怎么构建OpenStack的高可用性
这篇文章主要介绍怎么构建OpenStack的高可用性，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
1、CAP理论
1） CAP 理论给出了3个基本要素：
一致性 ( Consistency) ：任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结果；
可用性 ( Availability) ：每一个操作总是能够在确定的时间内返回；
分区可容忍性 (Tolerance of network Partition) ：在出现网络分区的情况下，仍然能够满足一致性和可用性；
CAP 理论指出，三者不能同时满足。对这个理论有不少异议，但是它的参考价值依然巨大。
这个理论并不能为不满足这3个基本要求的设计提供借口，只是说明理论上3者不可绝对的满足，而且工程上从来不要求绝对的一致性或者可用性，但是必须寻求一种平衡和***。
对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求。因此设计分布式数据系统，很多时候是在一致性和可用性（可靠性）之间寻求一个平衡。更多的系统性能和架构的讨论也是围绕一致性和可用性展开。
2） OpenStack、Swift与CAP的工程实践
对照CAP理论，OpenStack的分布式对象存储系统Swift满足了可用性和分区容忍性，没有保证一致性（可选的），只是实现了最终一致性。Swift如果GET操作没有在请求头中包含’X-Newest’头，那么这次读取有可能读到的不是***的object，在一致性窗口时间内object没有被更新，那么后续GET操作读取的object将是***的，保证了最终一致性；反之包含了’X-Newest’头，GET操作始终能读取到***的obejct，就是一致的。
在OpenStack架构中，对于高可用性需要进行很多工作来保证。因此，下面将对OpenStack结构中的可用性进行讨论：
2、OpenStack的高可用性（OpenStack HA）
要弄清楚怎么实现高可用性，就需要知道哪些服务容易出现不可靠。首先了解一些OpenStack的大致结构。
OpenStack由5大组件组成（计算nova，身份管理keystone，镜像管理glance，前端管理dashboard和对象存储swift）。
nova是计算、控制的核心组件，它又包括nova-compute、nova-scheduler、nova-volume、nova-network和nova-api等服务。借用http://ken.people.info的以下这幅图了解OpenStack的5大组件和功能：
下面这幅图描述了各个组件的功能和服务结构：
同其它大部分分布式系统一样，OpenStack也分为控制节点和计算节点两种不同功能的节点。控制节点提供除nova-compute以外的服务。这些组件和服务都是可以独立安装的，可以选择组合。
nova-compute在每个计算节点运行，暂且假设它是可信任的；或者使用备份机来实现故障转移（不过每个计算节点配置备份的代价相比收益似乎太大）。
控制节点的高可靠性是主要问题，而且对于不同的组件都有自己的高可靠性需求和方案。
（1）由于CotrolNode只有１个，且负责整个系统的管理和控制，因此当Cotrol Node不能提供正常服务时，怎么办？这就是常见的单节点故障（SPoF，single point of failure）问题。
高可用性基本上是没办法通过一台来达到目标的，更多的时候是设计方案确保在出问题的时候尽快接管故障机器，当然这要付出更大的成本。
对于单点问题，解决的方案一般是采用冗余设备或者热备，因为硬件的错误或者人为的原因，总是有可能造成单个或多个节点的失效，有时做节点的维护或者升级，也需要暂时停止某些节点，所以一个可靠的系统必须能承受单个或多个节点的停止。
常见的部署模式有：Active-passive主备模式，Active-active双主动模式，集群模式。
（2）那么如何构建冗余的控制节点？或者什么其它方法实现高可靠的控制？
很多人可能想到实现active-passive模式，使用心跳机制或者类似的方法进行备份，通过故障转移来实现高可靠性。Openstack是没有多个控制节点的，Pacemaker需要多种服务各自实现这种备份、监听和切换。
仔细分析控制节点提供的服务，主要就是nova-api、nova-network、nova-schedule、nova-volume，以及glance、keysonte和数据库mysql等，这些服务是分开提供的。nova-api、nova-network、glance等可以分别在每个计算节点上工作，RabbitMQ可以工作在主备模式，mysql可以使用冗余的高可用集群。
