nova怎么创建虚拟机
小编给大家分享一下nova怎么创建虚拟机，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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总体描述：
1. 创建实例接口
还是先看接口API
REQ:
curl \
-i 'http://ubuntu80:8774/v2/0e962df9db3f4469b3d9bfbc5ffdaf7e/servers' \
-X POST -H "Accept: application/json" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "User-Agent: python-novaclient" \
-H "X-Auth-Project-Id: admin" \
-H "X-Auth-Token: {SHA1}e87219521f61238b143fbb323b962930380ce022" \
-d '{"server": {"name": "ubuntu_test", "imageRef": "cde1d850-65bb-48f6-8ee9-b990c7ccf158", "flavorRef": "2", "max_count": 1, "min_count": 1, "networks": [{"uuid": "cfa25cef-96c3-46f1-8522-d9518eb5a451"}]}}'这里对应的依然是Controller
具体位置为：
nova.api.openstack.compute.servers.Controller.create
注意这个方法的装饰器有一个@wsgi.response(202)，而根据HTTP协议状态码返回202表示服务器已接受请求，但尚未处理，表明这是一个异步任务。
最终此方法调用的self.compute_api.create(...)是由__init__(...)中的self.compute_api = compute.API()获取。
因此compute.API()对应到nova.compute.api.API.create(...)，其内部又调用nova.compute.api.API._create_instance(...)。
就在nova.compute.api.API._create_instance(...)里面重点来了。
2. 任务状态第一次变化为SCHEDULING
在nova.compute.api.API._create_instance(...)里有一步调用：
instances = self._provision_instances(context, instance_type, min_count, max_count, base_options, boot_meta, security_groups, block_device_mapping, shutdown_terminate, instance_group, check_server_group_quota)
这一方法的位置是nova.compute.api.API._provision_instances，其内部有如下调用：
instance = self.create_db_entry_for_new_instance(...)
而在nova.compute.api.API.create_db_entry_for_new_instance对应（self.create_db_entry_for_new_instance(...)），有如下调用：
self._populate_instance_for_create(context, instance, image, index, security_group, instance_type)
其对应的是nova.compute.api.API._populate_instance_for_create，内部第一次将任务状态置为调度：
instance.vm_state = vm_states.BUILDING instance.task_state = task_states.SCHEDULING
那么回到_provision_instances方法，主要是申请了配额。
3. 由nova-api到nova-conductor
在nova.compute.api.API._create_instance(...)里有一步调用：
self.compute_task_api.build_instances(context, instances=instances, image=boot_meta, filter_properties=filter_properties, admin_password=admin_password, injected_files=injected_files, requested_networks=requested_networks, security_groups=security_groups, block_device_mapping=block_device_mapping, legacy_bdm=False)
从这一步开始离开nova-api，nova-api调用的是nova-conductor，nova-scheduler和nova-compute中的方法。
@property def compute_task_api(self): if self._compute_task_api is None: # TODO(alaski): Remove calls into here from conductor manager so # that this isn't necessary. #1180540 from nova import conductor self._compute_task_api = conductor.ComputeTaskAPI() return self._compute_task_api
4. nova-conductor调用nova-scheduler和nova-compute
这边已经来到conductor部分，位置为nova.conductor.ComputeTaskAPI：
def ComputeTaskAPI(*args, **kwargs):
use_local = kwargs.pop('use_local', False)
if oslo.config.cfg.CONF.conductor.use_local or use_local:
api = conductor_api.LocalComputeTaskAPI
else:
api = conductor_api.ComputeTaskAPI
return api(*args, **kwargs)这里use_local是默认置为False，这里默认调用的是
api = conductor_api.LocalComputeTaskAPI
它的位置是nova.conductor.LocalComputeTaskAPI在它的构造函数（__init__(...)）中有manager.ComputeTaskManager即nova.conductor.ComputeTaskManager
这个类的build_instances方法，位置（nova.conductor.ComputeTaskManager.build_instances(...)）：
nova-conductor会在build_instances()中生成request_spec字典，
request_spec = scheduler_utils.build_request_spec(...)
其中包括了详细的虚拟机信息，nova-scheduler依据这些信息为虚拟机选择一个最佳的主机，
hosts = self.scheduler_client.select_destiation(... , request_spec, ...)
