QCOW2 格式镜像，以创建 DISK 大小为 100G 的虚拟机为例，虚拟机创建后，其镜像文件往往只有几百 KB，当有大量数据写入时磁盘时，宿主机上对应的虚拟机镜像文件会迅速增大。而 os.statvfs 统计的是虚拟机磁盘当前使用量，并不能反映潜在使用量。因此必须重新统计 DISK 资源。

统计的方式为：

 free_disk_gb = local_gb - CONF.reserved_host_disk_mb / 1024 - 虚拟机理论磁盘总和

CONF.reserved_host_disk_mb：磁盘预留

虚拟机理论磁盘总和：即所有虚拟机  flavor 中得磁盘总和
nova.scheduler.filters.disk_filter.DiskFilter
class DiskFilter(filters.BaseHostFilter)::
    def _get_disk_allocation_ratio(self, host_state, spec_obj):
    return host_state.disk_allocation_ratio
 
def host_passes(self, host_state, spec_obj):
    """Filter based on disk usage."""
    requested_disk = (1024 * (spec_obj.root_gb +
                              spec_obj.ephemeral_gb) +
                      spec_obj.swap)
 
    free_disk_mb = host_state.free_disk_mb
    total_usable_disk_mb = host_state.total_usable_disk_gb * 1024
     
    if total_usable_disk_mb < requested_disk:
    LOG.debug("%(host_state)s does not have %(requested_disk)s "
              "MB usable disk space before overcommit, it only "
              "has %(physical_disk_size)s MB.",
              {'host_state': host_state,
               'requested_disk': requested_disk,
               'physical_disk_size':
                   total_usable_disk_mb})
    return False
    disk_allocation_ratio = self._get_disk_allocation_ratio(
    host_state, spec_obj)
 
    disk_mb_limit = total_usable_disk_mb * disk_allocation_ratio
    used_disk_mb = total_usable_disk_mb - free_disk_mb
    usable_disk_mb = disk_mb_limit - used_disk_mb
  
    if not usable_disk_mb >= requested_disk:
    LOG.debug("%(host_state)s does not have %(requested_disk)s MB "
            "usable disk, it only has %(usable_disk_mb)s MB usable "
            "disk.", {'host_state': host_state,
                       'requested_disk': requested_disk,
                       'usable_disk_mb': usable_disk_mb})
        return False
 
    disk_gb_limit = disk_mb_limit / 1024
    host_state.limits['disk_gb'] = disk_gb_limit
    return True

资源超配与调度

即使 free_ram_mb 或 free_disk_gb 为负，虚拟机依旧有可能创建成功。事实上，当 nova-scheduler 在调度过程中，某些 filter 允许资源超配，比如 CPU、RAM 和 DISK 等 filter，它们默认的超配比为：

  • CPU: CONF.cpu_allocation_ratio = 16

  • RAM: CONF.ram_allocation_ratio = 1.5

  • DISK: CONF.disk_allocation_ratio = 1.0

以 ram_filter 为例，在根据 RAM 过滤宿主机时，过滤的原则为：

memory_limit = total_memory * ram_allocation_ratio
used_memory = total_memory - free_memory
memory_limit - used_memory < flavor['ram']，表示内存不足，过滤该宿主机；否则保留该宿主机。

宿主机 RAM 和 DISK 的使用率往往要小于虚拟机理论使用的 RAM 和 DISK，在剩余资源充足的条件下，libvirt 将成功创建虚拟机。

内存和磁盘超配虽然能提供更多数量的虚拟机，当该宿主机上大量虚拟机的负载都很高时，轻着影响虚拟机性能，重则引起 qemu-kvm 相关进程被杀，即虚拟机被关机。

因此对于线上稳定性要求高的业务，建议不要超配 RAM 和 DISK，但可适当超配 CPU。建议这几个参数设置为：

  • CPU: CONF.cpu_allocation_ratio = 4

  • RAM: CONF.ram_allocation_ratio = 1.0

  • DISK: CONF.disk_allocation_ratio = 1.0

  • RAM-Reserve: CONF.reserved_host_memory_mb = 2048

  • DISK-Reserve: CONF.reserved_host_disk_mb = 20480

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原文地址：https://www.cnblogs.com/gushiren/p/9512016.html