Compute Agent功能
不知道代码干了什么就盲目去读的话，基本是事倍功半的结果。
Ceilometer通过Agent模块去polling虚拟机或者OpenStack中需要的信息，然后将它传送至Ceilometer Event Bus中去。对于虚拟机的具体信息（CPU，Memory,Disk I/O,Network I/O）需要去虚拟机所运行的节点上获取（其实使用libvirt可以直接tcp到哪个节点上），所以需要将Agent模块丢到计算机点上，然后通过Libvirt获取虚拟机状态，这就是Compute Agent的功能。
入口文件
Compute Agent以OpenStack Service（OpenStack服务分为Service和WSGI Service）的形式运行在计算节点上，它由一个可执行文件开启，这个可执行文件安装时生成（目前最新版本，比Grizzly新比Havana旧……）。如果是Grizzly版本，可以去ceilometer/bin下找ceilometer-agent-compute文件，如果是和我用的一样，选最新版本，就直接看ceilometer/setup.cfg文件
console_scripts =
ceilometer-agent-central = ceilometer.central.manager:agent_central
ceilometer-agent-compute = ceilometer.compute.manager:agent_compute
ceilometer-dbsync = ceilometer.storage:dbsync
ceilometer-collector = ceilometer.collector.service:collector
ceilometer-collector-udp = ceilometer.collector.service:udp_collector
这里表明ceilometer-agent-compute从ceilometer.compute.manager:agent_compute运行
入口函数
入口函数很简单，基本就把compute的功能写清楚了，我这个版本在ceilometer/ceilometer/compute/manager.py中
def agent_compute():
eventlet.monkey_patch()
gettextutils.install('ceilometer')
service.prepare_service(sys.argv)
os_service.launch(rpc_service.Service(cfg.CONF.host,
'ceilometer.agent.compute',
AgentManager())).wait()
前4行都是准备步骤，包括参数获取等功能，真正实现功能的是最后一行
os_service.launch(rpc_service.Service(cfg.CONF.host,'ceilometer.agent.compute',AgentManager())).wait()
我再把它展开
ceilometer.openstack.common.service.launch(
ceilometer.openstack.common.rpc.service.Service(
cfg.CONF.host,'ceilometer.agent.compute',AgentManager()
)
).wait()
两个Service函数的作用都是OpenStack服务的基本作用————启动一个服务（关于服务我有时间再详细写一个分析服务的博客），然后启动服务后，执行AgentManager()（它继承自ceilometer.agent.AgentManager）中的initialize_service_hook()函数
agent.py
这个模块中包含了非常重要的两个类AgentManager和PollingTask，Compute Agent和Central Agent的Manager都继承自AgentManger
在AgentManager的构造函数中，有这么一句
self.pollster_manager = extension_manager
它是一种动态加载模块的机制(见学习Python动态扩展包stevedore)，它将载入所有它可以用来获取虚拟机状态的模块。在Compute Agent的构造函数中说明了是namespace='ceilometer.poll.compute'，即setup.cfg中的：
ceilometer.poll.compute =
diskio = ceilometer.compute.pollsters:DiskIOPollster
cpu = ceilometer.compute.pollsters:CPUPollster
net = ceilometer.compute.pollsters:NetPollster
instance = ceilometer.compute.pollsters:InstancePollster
这样就让Agent明白了它要调用哪些Pollster来获取虚拟机信息
构造函数中还有一个很重要的东西
self._inspector = virt_inspector.get_hypervisor_inspector()
inspector的作用是获取虚拟机信息的，它现在只有一种实现方式---Libvirt
接着是启动服务时运行的那个函数initialize_service_hook()了
def initialize_service_hook(self, service):
self.service = service
for interval, task in self.setup_polling_tasks().iteritems():
self.service.tg.add_timer(interval,
self.interval_task,
task=task)
大概看一下这个函数，它利用setup_polling_tasks()返回的迭代器（interval是间隔时长，task是执行的任务），将interval_task(task)以interval的间隔执行
def interval_task(self, task):
task.poll_and_publish()
那么task是什么呢？这个就是前面提到的PollingTask类了，Compute Agent的PollingTask在manager.py文件中
class PollingTask(agent.PollingTask):
def poll_and_publish_instances(self, instances):
with self.publish_context as publisher:
for instance in instances:
if getattr(instance, 'OS-EXT-STS:vm_state', None) != 'error':
for pollster in self.pollsters:
publisher(list(pollster.obj.get_counters(self.manager,instance)))
def poll_and_publish(self):
self.poll_and_publish_instances(
self.manager.nv.instance_get_all_by_host(cfg.CONF.host))
我只写了摘了必要部分，poll_and_publish通过novaclient获得现有的所有虚拟机，然后调用`pollandpusblishinstances`
通过pollster.get_counters获得虚拟机的数据，然后通过pipeline将数据转换和传送给publisher，由publisher发送到MQ中去。这里涉及到的pipeline和publisher单独拿出来研究，之后再写。
pollsters.py
这个文件位于ceilometer/ceilometer/compute下，它是轮询虚拟机信息的主要代码所在
以cpu为例说明
class CPUPollster(plugin.ComputePollster):
def get_counters(self, manager, instance):
instance_name = _instance_name(instance)
cpu_info = manager.inspector.inspect_cpus(instance_name)
yield make_counter_from_instance(instance,
name='cpu',
type=counter.TYPE_CUMULATIVE,
unit='ns',
volume=cpu_info.time,
)
这里省略了大部分代码，只是给出一个Pollster的写法，它需要一个get_counters的函数，用来返回货取到的虚拟机数据。执行获取的代码来自于inspector，也就是ceilometer/ceilometer/compute/virt/inspector.py中的功能了
inspector.py
inspector要做的就是去获得虚拟机数据了，它可以有多重方式，暂时ceilometer只写了基于libvirt获得的。暂时inspector可以做的内容主要有一下几个：
def inspect_instances(self):
def inspect_cpus(self, instance_name):
def inspect_vnics(self, instance_name):
def inspect_disks(self, instance_name):
通过Libvirt获得虚拟机信息方法应该在之前讲kanyun worker原理的时候说到了，再这里就不赘述了
TODO
基本先写到这里，对于了解Compute Agent代码运行机制，对它进行二次开发也有很大帮助，再有内容以后再补充