为啥在OpenStack镜像实验中创建数据库用户出现了错误，有没有大神指点一下，谢谢。

Posted 2023-03-16

图一成功的视频截图。图二是我失败的截图。请大神指点一下，谢谢。

你的环境有问题，可能是执行过多次导致信息不一致（遗留有多余的信息），清除掉现有的环境，重新按照步骤部署试试。否则就是自己手动清除掉多余的信息 参考技术A [Mon Jan 22 15:25:31.356474 2018] [:error] [pid 3650] images_iter = glanceclient(request).images.list(page_size=request_size,
[Mon Jan 22 15:25:31.356479 2018] [:error] [pid 3650] File "/usr/lib/python2.7/site-packages/horizon/utils/memoized.py", line 88, in wrapped
[Mon Jan 22 15:25:31.356484 2018] [:error] [pid 3650] value = cache[key] = func(*args, **kwargs)
[Mon Jan 22 15:25:31.356489 2018] [:error] [pid 3650] File "/usr/share/openstack-dashboard/openstack_dashboard/api/glance.py", line 137, in glanceclient
[Mon Jan 22 15:25:31.356494 2018] [:error] [pid 3650] url = base.url_for(request, 'image')
[Mon Jan 22 15:25:31.356499 2018] [:error] [pid 3650] File "/usr/share/openstack-dashboard/openstack_dashboard/api/base.py", line 321, in url_for
[Mon Jan 22 15:25:31.356504 2018] [:error] [pid 3650] raise exceptions.ServiceCatalogException(service_type)
[Mon Jan 22 15:25:31.356509 2018] [:error] [pid 3650] ServiceCatalogException: Invalid service catalog service: image 参考技术B 把那句报错信息复制粘贴出来
而且你数据库已经存在了 你还创建数据库
这合理吗？追问

在OpenStack中我粘贴不出来，错误是我截图中鼠标的那段，提示409错误。就是创建数据库用户时候出现的错误

追答

难道你不知道用远程终端吗？ssh 不知道？

追问

新手入门，什么都不懂，我是在OpenStack做一个镜像实验，我是完全按照视频做的，第二个实验是部署keystone认证服务已经完成了，第三个部署glance服务，就卡在创建数据库用户这里，现在也不知道怎么解决了

追答

你新建一台 重新安装数据库 重新做一次

Openstack liberty Glance上传镜像源码分析

该文同时发布在[ceph中国社区],署名为Thomas，另外截图不是很清晰，有需要的读者，可以留言索要，谢谢！

在Openstack中创建云主机，首先得有镜像，而Glance模块提供镜像服务功能，包括：镜像的发现、检索及存储等，主要包括：glance-api和glance-registery两个服务，分别负责镜像的存储和元数据管理。下面基于源码，分析下镜像的上传过程。

上传镜像

先通过glance CLI上传镜像，来直观的了解下镜像上传的过程：

# glance --debug image-create --file centos-7.0-x64-20g.qcow2 --disk-format raw --container-format bare --visibility public

通过在命令行中开启--debug，我们可以发现，上传镜像过程中glance CLI会发送如下三个不同的请求：

那这三个请求分别干了什么事呢？ 下面我们来一一分解。

获取镜像属性定义

通过glance/api/v2/router.py.API中定义的路由映射，我们知道上述的第一个请求由glance/api/v2/schemas.py.Controller.image方法处理，如下：

#路由映射，代码节选
#完整的函数实现，请参考glance/api/v2/router.py.API.__init__
def __init__(self, mapper):
    #从/etc/glance/schema-image.json文件加载用户定义属性
    custom_image_properties = images.load_custom_properties()
    #创建glance/api/v2/schemas.py.Controller实例
    schemas_resource = 
            schemas.create_resource(custom_image_properties)
    #定义路由映射：
    #curl -X GET /schemas/image  -> shemas_resource.image
    mapper.connect('/schemas/image',
                       controller=schemas_resource,
                       action='image',
                       conditions={'method': ['GET']})

