构建OpenStack的高可用性（HA，High Availability）

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最优。

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最新的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将是最新的，保证了最终一致性；反之包含了’X-Newest’头，GET操作始终能读取到最新的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：

构建OpenStack的高可用性（HA，High Availability） 

2、OpenStack的高可用性（OpenStack HA）

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。