然后nova-conductor再通过RPC调用nova-compute创建虚拟机
self.compute_rpcapi.build_and_run_instance(context, instance=instance, host=host['host'], image=image, request_spec=request_spec, filter_properties=local_filter_props, admin_password=admin_password, injected_files=injected_files, requested_networks=requested_networks, security_groups=security_groups, block_device_mapping=bdms, node=host['nodename'], limits=host['limits'])
这里调用的是nova.compute.rpcapi.ComputeAPI.build_and_run_instance
其中可以看到，调用的是'build_and_run_instance'，而cctxt.cast(...)是异步远程调用（调用后不立即返回），详细可以搜索oslo.messaging模块的使用
cctxt.cast(ctxt, 'build_and_run_instance', instance=instance, image=image, request_spec=request_spec, filter_properties=filter_properties, admin_password=admin_password, injected_files=injected_files, requested_networks=requested_networks, security_groups=security_groups, block_device_mapping=block_device_mapping, node=node, limits=limits)
调用对应的是nova.compute.manager.build_and_run_instance(...)，其内部调用（注意：使用的是spawn方式调用）的是_do_build_and_run_instance(...)。
_do_build_and_run_instance(...)内部主要的调用为_build_and_run_instance函数（nova.compute.manager._build_and_run_instance(...)）:
5. 建立和运行实例
定位到nova.compute.manager._build_and_run_instance(...)之后，看到如下代码：
def _build_and_run_instance(self, context, instance, image, injected_files,
admin_password, requested_networks, security_groups,
block_device_mapping, node, limits, filter_properties):
image_name = image.get('name')
self._notify_about_instance_usage(context, instance, 'create.start',
extra_usage_info={'image_name': image_name})
try:
# 资源跟踪器
rt = self._get_resource_tracker(node)
with rt.instance_claim(context, instance, limits) as inst_claim:
# NOTE(russellb) It's important that this validation be done
# *after* the resource tracker instance claim, as that is where
# the host is set on the instance.
self._validate_instance_group_policy(context, instance,
filter_properties)
# 分配资源，包括网络和存储，在内部
# 任务状态由task_states.SPAWNING变为task_states.NETWORKING再
# 变成task_states.BLOCK_DEVICE_MAPPING
with self._build_resources(context, instance,
requested_networks, security_groups, image,
block_device_mapping) as resources:
instance.vm_state = vm_states.BUILDING
# 任务状态变为孵化中
instance.task_state = task_states.SPAWNING
instance.numa_topology = inst_claim.claimed_numa_topology
instance.save(expected_task_state=
task_states.BLOCK_DEVICE_MAPPING)
block_device_info = resources['block_device_info']
network_info = resources['network_info']
# 调用底层virt api孵化实例
self.driver.spawn(context, instance, image,
injected_files, admin_password,
network_info=network_info,
block_device_info=block_device_info)
except ...:
# NOTE(alaski): This is only useful during reschedules, remove it now.
instance.system_metadata.pop('network_allocated', None)
# 查看实例电源状态
instance.power_state = self._get_power_state(context, instance)
# 开启实例电源（开机）
instance.vm_state = vm_states.ACTIVE
# 任务状态清空
instance.task_state = None
# 实例内部时间操作
instance.launched_at = timeutils.utcnow()
try:
instance.save(expected_task_state=task_states.SPAWNING)
except (exception.InstanceNotFound,
exception.UnexpectedDeletingTaskStateError) as e:
with excutils.save_and_reraise_exception():
self._notify_about_instance_usage(context, instance,
'create.end', fault=e)
# 通知创建过程结束
self._notify_about_instance_usage(context, instance, 'create.end',
extra_usage_info={'message': _('Success')},
network_info=network_info)第一步就是建立一个资源跟踪器（RT: Resource Tracker），注意，RT分为索要跟踪器（Claim RT）和周期跟踪器（Periodic RT），当然我们还可以自己扩展插件叫扩展跟踪器（Extensible RT）。
顾名思义，在_build_and_run_instance函数中建立的RT是索要（claim）跟踪器，对计算节点上的资源进行核实，如果资源分配失败，会抛出异常。
rt = self._get_resource_tracker(node) with rt.instance_claim(context, instance, limits) as inst_claim:
这里还要提到_build_resources函数，在这个函数里instance.task_state状态
由task_states.SCHEDULING变为task_states.NETWORKING再变成task_states.BLOCK_DEVICE_MAPPING
self._build_resources(context, instance, requested_networks, security_groups, image, block_device_mapping)
待资源分配完成，任务状态由task_states.BLOCK_DEVICE_MAPPING转变为task_states.SPAWNING
instance.task_state = task_states.SPAWNING
当一切准备完毕时，调用self.driver.spawn孵化实例，底层则是Libvirt部分，启动孵化过程
self.driver.spawn(context, instance, image, injected_files, admin_password, network_info=network_info, block_device_info=block_device_info)
之后做的就是开机，对时，通知创建过程结束，成功！
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