本篇文章给大家分享的是有关如何调用scheduler进行异步执行,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
graph LR
A(api.py)-->B(rpcapi.py)
B(rpcapi.py)-->C(manager.py)
cinder\cinder\scheduler\rpcapi.py
class SchedulerAPI(rpc.RPCAPI):
"""省略代码"""
def say_hello(self, ctxt):
version = '3.0'
cctxt = self.client.prepare(version=version)
# cast 异步调用, call 同步调用
# 通过cast方式的远程调用,请求发送后就直接返回了;通过call方式远程调用,需要等响应从服务器返回。
cctxt.cast(ctxt, 'say_hello')
cinder\cinder\scheduler\manager.py
class _SchedulerV3Proxy(object):
"""省略代码"""
def say_hello(self, context):
"""Demo function. test say hello."""
LOG.debug('===========manager say_hello==============hello,wangyue========================')
#通知ceilmeter
rpc.get_notifier("volume", CONF.host).info(context, '======scheduler say hello to you, wangyue======', None)
调用rpcapi
from cinder.scheduler import rpcapi
"""省略代码"""
def say_hello(self, req):
LOG.debug('=============say hello begin===================')
context = req.environ['cinder.context']
authorize(context, 'storages')
rpc = rpcapi.SchedulerAPI()
rpc.say_hello(context)
return webob.Response(status_int=202)
以上就是如何调用scheduler进行异步执行,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注天达云行业资讯频道。