下面分别介绍：
1）nova-api和nova-scheduler的高可靠性
每个计算节点可以运行自己的nova-api和nova-scheduler，提供负载均衡来保证这样正确工作。
这样当控制节点出现故障，计算节点的nova-api等服务都照常进行。
2）nova-volume的高可靠性
对于nova-volume目前没有完善的HA（high availability）方法，还需要做很多工作。
不过，nova-volume由iSCSI驱动，这个协议与DRBD结合，或者基于iSCSI的高可靠的硬件解决方案，可以实现高可靠。
3） 网络服务nova-network的高可靠性
OpenStack的网络已经存在多种高可靠的方案，常用的你只需要使用 --multi_host 选项就可以让网络服务处于高可用模式（high availability mode），具体介绍见Existing High Availability Options for Networking。
方案1: Multi-host
多主机。每个计算节点上配置nova-network。这样，每个计算节点都会实现NAT, DHCP和网关的功能，必然需要一定的开销，可以与hardware gateway方式结合，避免每个计算节点的网关功能。这样，每个计算节点都需要安装nova-compute外还要nova-network和nova-api，并且需要能连接外网。具体介绍见Nova Multi-host Mode against SPoF。
方案2: Failover
故障转移。能够4秒转移到热备份上，详细介绍见https://lists.launchpad.net/openstack/msg02099.html。不足之处是，需要备份机，而且有4秒延迟。
方案3: Multi-nic
多网卡技术。把VM桥接到多个网络，VM就拥有2种传出路由，实现故障时切换。但是这需要监听多个网络，也需要设计切换策略。
方案4: Hardware gateway
硬件网关。需要配置外部网关。由于VLAN模式需要对每个网络有一个网关，而hardware gateway方式只能对所有实例使用一个网关，因此不能在VLAN模式下使用。
方案5： Quantum（OpenStack下一个版本Folsom中）
Quantum的目标是逐步实现功能完备的虚拟网络服务。它暂时会继续兼容旧的nova-network的功能如Flat、Flatdhcp等。但是实现了类似multi_host的功能，支持OpenStack工作在主备模式（active-backup这种高可用性模式）。
Quantum只需要一个nova-network的实例运行，因此不能与multi_host模式共同工作。
Quantum允许单个租户拥有多个私人专用L2网络，通过加强QoS，以后应该能使hadoop集群很好的在nova节点上工作。
对于Quantum的安装使用，这篇文章Quantum Setup 有介绍。
4） glance、keystone的高可靠性
OpenStack的镜像可以使用swift存储，glance可以运行在多个主机。Integrating OpenStack ImageService (Glance) with Swift 介绍了glance使用swift存储。
集群管理工具 Pacemaker 是强大的高可用性解决方案，能够管理多节点集群，实现服务切换和转移，可与Corosync 和 Heartbeat等配套使用。Pacemaker 能够较为灵活的实现主备、N+1 、N-N 等多种模式。
bringing-high-availability-openstack-keystone-and-glance介绍了如何通过Pacemaker实现keystone和glance的高可靠。在每个节点安装OCF代理后，它能够告诉一个节点另一个节点是否正常运行glance和keysone服务，从而帮助Pacemaker开启、停止和监测这些服务。
5） Swift对象存储的高可靠性
一般情况下，OpenStack的分布式对象存储系统Swift的HA是不需要自己添加的。因为，Swift设计时就是分布式（没有主控节点）、容错、冗余机制、数据恢复机制、可扩展和高可靠的。以下是Swift的部分优点，这也说明了这点。
Built-in Replication(N copies of accounts, container, objects) 3x+ data redundancy compared to 2x on RAID 内建冗余机制 RAID技术只做两个备份，而Swift最少有3个备份 | High Availability 高可靠性 |
