keystone四种token

keystone的四种token为：UUID token、PKI token、PKIZ token和Fernet token。

什么是token

通俗的讲，token 是用户的一种凭证，需拿正确的用户名/密码向 Keystone 申请才能得到。如果用户每次都采用用户名/密码访问 OpenStack API，容易泄露用户信息，带来安全隐患。所以 OpenStack 要求用户访问其 API 前，必须先获取 token，然后用 token 作为用户凭据访问 OpenStack API。

四种 Token 的由来

D 版本时，仅有 UUID 类型的 Token，UUID token 简单易用，却容易给 Keystone 带来性能问题。认证过程如下：

每当 OpenStack API 收到用户请求，都需要向 Keystone 验证该 token 是否有效。随着集群规模的扩大，Keystone 需处理大量验证 token 的请求，在高并发下容易出现性能问题。

于是 PKI(Public Key Infrastructrue) token 在 G 版本运用而生，和 UUID 相比，PKI token 携带更多用户信息的同时还附上了数字签名，以支持本地认证，从而避免了步骤 4。PKI的认证过程为：

因为 PKI token 携带了更多的信息，这些信息就包括 service catalog，随着 OpenStack 的 Region 数增多，service catalog 携带的 endpoint 数量越多，PKI token 也相应增大，很容易超出 HTTP Server 允许的最大 HTTP Header(默认为 8 KB)，导致 HTTP 请求失败。

于是，PKIZ token随之出现，PKIZ toke就是 PKI token 的压缩版，认证过程为：

但PKIZ token的压缩效果有限，无法良好的处理 token size 过大问题。

前三种 token 都会持久性存于数据库，与日俱增积累的大量 token 引起数据库性能下降，所以用户需经常清理数据库的 token。为了避免该问题，社区提出了 Fernet token，它携带了少量的用户信息，大小约为 255 Byte，采用了对称加密，无需存于数据库中。认证过程为：

1、UUID

UUID token 是长度固定为 32 Byte 的随机字符串，由 uuid.uuid4().hex 生成。

def _get_token_id(self, token_data):
    return uuid.uuid4().hex

但是因 UUID token 不携带其它信息，OpenStack API 收到该 token 后，既不能判断该 token 是否有效，更无法得知该 token 携带的用户信息，所以需经图一步骤 4 向 Keystone 校验 token，并获用户相关的信息。其样例如下：

144d8a99a42447379ac37f78bf0ef608

UUID token 简单美观，不携带其它信息，因此 Keystone 必须实现 token 的存储和认证，随着集群的规模增大，Keystone 将成为性能瓶颈。

2、PKI

在阐述 PKI（Public Key Infrastruction） token 前，让我们简单的回顾公开密钥加密(public-key cryptography)和数字签名。公开密钥加密，也称为非对称加密(asymmetric cryptography，加密密钥和解密密钥不相同)，在这种密码学方法中，需要一对密钥，分别为公钥(Public Key)和私钥(Private Key)，公钥是公开的，私钥是非公开的，需用户妥善保管。如果把加密和解密的流程当做函数 C(x) 和 D(x)，P 和 S 分别代表公钥和私钥，对明文 A 和密文 B 而言，数学的角度上有以下公式：

B = C(A, S)
A = D(B, P)

其中加密函数 C(x), 解密函数 D(x) 以及公钥 P 均是公开的。采用公钥加密的密文只能用私钥解密，采用私钥加密的密文只能用公钥解密。非对称加密广泛运用在安全领域，诸如常见的 HTTPS，SSH 登录等。

数字签名又称为公钥数字签名，首先采用 Hash 函数对消息生成摘要，摘要经私钥加密后称为数字签名。接收方用公钥解密该数字签名，并与接收消息生成的摘要做对比，如果二者一致，便可以确认该消息的完整性和真实性。

PKI 的本质就是基于数字签名，Keystone 用私钥对 token 进行数字签名，各个 API server 用公钥在本地验证该 token。相关代码简化如下：

def _get_token_id(self, token_data):
    try:
        token_json = jsonutils.dumps(token_data, cls=utils.PKIEncoder)
        token_id = str(cms.cms_sign_token(token_json,
                                          CONF.signing.certfile,
                                          CONF.signing.keyfile))
        return token_id

token_data 经 cms.cms_sign_token 签名生成的 token_id 如下，共 1932 Byte：

MIIKoZIhvcNAQcCoIIFljCCBZICAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwggPzBgkqhkiG9w0B
......
rhr0acV3bMKzmqvViHf-fPVnLDMJajOWSuhimqfLZHRdr+ck0WVQosB6+M6iAvrEF7v

3、PKIZ

PKIZ 在 PKI 的基础上做了压缩处理，但是压缩的效果极其有限，一般情况下，压缩后的大小为 PKI token 的 90 % 左右，所以 PKIZ 不能友好的解决 token size 太大问题。

def _get_token_id(self, token_data):
    try:
        token_json = jsonutils.dumps(token_data, cls=utils.PKIEncoder)
        token_id = str(cms.pkiz_sign(token_json,
                                     CONF.signing.certfile,
                                     CONF.signing.keyfile))
        return token_id