#glance/api/v2/schemas.py.Controller.image
"""返回一个镜像属性字典，结构如下：
[
    'name': image,
    'properties':xxx
    'additionalProperties':xxx
    'definitions':xxx
    'required':xxx
    'links':xxx
]
"""字典值请看下面的分析过程
def image(self, req):
    return self.image_schema.raw()

self.image_schema在glance/api/v2/schemas.py.Controller.__init__方法中初始化:

def __init__(self, custom_image_properties=None):
    self.image_schema = images.get_schema(custom_image_properties)

它进一步调用glance/api/v2/images.py.ImagesController.get_schema方法：

def get_schema(custom_properties=None):
    #镜像的基本属性（是一个字典）：id,name,status等的定义及描述，
    #通过glance CLI上传镜像成功后，这些字段信息会显示在shell界面上
    properties = get_base_properties()
    """一个包含3个元素的字典列表,像是名字映射约束
     [
        {'rel': 'self', 'href': '{self}'},
        {'rel': 'enclosure', 'href': '{file}'},
        {'rel': 'describedby', 'href': '{schema}'},
    ]
    """
    links = _get_base_links()
    #根据配置/etc/glance/glance-api.conf决定是生成
    #PermissiveSchema（默认）还是Schema，区别是PermissiveSchema
    #多设置了links参数
    if CONF.allow_additional_image_properties:
        schema = glance.schema.PermissiveSchema('image', properties, links)
    else:
        schema = glance.schema.Schema('image', properties)

    #合并用户自定义属性
    #属性合并很简单：先得到两个属性集的交集，然后判断交集的值是否冲突
    #如果值冲突，则抛异常，否则就合并数据集
    if custom_properties:
        for property_value in custom_properties.values():
            property_value['is_base'] = False
        schema.merge_properties(custom_properties)
    return schema

最后来看看raw方法，实现很简单：调用父类的Schema返回镜像属性字典，同时更新additionalProperties属性，然后将属性字典返回给调用者

#glance/schema.py.PermissiveSchema
 def raw(self):
     raw = super(PermissiveSchema, self).raw()
     raw['additionalProperties'] = {'type': 'string'}
     return raw

#glance/schema.py.Schema
def raw(self):
    raw = {
        'name': self.name,
        'properties': self.properties,
        'additionalProperties': False,
    }
    if self.definitions:
        raw['definitions'] = self.definitions
    if self.required:
        raw['required'] = self.required
    if self.links:
        raw['links'] = self.links
     return raw

小结：第一个请求获取了镜像所支持的属性字典定义，下面就该根据这些信息来验证用户输入参数了。

更新数据库

下面来分析第二个请求的处理过程，根据上述的--debug日志和路由映射，我们知道该请求由glance/api/v2/images.py.ImagesController.create方法处理：

 @utils.mutating
 def create(self, req, image, extra_properties, tags):
     """函数实现比较简洁，调用`gateway`的方法分别创建`image_factory`
     和`image_repo`，后面的try{ }except代码块中，分别调用两个对象的
     `new_image`方法进行一系列的校验以及`add`方法添加数据库条目，最后返
     `image`对象给调用者；`gateway`在`ImagesController.__init__`方
     法中初始化，是一个`glance/gateway.py.Gateway`实例，其他对象的
     实例化也简单明了，在这里不再表述。根据我们前述的glance CLI命令，
     输入的参数值如下：
     req：是一个Request对象，包含该次请求的请求信息
     image： 是一个字典，包含该次请求的属性，如下：
     {
         'container_format': u'bare', 
         'disk_format': u'raw', 
         'visibility': u'public'
     }
     extra_properties： 扩展属性字典，这里为空
     tags：标签，这里为空
     """
     image_factory = 
         self.gateway.get_image_factory(req.context)
     image_repo = self.gateway.get_repo(req.context)

