keystone性能优化

openstack采用了token认证的机制，各api的调用都会涉及到token的验证问题，使得keystone成为一个性能的瓶颈。

token的验证环节包括：验证请求中包含的token是否有效、过期，该token对应的用户组和用户id，对应的授权服务访问地址等。

性能瓶颈的解决-1：

由于openstack中的各api都是wsgi服务，并且都用到了keystoneclient提供的一个中间件（wsgi filter）auth_token，对应的文件位于：keystoneclient/middleware/auth_token.py。该中间件采用memcache来缓存token的相关信息到本地，从而减少各服务对keystone的直接访问，不过默认情况下缓存并未启用。为此，添加如下配置到nova.conf、cinder.conf…

[keystone_authtoken]
auth_uri = http://keystone_server:5000/
auth_host = keystone_server
auth_port = 35357
auth_protocol = http
admin_tenant_name = service
admin_user = nova
admin_password = password
memcache_servers = 127.0.0.1:11211
token_cache_time = 3600 ＃token本地缓存的失效时间设置为1个小时。
cache = true

auth_token中间件中，token认证的相关代码片段如下：

try:
    token_id = cms.cms_hash_token(user_token)
    cached = self._cache_get(token_id)
    if cached:
        return cached
        if cms.is_ans1_token(user_token):
            verified = self.verify_signed_token(user_token)
            data = json.loads(verified)
        else:
            data = self.verify_uuid_token(user_token, retry)
            self._cache_put(token_id, data)
            return data
        except Exception as e:
            self.LOG.debug(‘Token validation failure.’, exc_info=True)
            self._cache_store_invalid(user_token)
            self.LOG.warn(“Authorization failed for token %s”, user_token)
            raise InvalidUserToken(‘Token authorization failed’)

性能瓶颈的解决-2：keystone并行化

当前的keystone实现中并没有采用并行化的机制，keystone-all运行时分别发起两个进程、绑定到两个socket上，分别处理5000和35357端口上的请求。

＃管理端口请求的处理
servers.append(create_server(CONF.config_file[0],
                            ‘admin’,
                             CONF.bind_host,
                             int(CONF.admin_port)))
＃业务端口请求的处理
servers.append(create_server(CONF.config_file[0],
                            ‘main’,
                             CONF.bind_host,
                             int(CONF.public_port)))
def serve(*servers):
    signal.signal(signal.SIGINT, sigint_handler)
    for server in servers:
        server.start()

keystone并行化的patch如下：

https://github.com/peterfeiner/keystone/commit/workers-for-grizzly.patch

大概的修改如下：

（1）引入了多线程下共享的socket

（2）根据配置选项works的大小，发起多个进程处理api的请求

代码修改之后，还需对keystone的配置做适当更新：

keystone默认的token存储后端为基于内存的k-v，范围在一个进程的空间内。并行化之后，多个进程需共享访问token的存储后端，这里采用memcache。修改keystone.conf，并安装memcache服务。

[token]
# driver = keystone.token.backends.memcache.Token