其中 cms.pkiz_sign() 中的以下代码调用 zlib 对签名后的消息进行压缩级别为 6 的压缩。

compressed = zlib.compress(token_id, compression_level=6)

PKIZ token 样例如下，共 1645 Byte，比 PKI token 减小 14.86 %：

PKIZ_eJytVcuOozgU3fMVs49aTXhUN0vAQEHFJiRg8IVHgn5OnA149JVaunNS3NYjoSU
......
W4fRaxrbNtinojheVICXYrEk0oPX6TSnP71IYj2e3nm4MLy7S84PtIPDz4_03IsOb2Q=

4、Fernet

用户可能会碰上这么一个问题，当集群运行较长一段时间后，访问其 API 会变得奇慢无比，究其原因在于 Keystone 数据库存储了大量的 token 导致性能太差，解决的办法是经常清理 token。为了避免上述问题，社区提出了Fernet token，它采用 cryptography 对称加密库(symmetric cryptography，加密密钥和解密密钥相同) 加密 token，具体由 AES-CBC 加密和散列函数 SHA256 签名。Fernet 是专为 API token 设计的一种轻量级安全消息格式，不需要存储于数据库，减少了磁盘的 IO，带来了一定的性能提升。为了提高安全性，需要采用 Key Rotation 更换密钥。

def create_token(self, user_id, expires_at, audit_ids, methods=None,
                 domain_id=None, project_id=None, trust_id=None,
                 federated_info=None):
    """Given a set of payload attributes, generate a Fernet token."""

    if trust_id:
        version = TrustScopedPayload.version
        payload = TrustScopedPayload.assemble(
            user_id,
            methods,
            project_id,
            expires_at,
            audit_ids,
            trust_id)

    ...

    versioned_payload = (version,) + payload
    serialized_payload = msgpack.packb(versioned_payload)
    token = self.pack(serialized_payload)

    return token

以上代码表明，token 包含了 user_id，project_id，domain_id，methods，expires_at 等信息，重要的是，它没有 service_catalog，所以 region 的数量并不影响它的大小。self.pack() 最终调用如下代码对上述信息加密：

def crypto(self):
    keys = utils.load_keys()

    if not keys:
        raise exception.KeysNotFound()

    fernet_instances = [fernet.Fernet(key) for key in utils.load_keys()]
    return fernet.MultiFernet(fernet_instances)

该 token 的大小一般在 200 多 Byte 左右，本例样式如下，大小为 186 Byte：

gAAAAABWfX8riU57aj0tkWdoIL6UdbViV-632pv0rw4zk9igCZXgC-sKwhVuVb-wyMVC9e5TFc
7uPfKwNlT6cnzLalb3Hj0K3bc1X9ZXhde9C2ghsSfVuudMhfR8rThNBnh55RzOB8YTyBnl9MoQ
XBO5UIFvC7wLTh_2klihb6hKuUqB6Sj3i_8

如何选择 Token

Token 类型的选择涉及多个因素，包括 Keystone server 的负载、region 数量、安全因素、维护成本以及 token 本身的成熟度。region 的数量影响 PKI/PKIZ token 的大小，从安全的角度上看，UUID 无需维护密钥，PKI 需要妥善保管 Keystone server 上的私钥，Fernet 需要周期性的更换密钥，因此从安全、维护成本和成熟度上看，UUID > PKI/PKIZ > Fernet 如果：

• Keystone server 负载低，region 少于 3 个，采用 UUID token。
• Keystone server 负载高，region 少于 3 个，采用 PKI/PKIZ token。
• Keystone server 负载低，region 大与或等于 3 个，采用 UUID token。
• Keystone server 负载高，region 大于或等于 3 个，K 版本及以上可考虑采用 Fernet token。

keystone 四个重要概念

openstack中region、cell、availability zone、host aggregate 几个概念都是对节点进行划分，具体有什么区别呢？

1、Region

更像是一个地理上的概念，每个region有自己独立的endpoint，regions之间完全隔离，但是多个regions之间共享同一个keystone和dashboard。

所以除了提供隔离的功能，region的设计更多侧重地理位置的概念，用户可以选择离自己更近的region来部署自己的服务。

2、Cells

在大规模部署的时候，API、Conductor等服务需要集中部署，并且比较容易扩展，因为它们是无状态的，或接近于无状态的，主要的压力在数据库上面。

Compute服务会部署在每个hypervisor节点，因为消息队列服务能够支持的规模在200个hypervisor左右，所以，Compute服务如何扩展是一个需要仔细考虑的问题。
此外，在上千台规模时，Scheduler可能会出现性能瓶颈。因为，目前Scheduler的实现方式不是很优雅，不能处理大规模、高并发的调度请求。
为了解决数据库和消息队列扩展的问题，nova项目引入了cell服务，通过cell服务可以将hypervisor节点分成若干个组，每组hypervisor节点使用不同的数据库和消息队列服务，从而解决数据库和消息队列的扩展问题。目前，nova cell有两个实现版本v1 和 v2，v1实现的架构如下：