     #这里省略了，try{ }except异常处理

     #实现用户认证，策略检查，参数检查等，具体请看下面的分析
     image = 
     image_factory.new_image(extra_properties=extra_properties,
                                            tags=tags, **image)
     #进一步实现相关的检查，发送消息通知并记录数据
     image_repo.add(image)

     return image

接着来看看get_image_factory方法：

def get_image_factory(self, context):
    """根据下面的代码实现，可以发现各对象间建立了一个调用链条：
    返回最外层的对象给调用者，调用时逐级调用内部的方法完成相关的操作，
    到达最里层对象后，又顺着调用链逐级返回。其实，后面的`get_repo`方法
    也是采用相似的实现，下面的分析中不再赘述。另外`self.store_api`,
    `self.store_utils`,`self.db_api`等在`__init__`方法中实例化
    过程很直接，这里就不再分析了。
    """
    image_factory = glance.domain.ImageFactory()
    store_image_factory = glance.location.ImageFactoryProxy(
                image_factory, context, self.store_api, 
                                        self.store_utils)
    quota_image_factory = glance.quota.ImageFactoryProxy(
                store_image_factory, context, self.db_api, 
                                        self.store_utils)
    policy_image_factory = policy.ImageFactoryProxy(
                quota_image_factory, context, self.policy)
    notifier_image_factory = glance.notifier.ImageFactoryProxy(
                policy_image_factory, context, self.notifier)
    #用户可以通过`/etc/glance/glance-api.conf中的
    #property_protection_file`选项配置属性策略，默认为disabled
    if property_utils.is_property_protection_enabled():
        property_rules = 
                    property_utils.PropertyRules(self.policy)
        pif = property_protections.ProtectedImageFactoryProxy(
                               notifier_image_factory, context, 
                                                property_rules)
        authorized_image_factory = 
                            authorization.ImageFactoryProxy(
                                                pif, context)
    else:
        authorized_image_factory = 
                            authorization.ImageFactoryProxy(
                               notifier_image_factory, context)
   return authorized_image_factory

根据上面的分析，我画了下面的类图：

可以看到*ImageFactoryProxy类都继承自glance/domain/proxy.py.ImageFactory，通过类名也可以猜出它的功能：镜像工厂，那就是用来创建封装镜像对象的；各个子类也分别实现:权限检查、消息通知、策略检查、配额检查等。

另外各个*ImageFactoryProxy类都依赖于*ImageProxy类。而各*ImageProxy类都继承自glance/domain/proxy.py.Image，该类描述的是镜像的属性信息，包括：name，image_id, status等。各*ImageProxy类是对Image的扩展。

各个类的关系搞清楚下了，下面来看看new_image的实现：

#最外层的image_factory = #glance/api/authorization.py.ImageFactoryProxy, 作为调用入口
image = 
     image_factory.new_image(extra_properties=extra_properties,
                                            tags=tags, **image)

为更直观的展现new_image的调用链，请看下面的序列图：

序列图中省略了各个ImageFactoryProxy.new_image方法中的其他处理过程。

可以看到new_image调用从最左边的
glance/api/authorization.py/ImageFactoryProxy一直到最深处（右数第三）的glance/domain/__init__.py/ImageFactory，它返回一个domain/__init__.py.Image对象，然后开始逐层往回
（location.py/ImageFactoryProxy到authorization.py/ImageFactoryProxy）调用
glance/domain/proxy.py/Helper.proxy方法，最后的结果是：返回一个经过各个*ImageProxy层层封装的Image对象，如所示(从里到外)：

`__init__.py/Image` <-  `location.py/ImagePorxy` <-  ...... <- `authoriaztion.py/ImageProxy`

看到上面Image的封装过程，有没有觉得很像TCP/IP协议栈的封包过程呢！有封包，就一定会有解包，下面一起来看看：

""""add方法就是用来解包和封包的
由上面的类图2，我们知道：image_repo = authorization.py/ImageRepoProxy, 输入参数image = authorization.py/ImageProxy
"""
image_repo.add(image)

