编程技术

设计模式-装饰器模式

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在python中有一个非常常用的语法糖@,本质上就是装饰器。这种模式可以不改变原文件的情况下动态的扩展一个对象的功能而不用创建子类,避免了类膨胀,是一种比较常用的模式,有个细节需要注意的就是装饰的顺序。

设计模式-组合模式

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组合模式(Composite Pattern):将对象组合成树形结构表示来“部分-整体”的层次结构,使用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。

看上去有点抽象,其实就是一种树形结构。比如二叉树,每个非叶子节点都有2个子节点,叶子节点除了没有子节点外和父节点、根节点都是一样的。在通俗来说,比如公司的层级架构,从老板(根节点)到经理(非叶子节点)再到员工(叶子节点),他们有很多共性的东西,比如都有姓名、工号,老板和经理有添加、移除手下员工的能力,而作为员工则只能干活。

从代码实现来说,就是老板、经理、员工使用一个抽象类,而老板和经理实现某些特定的方法,这就是组合模式,十分容易理解。

设计模式-桥接模式

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桥接模式核心原理是将抽象部分和实现部分分析,使二者可以独立的变化。再具体一点,当某个类型由于自身逻辑可以有两个或多个维度的变化,使用桥接模式可以令这些维度变化时不影响其他维度。再举个例子,手机——可以按照品牌来分类,比如苹果华为三星,也可以按照功能分类,比如拍照手机,游戏手机等等。

桥接模式有2个设计原则:

  1. 使用聚合而不使用继承。(使用继承一定是在is-a的关系时再考虑使用)
  2. 抽象和实现分离。

设计模式-适配器模式

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适配器模式目的就是不改变原有系统的基础上保留其提供的服务,向调用者提供新的接口服务,使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以一起工作。(简单说就是增加兼容性,复用已经存在的功能)

笔记本电脑的电源变压器就是这个原理,把交流电转换成直流电。或者把英文翻译成中文,都是适配器模式。

又分为2种:

  1. 对象适配器模式
  2. 类适配器模式

适配器虽好,但也不要乱用,如果能在设计阶段就统一就是最好的,适配器模式更像是一种补丁。

OpenStack源码学习笔记3

OpenStack源码学习笔记3

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最近看了下关于OpenStack如何统计更新CPU、内存、硬盘等硬件资源的部分,由于历史原因下面的代码来自newton版。

简单说,OpenStack先通过定时任务进行资源统计,入口代码位于nova\compute\manager.pyComputeManager类的update_available_resource函数。默认情况下每分钟更新一次:


@periodic_task.periodic_task(spacing=CONF.update_resources_interval)
def update_available_resource(self, context):
    """See driver.get_available_resource()

    Periodic process that keeps that the compute host's understanding of
    resource availability and usage in sync with the underlying hypervisor.

    :param context: security context
    """

    compute_nodes_in_db = self._get_compute_nodes_in_db(context,
                                                        use_slave=True)
    nodenames = set(self.driver.get_available_nodes())
    for nodename in nodenames:
        self.update_available_resource_for_node(context, nodename)

    self._resource_tracker_dict = {
        k: v for k, v in self._resource_tracker_dict.items()
        if k in nodenames}

    # Delete orphan compute node not reported by driver but still in db
    for cn in compute_nodes_in_db:
        if cn.hypervisor_hostname not in nodenames:
            LOG.info(_LI("Deleting orphan compute node %s"), cn.id)
            cn.destroy()

首先获取所有节点,然后维护了一个名为_resource_tracker_dict的字典用来记录host和ResourceTracker实例的对应关系,所有的资源更新行为都在ResourceTracker中进行处理。