由于cell被实现为树形结构，自然而然引入了分级调度的概念。通过在每级cell引入nova-cell服务，实现了以下功能：
（1）Messages的路由，即父cell通过nova-cell将Messages路由到子cell的AMQP模块
（2）分级调度功能，即调度某个instances的时候先要进行cell的选择，目前只支持随机调度，后续会增加基于filter和weighing策略的调度。
（3）资源统计，子cell定时的将自己的资源信息上报给父cell，用来给分级调度策略提供决策数据和基于cell的资源监控
（4）cell之间的通信（通过rpc完成）
最后，所有的子cell公用底层cell的nova-api，子cell包含除了nova-api之外的其他nova服务，当然所有的cell都共用keystone服务。
（注：nova-*是指除了nova-api之外的其他nova服务，子cell + 父cell才构成了完整的nova服务）

3、Availability Zone

AZ可以简单理解为一组节点的集合，这组节点具有独立的电力供应设备，比如一个个独立供电的机房，一个个独立供电的机架都可以被划分成AZ。所以，AZ主要是通过冗余来解决可用性问题。

AZ是用户可见的一个概念，用户在创建instance的时候可以选择创建到哪些AZ中，以保证instance的可用性。

4、Host Aggregate

AZ是一个面向用户的概念和能力，而host aggregate是管理员用来根据硬件资源的某一属性来对硬件进行划分的功能，只对管理员可见，主要用来给nova-scheduler通过某一属性来进行instance的调度。其主要功能就是实现根据某一属性来划分物理机，比如按照地理位置，使用固态硬盘的机器，内存超过32G的机器，根据这些指标来构成一个host group。

/etc/nova/nova.conf:
scheduler_default_filters=AggregateInstanceExtraSpecsFilter,AvailabilityZoneFilter,RamFilter,ComputeFilter

$ nova aggregate-create fast-io nova
+----+---------+-------------------+-------+----------+
| Id | Name    | Availability Zone | Hosts | Metadata |
+----+---------+-------------------+-------+----------+
| 1  | fast-io | nova              |       |          |
+----+---------+-------------------+-------+----------+

$ nova aggregate-set-metadata 1 ssd=true
+----+---------+-------------------+-------+-------------------+
| Id | Name    | Availability Zone | Hosts | Metadata          |
+----+---------+-------------------+-------+-------------------+
| 1  | fast-io | nova              | []    | {u'ssd': u'true'} |
+----+---------+-------------------+-------+-------------------+

$ nova aggregate-add-host 1 node1
+----+---------+-------------------+-----------+-------------------+
| Id | Name    | Availability Zone | Hosts      | Metadata          |
+----+---------+-------------------+------------+-------------------+
| 1  | fast-io | nova              | [u'node1'] | {u'ssd': u'true'} |
+----+---------+-------------------+------------+-------------------+

$ nova aggregate-add-host 1 node2
+----+---------+-------------------+---------------------+-------------------+
| Id | Name    | Availability Zone | Hosts                | Metadata          |
+----+---------+-------------------+----------------------+-------------------+
| 1  | fast-io | nova              | [u'node1', u'node2'] | {u'ssd': u'true'} |
+----+---------+-------------------+----------------------+-------------------+

$ nova flavor-create ssd.large 6 8192 80 4
+----+-----------+-----------+------+-----------+------+-------+-------------+-----------+-------------+
| ID | Name      | Memory_MB | Disk | Ephemeral | Swap | VCPUs | RXTX_Factor | Is_Public | extra_specs |
+----+-----------+-----------+------+-----------+------+-------+-------------+-----------+-------------+
| 6  | ssd.large | 8192      | 80   | 0         |      | 4     | 1           | True      | {}          |
+----+-----------+-----------+------+-----------+------+-------+-------------+-----------+-------------+

# nova flavor-key set_key --name=ssd.large  --key=ssd --value=true
$ nova flavor-show ssd.large
+----------------------------+-------------------+
| Property                   | Value             |
+----------------------------+-------------------+
| OS-FLV-DISABLED:disabled   | False             |
| OS-FLV-EXT-DATA:ephemeral  | 0                 |
| disk                       | 80                |
| extra_specs                | {u'ssd': u'true'} |
| id                         | 6                 |
| name                       | ssd.large         |
| os-flavor-access:is_public | True              |
| ram                        | 8192              |
| rxtx_factor                | 1.0               |
| swap                       |                   |
| vcpus                      | 4                 |
+----------------------------+-------------------+

Now, when a user requests an instance with the ssd.large flavor, the scheduler only considers hosts with the ssd=true key-value pair. In this example, these are node1 and node2.

参考

Openstack中国社区
linuxsky的博客
crowns的简书