Nova reboot 和 lock 操作 - 每天5分钟玩转 OpenStack（32）

2016-05-10 686

前面 CloudMan 通过日志详细分析了 nova 的 launch, shut off 和 start 操作。
不知道大家现在是否已经掌握了日志分析的技能？

今天咱们就来检验一下。
本节讨论的是 nova 相对较简单的操作： reboot 和 lock/unlock。
我首先会讲解这几个操作的理论知识，然后将日志分析留给大家来完成。
大家在分析过程中如有任何疑问，可以给我留言。

Soft/Hard Reboot

soft reboot 与 hard reboot 的区别在于： 1. soft reboot 只是重启操作系统，整个过程中，instance 依然处于运行状态。相当于在 linux 中执行 reboot 命令 2. hard reboot 是重启 instance，相当于关机之后再开机

soft/hard reboot 的日志分析留给大家作为练习。

提示： 1. soft/hard reboot 在 nova-api 的日志里找不到，这是因为 /opt/stack/nova/nova/compute/api.py 的 reboot 方法中没有输出 log。可以通过关键字 “nova.api.openstack.wsgi” 或者 “reboot” 搜索。 2. 在 nova-compute 的日志中可以看到 “soft reboot” 和 “hard reboot” 二者有明显的区别。

Lock/Unlock

为了避免误操作，比如意外重启或删除 instance，可以将 instance 加锁。对被加锁（Lock）的 instance 执行重启等改变状态的操作会提示操作不允许。执行解锁（Unlock）操作后恢复正常。

Lock/Unlock 操作都是在 nova-api 中进行的。操作成功后 nova-api 会更新 instance 加锁的状态。执行其他操作时，nova-api 根据加锁状态来判断是否允许。

Lock/Unlock 不需要 nova-compute 的参与。 Lock/Unlock 的日志比较简单，留给大家练习。

提示： 1. admin 角色的用户不受 lock 的影响，及无论加锁与否都可以正常执行操作。 2. 根据默认 policy 的配置，任何用户都可以 unlock。也就是说如果发现 instance 被加锁了，可以通过 unlock 解锁，然后在执行操作。

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参考资源限制方法两种资源限制针对 docker daemon ( 不针对 contrainer ) 资源限制针对 docker contrainer (针对 contrainer 及 contrainer 下所有的进程 ) 针对进程, 用户资源限制针对系统内核进行优化: /etc/sysctl.conf fs.file-max=3836960 针对用户资源限制 /etc/security/limits.d/25-nofile.conf root soft nofile 196605 root hard nofile 196605 * soft nofile 196605 * hard nofile 196605 效果如下 [root@docker-ovs01 ~]# ulimit -n 196605 [root@docker-ovs01 ~]# ps PID TTY TIME CMD 2864 pts/0 00:00:00 bash [root@docker-ovs01 ~]# cat /proc/2864/limits Limit Soft Limit Hard Limit Un...

2016-05-09

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Spark 同时可以建立在虚拟化的基础上，例如Vagrant 和Docker，这样的虚拟化环境很容易部署到各种云服务上，例如AWS。 Vagrant的虚拟化环境为了创建Python和Spark 环境，便于分享和复制, 整个开发环境可以生成一个 vagrantfile.我们参考Berkeley University 和 Databrick 发布的 Massive Open Online Courses (MOOCs) :  • Introduction to Big Data with Apache Spark, Professor Anthony D. Joseph 网址 https://www.edx.org/course/introduction-big-data-apache-spark-uc-berkeleyx-cs100-1x • Scalable Machine Learning, Professor Ameet Talwalkar 网址 https://www.edx.org/course/scalable-machine-learning-uc-berkeleyx-...

2016-05-10

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