最近离职在家休息一段时间，正好可以总结下在私有云构建过程中，虚拟机调度器的实现。
1. 背景
需要基于第三方构建一个私有云系统，要求该系统提供虚拟机的自动化调度能力：即在IaaS层实现应用的打散部署（考虑宿主机、机架等）、超卖限制、资源最优分配等功能。
2. 设计
1) 架构图
如图，调度系统由宿主机资源池、调度器、CMDB三个部分组成：
宿主机资源池，可以理解为一个IDC，提供了一个很大的物理机集群，这些物理机配置一般都很高，作为宿主机提供虚拟化能力；
调度器，调度系统的最核心模块，它负责找出调度最优解，同时维护宿主机的元信息、宿主机和虚拟机的映射关系；
CMDB，数据存储层，存储应用、机器等信息，确保数据的正确性和一致性。
2) 调度器
调度器由两个基本算法组成：过滤算法和加权称重算法。过滤算法是指对宿主机进行硬性的条件过滤，最典型的例子就是在严格限制超卖的场景下，可以过滤掉那些硬件资源不满足要求的宿主机。过滤算法执行完后，我们就得到了能满足要求的所有宿主机列表，然后加权称重算法就派上用场了，系统会根据用户定义的指标对宿主机依次进行称重然后排序，找出最优的那台创建虚拟机。
3. 实现
1) 数据存储
数据可以存在MySQL或者Redis里面，我们这里采用关系型数据库存储。主要涉及到两个表：宿主机信息表->host_state、虚拟机信息表->vm_info。前者存储宿主机的硬件信息(cpu_available、rack_id等)、是否被禁用(is_disable)等；后者存储虚拟机的信息，包括归属应用、宿主机id；虚拟机和宿主机之间通过宿主机id做关联，为多对一的关系。
2) 代码设计(基于Python)
主要类：HostManager、Scheduler、FilterHandler、WeigherHandler以及各种定制的过滤器和称重器。
其中HostManager负责管理宿主机状态，提供过滤、称重宿主机列表的方法，它实例化后以组合的方式传入Scheduler类，最终由Scheduler类向外提供统一的API供外部程序使用。
FilterHandler和WeigherHandler分别处理过滤和称重过程，若干过滤器和称重器则通过Python反射的方式按需加载。
一个过滤器实现的例子(筛选出所有CPU核数满足要求的宿主机列表)：
# 其中BaseHostFilter是虚拟基类，所有过滤器必须实现虚拟方法bool host_passes()，否则无法在FilterHandler进行过滤操作
class BaseCoreFilter(BaseHostFilter): def _get_core_allocation_ratio(self): return 1.0 # CPU超卖比，实际生产环境下应该通过配置文件加载便于随时调整，这里直接返回1默认不允许超卖 def host_passes(self, host_state, spec_obj): """Return True if host has sufficient CPU cores.
host_state: 宿主机信息对象
spec_obj: 要创建的虚拟机信息对象
""" return (host_state.cpu_available * self._get_core_allocation_ratio() >= spec_obj.cpu
一个称重器实现的例子：
# 同上，BaseHostWeigher也是虚拟基类，所有的称重器必须实现 int _weigh_object() 方法
class HostShuffleWeigher(BaseHostWeigher): def _weigh_object(self, host_state, spec_obj): host_app_vm_cnt = db.session.query(func.count(VmInfo.id)).filter( VmInfo.app_name == spec_obj.app_name, VmInfo.host_id == host_state.id).first()[0] return -1 * host_app_vm_cnt # 注意这里为了尽量把同一个应用打散部署在不同的宿主机上(容灾)，我们乘以了系数-1
4. 参考文献