看图说话（类图见上面的图2）：

咋一看，该序列图和上面的很像吧！这就对了。可以看到add调用从最左边的
glance/api/authorization.py/ImageRepoProxy一直到最深处（右数二）的glance/db/__init__.py/ImageRepo，首先调用unproxy完成解包，然后记录数据库条目（这个时候可以在Dashboard上看到状态为’已排队’），接着开始逐层往回（location.py/ImageRepoProxy到authorization.py/ImageRepoProxy）调用
glance/domain/proxy.py/Helper.proxy方法，和前述ImageFactoryProxy类一样，各ImageRepoProxy类也依次完成 ：权限检查、属性配额检查、策略检查以及信息通知等，最后也是返回一个经过各个*ImageProxy层层封装的Image对象，以供后续使用。

小结：经过上面的分析，我们知道上传镜像过程中的第二个请求，主要完成权限检查，配额检查，策略检查，发布通知以及记录数据库等操作。下面来看看镜像文件的上传过程。

上传镜像文件

根据前述glance CLI的debug日志及路由映射，我们可以很容易找到上传镜像文件的入口：

#glance/api/v2/image_data.py/ImageDataController.upload
@utils.mutating
def upload(self, req, image_id, data, size):
    """
    req：是一个Request对象，包含该次请求的详细信息
    image_id：在第二个请求过程中生成的镜像id，
                u'079ed99f-e5f6-49b1-86b4-695b56e26bd9'
    data： 一个Input对象，用来控制后面的镜像文件数据块上传
    size：镜像大小，由于命令行中没有指定，这里为None

    和前面一样self.gateway在__init__方法中实例化，指向glance/
    gateway.py/Gateway。get_repo方法返回和前述类图2相同的对象
    """
    image_repo = self.gateway.get_repo(req.context)
    image = None

    #省略try{ }except异常处理

    #get方法与前述的add方法类似，首先从数据库取出image_id指向的条目，
    #封装成`domain/__init__.py/Image`对象，然后经过层层封装返回
    #`authorization/ImageProxy`对象
    image = image_repo.get(image_id)
    #更新镜像状态为saving - ‘保存中’
    image.status = 'saving'

    #省略try{ }except异常处理  

    #save方法与上面的get方法一样，逐层调用`ImageRepoProxy`完成相关的
    #检查，通知，最后更新数据库条目状态（这个时候可以在Dashboard上看
    #到状态为'保存中'）
    image_repo.save(image)

    #和上面的save方法相似的处理方式，逐层调用`ImageProxy`的set_data
    #，在该过程中会检查用户配额，发送通知，最后根据glance-api.conf文件
    #中配置存储后端上传镜像文件（通过add方法）到指定地方存储
    image.set_data(data, size)

    #镜像上传成功后（在`location.py/set_data方法中上传文件成功后，
    #修改状态为active），更新数据库状态为active（这个时候可以在
    #Dashboard上看到状态为'运行中'），最终的信息是这样的：
    """
    {
    'status': 'active', 'name': None, 
    'checksum': 'd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e', 
    'created_at': datetime.datetime(2016, 6, 1, 2, 4, 32), 
    'disk_format': u'raw', 
    'locations': [{'url': 'rbd://1ee20ded-caae-419d-9fe3-
    5919f129cf55/images/079ed99f-e5f6-49b1-86b4-
    695b56e26bd9/snap', 'status': 'active', 'metadata': {}}], 
    'properties': {}, 
    'owner': u'25520b29dce346d38bc4b055c5ffbfcb', 
    'protected': False, 'min_ram': 0, 
    'container_format': u'bare', 'min_disk': 0, 
    'is_public': True, 'virtual_size': None, 
    'id': u'079ed99f-e5f6-49b1-86b4-695b56e26bd9', 'size': 0}
    """
    image_repo.save(image, from_state='saving')

函数说明请查阅上面的注解，save方法与add方法的处理过程很类似，读者可以根据前面add的序列图做进一步分析；下面只给出set_data的序列图：

至此，上传镜像的过程就分析完了。希望对大家有用。今天是六一，在这里祝大家节日快乐！