gnocchi是用于多租时间序列聚合处理的数据库。可用于进行时间序列聚合，统计处理。
1目录概要介绍
gnocchi下面主要包括etc目录,gnocchi目录，setup.cfg文件，setup.py文件。
在gnocchi目录下主要包括：aggregates目录，indexer目录，rest目录，storage目录，
__init__.py,arrchive_policy.py,carbonara.py,cli.py,opts.py,service.py,statsd.py。
2gnocchi下非目录文件介绍
__init__.py：空文件
arrchive_policy.py：主要定义了low,medium.high默认归档策略，归档策略（名称，回退窗口，定义，聚集方法列表），归档策略条目(粒度，点的个数，时间跨度)
carbonara.py：包含TimeSerie类(时间序列，本质是映射，可排序，去除重复索引),BoundTimeSerie(继承TimeSerie类，设置每次处理的metric大小)，AggregatedTimeSerie(继承自TimeSerie，该类重要，包含update函数外部传入近来的时间序列（映射），和当前已经存在的时间序列做运算，以及_resample函数，通过采样来分组，并应用聚集方法到点的集合中， 生成再次聚集后的时间序列)，TimeSerieArchive
cli.py：重要，包含了数据库生成的入口方法upgrade(),api入口方法api(),statsd入口方法statsd(),
聚合和统计的入口方法metricd()，重要。
MetricProcessBase(监控项处理基类，先初始化数据库，然后进入到线程中循环，执行任务
),MetricReporting(继承自MetricProcessBase，执行的线程任务是打印待处理的监控项的采样数量等信息)，MetricProcessor（重要类，继承自MetricProcessBase，从队列中获取测量值列表并处理，包括聚合，更新，重新采样等重要操作）监控项处理基类，先初始化数据库，然后进入到线程中循环，执行任务
),MetricReporting(继承自MetricProcessBase，执行的线程任务是打印待处理的监控项的采样数量等信息)，MetricProcessor（重要类，继承自MetricProcessBase，从队列中获取测量值列表并处理，包括聚合，更新，重新采样等重要操作）service.py:提供了prepare_service函数，用于注册配置选项组，设置api和metricd的工作者数量
statsd.py：包含Stats类(获取存储库和索引库的驱动器，并连接索引库；获取资源，遍历资源对应的测量值，调用通过InfluxDBClient写入监控项的测量值)，StatsdServer类(统计服务,主要对接收到数据的每一行解析，得到监控项名称和采样值，设置监控项对应的测量值
),start()方法开启服务,实例化stats对象，创建数据报端点，调用asyncio，永久开启服务
opts.py:包含了indexer,metricd,api,storage等元组组成的配置项列表
genconfig.py:主要根据gnocchi-config-generator.conf来生成配置文件gnocchi.conf
aggregates目录：包含__init__.py和moving_stats.py
__init__.py：CustomAggregator(object):作用：定制化聚集器，是抽象类，包含一个抽象方法：compute。
moving_stats.py：MovingAverage(继承自CustomAggregator):包含:aggregate_data和compute方法
3 rest目录
是api转化为gnocchi可以处理请求的入口类，包含了许多Controller方法。由于gnocchi采用pecan（对象路由web框架来获取资源），这个文件提供的方法就是解析传递过来的url,通过对应方法解析后执行相关命令。
__init__.py:
比较重要的方法包括：MetricController(继承自rest.RestController
，提供post_measures添加测量值数组，获取某个监控项测量值列表方法get_measures),MetricsController(根据监控项id解析得到监控项交给MetricController处理)，NamedMetricController(可根据监控项名称查询到监控项，根据资源id,类型，监控项列表来更新资源)，MetricsMeasuresBatchController
(重要，监控项测量值批处理控制器，实际上就是遍历每个监控项，将每隔监控项的采样值列表添加到数据库中)。其他….