Easily add capacity unlike RAID resize 可以方便地进行存储扩容 | Elastic data scaling with ease 方便的扩容能力 |
No central database 没有中心节点 | Higher performance, No bottlenecks 高性能，无瓶颈限制 |
6） 消息队列服务RabbitMQ的高可靠性
RabbitMQ失效就会导致丢失消息，可以有多种HA机制：
publisher confirms 方法可以在故障时通知什么写入了磁盘。
多机集群机制，但是节点失效容易导致队列失效。
主备模式（active-passive），能够实现故障时转移，但是启动备份机可能需要延迟甚至失效。
在容灾与可用性方面，RabbitMQ提供了可持久化的队列。能够在队列服务崩溃的时候，将未处理的消息持久化到磁盘上。为了避免因为发送消息到写入消息之间的延迟导致信息丢失，RabbitMQ引入了Publisher Confirm机制以确保消息被真正地写入到磁盘中。它对Cluster的支持提供了Active/Passive与Active/Active两种模式。例如，在Active/Passive模式下，一旦一个节点失败，Passive节点就会马上被激活，并迅速替代失败的Active节点，承担起消息传递的职责。如图所示：
图 Active/Passive Cluster（图片来自RabbitMQ官方网站）
active-passive模式存在所说的问题，因此，基于RabbitMQ集群引入了一种双主动集群机制（active-active）解决了这些问题。http://www.rabbitmq.com/ha.html这篇文章详细介绍了RabbitMQ的高可靠部署和原理。
7） 数据库mysql的高可靠性
集群并不就是高可靠，常用的构建高可靠的mysql的方法有Active-passive主备模式：使用DRBD实现主备机的灾容，Heartbeat或者Corosync做心跳监测、服务切换甚至failover，Pacemaker实现服务（资源）的切换及控制等；或者类似的机制。其中主要使用Pacemaker实现了mysql的active-passive高可用集群。
一个重要的技术是DRBD：(distributed replication block device)即分布式复制块设备，经常被用来代替共享磁盘。
它的工作原理是：在A主机上有对指定磁盘设备写请求时，数据发送给A主机的kernel，然后通过kernel中的一个模块，把相同的数据传送给B主机的kernel中一份，然后B主机再写入自己指定的磁盘设备，从而实现两主机数据的同步,也就实现了写操作高可用。DRBD一般是一主一从，并且所有的读写操作，挂载只能在主节点服务器上进行，，但是主从DRBD服务器之间是可以进行调换的。这里有对 DRBD 的介绍。
HAforNovaDB - OpenStack介绍了只使用共享磁盘而没有使用DRBD，通过Pacemaker实现OpenStack的高可靠。
NovaZooKeeperHeartbeat介绍了使用ZooKeeper作心跳检测。
MySQL HA with Pacemaker 介绍了使用Pacemaker提供高可靠服务，这也是很常见的解决方案。
Galera 是针对Mysql/InnoDB的同步的多master集群的开源项目，提供了很多的优点（如同步复制、读写到任意节点、自动成员控制、自动节点加入、较小延迟等），可以参考。
Pacemaker与DRBD、Mysql的工作模式可以参考下图：
其它的方案，根据 MySQLPerformance Blog 的说法，MySQL几种高可用解决方案能达到的可用性如下：
3、构建高可用性的OpenStack（High-availability OpenStack）
一般来说，高可用性也就是建立冗余备份，常用策略有：
集群工作模式。多机互备，这样模式是把每个实例备份多份，没有中心节点，比如分布式对象存储系统Swift、nova-network多主机模式。
自主模式。有时候，解决单点故障（SPoF）可以简单的使用每个节点自主工作，通过去主从关系来减少主控节点失效带来的问题，比如nova-api只负责自己所在节点。
主备模式。常见的模式active-passive，被动节点处于监听和备份模式，故障时及时切换，比如mysql高可用集群、glance、keystone使用Pacemaker和Heartbeat等来实现。
双主模式。这种模式互备互援，RabbitMQ就是active-active集群高可用性，集群中的节点可进行队列的复制。从架构上来说，这样就不用担心passive节点不能启动或者延迟太大了？
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