Glance代码分析
V2版本的glance-api采用Proxy的方式来构建对象(对象套对象),有点类似装饰器模式,包裹的顺序是 Auth(外层) -> Notifier -> Policy -> Quota -> Location -> Domain/DB(内层),对于镜像的内存数据结构表示,每层都有对应的ImageFactoryProxy类,对于镜像的数据库操作,每层都有对应的ImageRepoProxy类,对镜像的每个操作,在对应层的Proxy类中都会有对应实现,调用的时候按照包裹顺序由外至内依次调用其实现
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** Auth **(外)
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** Notifier **
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** Policy ** |
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** Quota ** V
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** Location **
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** Domain **(内)
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** Auth **(外)
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** Notifier **
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** Policy ** |
******************************** |
** Quota ** V
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** Location **
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** DB **(内)
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- Auth层(api/authorization.py):校验image的owner等信息
- Notifier层(notifier.py):发送image创建消息,Ceilometer等项目会采集这类信息
- Policy层(api/policy.py):权限校验,检查当前用户是否有创建image的权限
- Quota层(quota/init.py):配额管理
- Location层(location.py):管理镜像在后端的存储路径
- Domain层(domain/init.py):镜像的内存数据结构表示
- DB层(db/sqlalchemy/api.py):与数据库进行交互
想了解glance某个方法的实现,就按照包裹顺去去对应文件找到方法的实现,按顺序阅读即可
镜像上传
V2版本的镜像上传分为两步,第一步完成数据库记录的创建,第二步上传镜像文件,然后更新数据库记录
数据库记录创建
依次调用每层对应的ImageFactoryProxy类的
new_image
方法对请求数据进行校验和过滤,最终在Domain层构建镜像对象,然后依次调用每层的ImageRepoProxy类的add
方法对镜像对象进行校验和过滤,最终在DB层将镜像对象插入数据库
镜像文件上传
依次调用每层对应的ImageProxy类的
set_data
方法对请求数据进行校验和过滤,最终在Location层完成文件的上传
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