app.py:app.py是pecan应用的入口，包含应用初始化代码。hooks对应的配置是一些Pecan的hook，作用类似于WSGIMiddleware
GnocchiHook类（提供在Pecan尝试将一个请求分发给控制器的之前被调用）
的函数on_route）。load_app方法(Paste.Deploy主要是用来载入WSGI中的WebApp使用，其核心函数是loadapp()通过loadapp函数和一个配置文件或者egg包来载入WSGI应用
一个配置文件后缀为ini，内容被分为很多段):实际上是获取storage,indexer数据库驱动器，然后部署生成app并返回。 WerkzeugApp类(传入配置文件，分裂gnocchi-api进程，并且避免主进程创建到storage/indexer的连接 。 Werkzeug是一个WSGI工具包，他可以作为一个Web框架的底层库。)
build_server(): 执行: service.prepare_service(),执行: serving.run_simple
app.wsgi文件：主要调用conf = service.prepare_service()，application = app.load_app(conf)
ini，内容被分为很多段):实际上是获取storage,indexer数据库驱动器，然后部署生成app并返回。 WerkzeugApp类(传入配置文件，分裂gnocchi-api进程，并且避免主进程创建到storage/indexer的连接 。 Werkzeug是一个WSGI工具包，他可以作为一个Web框架的底层库。)
build_server(): 执行: service.prepare_service(),执行: serving.run_simple
app.wsgi文件：主要调用conf = service.prepare_service()，application = app.load_app(conf)
4 indexer目录
__init__.py:提供get_driver(conf)方法来根据配置文件中indexer.url获取索引数据库的驱动器，返回存入了配置的数据库驱动器对象。
IndexerDriver类（实际上资源，归档策略，归档策略规则等都存储在indexer中
作用：是抽象类，封装了连接，断开连接，升级等函数，获取资源，获取资源列表）
sqlalchemy_base.py:该文件主要定义了索引库indexer中各个表。例如:
ArchivePolicy,Metric等。
sqlalchemy.py: 提供get_resource_mappers方法（可能重要，不知道资源如何生成）,PerInstanceFacade类(包含独立写，独立读，写连接，读连接等,获取数据库引擎等
),SQLAlchemyIndexer(indexer.IndexerDriver):通过stevedoe加载资源插件，例如volume,instance等；可以数据库迁移，升级；
生成资源类型到类的映射，重要（可能后续添加新的资源在这里添加）；包含创建资源，列出/删除归档策略等接口
sqlalchemy_extension.py： 重要，该文件包括一些资源表，例如Image,Instance,Volume等，可能后续添加新的资源在这个文件。类（实际上资源，归档策略，归档策略规则等都存储在indexer中
作用：是抽象类，封装了连接，断开连接，升级等函数，获取资源，获取资源列表）
sqlalchemy_base.py:该文件主要定义了索引库indexer中各个表。例如:
ArchivePolicy,Metric等。
sqlalchemy.py: 提供get_resource_mappers方法（可能重要，不知道资源如何生成）,PerInstanceFacade类(包含独立写，独立读，写连接，读连接等,获取数据库引擎等
),SQLAlchemyIndexer(indexer.IndexerDriver):通过stevedoe加载资源插件，例如volume,instance等；可以数据库迁移，升级；
生成资源类型到类的映射，重要（可能后续添加新的资源在这里添加）；包含创建资源，列出/删除归档策略等接口
sqlalchemy_extension.py： 重要，该文件包括一些资源表，例如Image,Instance,Volume等，可能后续添加新的资源在这个文件。5 storage目录
包含__init__.py,_carbonara.py,ceph.py,file.py,influxdb.py,swift,py等文件
最终存储的聚合结果在storage数据库中。因此重要。
__init__.py:提供get_driver(conf)方法根据配置文件中的存储数据库的驱动器，返回该驱动器的类；StorageDriver类存储驱动数据库，包括：初始化，停止，处理回退任务，物理删除,处理/获取测量值等功能(不过大多都未实现)
_carbonara.py：CarbonaraBasedStorage（重要类，继承自StorageDriver
,包含添加测量值列表，处理测量值，获取测量值，删除监控项等操作
里面有一个重要方法process_measures：遍历每隔监控项，获取每个监控项待处理测量值列表，进行聚合，更新，重新采样等处理process_measures：遍历每隔监控项，获取每个监控项待处理测量值列表，进行聚合，更新，重新采样等处理）
ceph.py: CephStorage类（继承自CarbonaraBasedStorage
，包含添加测量值列表，处理测量值，获取测量值，删除监控项等操作
）
file.py:FileStorage类（继承自CarbonaraBasedStorage，包含添加测量值列表，处理测量值，获取测量值，删除监控项等操作。重要方法_store_measures(self,metric, data): 存储计量值列表，先获取临时文件，再写入数据，将临时文件变为包含采样值的目标文件
）
influxdb.py:InfluxDBStorage类（继承自StorageDriver），包含删除监控项，添加测量值列表，获取采样值列表等操作。重要方法
add_measures(self, metric, measures):通过InfluxDBClient写入时间点集合通过InfluxDBClient写入时间点集合swift.py:未了解
6聚合处理的调用路线
文件 方法 调用
cli.py metricd() MetricProcessor类的process_background_tasks(self.index,self.block_size)
cli.py MetricProcessor类process_background_tasks(self.index,self.block_size) CarbonaraBasedStorage类的process_measures(index,block_size, sync)
_carbonara.py CarbonaraBasedStorage类process_measures(self,indexer, block_size,sync=False) CarbonaraBasedStorage类的_map_add_measures(bound_timeserie)
_carbonara.py CarbonaraBasedStorage类的_map_add_measures(bound_timeserie) CarbonaraBasedStorage类的_add_measures(self,aggregation, archive_policy_def,metric, timeserie)
_carbonara.py _add_measures(self,aggregation, archive_policy_def,metric,timeserie) AggregatedTimeSerie类的update(timeserie)
carbonara.py AggregatedTimeSerie类的update(timeserie) AggregatedTimeSerie类的_resample(self,after)
7增加测量值处理的调用路线
增加一条采样数据调用路线(以file作为gnocchi后端进行分析)
文件 方法 调用
gnocchi/rest/__init__.py NamedMetricController类的_lookup(self,name, *remainder) MetricController类的post_measures(self)
gnocchi/rest/__init__.py MetricController类的post_measures(self) CarbnonaraBaseStorage类的add_measures(self,metric, measures)
gnocchi/storage/_carbonara.py CarbnonaraBaseStorage类的add_measures(self,metric, measures) FileStorage类(采用其他后端，对应其他类)_store_measures(self,metric, data)