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[Docker资讯] Mesos+Zookeeper+Marathon+Docker分布式集群管理最佳实践

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王许柔的头像 楼主
发表于 2016-6-12 14:39:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
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  • Mesos简介
  • Zookeeper简介
  • Marathon简介
  • Docker集群实践
  • Mesos集群部署

  一、Mesos简介

  Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,后在Twitter得到广泛使用。

  • Mesos-Master:主要负责管理各个framework和slave,并将slave上的资源分配给各个framework。
  • Mesos-Slave:负责管理本节点上的各个mesos-task,比如:为各个executor分配资源。
  • Framework:计算框架,如:Hadoop、Spark、Kafaka、ElasticSerach等,通过MesosSchedulerDiver接入Mesos
  • Executor:执行器,就是安装到每个机器节点的软件,这里就是利用Docker的容器来担任执行器的角色。具有启动销毁快,隔离性高,环境一致等特点。

  Mesos-Master是整个系统的核心,负责管理接入Mesos的各个framework(由frameworks_manager管理)和slave(由slaves_manager管理),并将slave上的资源按照某种策略分配给framework(由独立插拔模块Allocator管理)。

  Mesos-Slave负责接受并执行来自Mesos-master的命令、管理节点上的mesos-task,并为各个task分配资源。Mesos-slave将自己的资源量发送给mesos-master,由mesos-master中的Allocator模块决定将资源分配给哪个framework,当前考虑的资源有CPU和内存两种,也就是说,Mesos-slave会将CPU个数的内存量发送给mesos-master,而用户提交作业时,需要指定每个任务需要的CPU个数和内存。这样当任务运行时,mesos-slave会将任务放导包含固定资源Linux container中运行,以达到资源隔离的效果。很明显,master存在单点故障问题,为此Mesos采用了Zookeeper解决该问题。

  Framework是指外部的计算框架,如果Hadoop、Mesos等,这些计算框架可通过注册的方式接入Mesos,以便Mesos进行统一管理和资源分配。Mesos要求可接入的框架必须有一个调度模块,该调度器负责框架内部的任务调度。当一个framework想要接入Mesos时,需要修改自己的调度器,以便向Mesos注册,并获取Mesos分配给自己的资源,这样再由自己的调度器将这些资源分配给框架中的任务,也就是说,整个Mesos系统采用了双层调度框架:第一层,由Mesos将资源分配给框架。第二层,框架自己的调度器将资源分配给自己内部的任务。

  当前Mesos支持三中语言编写的调度器,分别是C++、Java、Python。为了向各种调度器提供统一的接入方式,Mesos内部采用C++实现了一个MesosSchedulerDriver(调度驱动器),framework的调度器可调用该driver中的接口与Mesos-master交互,完成一系列功能(如注册,资源分配等。)

  Executor主要用于启动框架内部的task。由于不同的框架,启动task的接口或者方式不同,当一个新的框架要接入mesos时,需要编写一个Executor,告诉Mesos如何启动该框架中的task。为了向各种框架提供统一的执行器编写方式,Mesos内部采用C++实现了一个MesosExecutorDiver(执行器驱动器),framework可通过该驱动器的相关接口告诉Mesos启动task的方式。

  整体架构如图1.1-1所示:
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  图1.1-1总体架构

  图1.1-1展示了Mesos的重要组成部分,Mesos由一个master进程管理运行着每个客户端节点的slave进程和跑任务的Mesos计算框架。

  Mesos进程通过计算框架可以很细致的管理cpu和内存等,从而提供资源。每个资源提供都包含了一个清单(slave ID,resource1:amount1,resource2,amount2,…)master会根据现有的资源决定提供每个计算框架多少资源。例如公平分享或者根据优先级分享。

  为了支持不同种的政策,master通过插件机制新增额一个allocation模块使之分配资源更简单方便。

  一个计算框架运行在两个组建之上,一个是Scheduler,他是master提供资源的注册中心,另一个是Executor程序,用来发起在slave节点上运行计算框架的任务。master决定给每个计算框架提供多少计算资源,计算框架的调度去选择使用哪种资源。当一个计算框架接受了提供的资源,他会通过Mesos的任务描述运行程序。Mesos也会在相应的slave上发起任务。

  资源提供案例,如图1.1-2所示:
2.png

  图1.1-2资源提供案例

  下面我带大家一起熟悉图1.1-2的流程步骤:

  • slave1报告给master他拥有4核cpu和4G剩余内存,Marathon调用allocation政策模块,告诉slave1计算框架1应该被提供可用的资源。
  • master给计算框架1发送一个在slave上可用的资源描述。
  • 计算框架的调度器回复给master运行在slave上两个任务相关信息,任务1需要使用2个CPU,内存1G,任务2需使用1个CPU,2G内存。
  • 最后,master发送任务给slave,分配适当的给计算框架执行器,继续发起两个任务(图1.1-2虚线处),因为任有1个CPU和1G内存未分配,allocation模块现在或许提供剩下的资源给计算框架2。

  除此之外,当任务完成,新的资源成为空闲时,这个资源提供程序将会重复。

  二、Zookeeper简介

  Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chuby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

  1.2.1Zookeeper角色

  • Leader(领导者):负责投票发起和决议,更新系统状态。
  • follower(跟随者):Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果,在选主过程中参与投票。
  • ObServer(观察者):ObServer可以接受客户端连接,将写请求转发给Leader节点,但ObServer不参加投票过程,只同步Leader的状态,ObServer的目的是为了拓展系统,提高读取速度。
  • Client(客户端):请求发起方。

  1.2.2Zookeeper工作原理

  Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和Leader的状态同步以后,回复模式就结束了。状态同步保证了Leader和Server具有相同的系统状态。

  为了保证事物的顺序一致性,Zookeeper采用了递增的事物ID号(zxid)来标识事物。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字,它高32位是epoch用来标识Leader关系是否改变,每次一个Leader被选出来,它都会有每一个Server在工作过程中三种状态。

  • q   LOOKING:当前Server不知道Leader是谁,正在搜寻。
  • q   LEADING:当前Server即为选举出来的Leader。
  • q   FOLLOWING:Leader已经选举出来,当前Server与之同步。

  1.2.3Zookeeper选举流程

  当Leader崩溃或者Leader失去大多数的Follower,这时候zk进入恢复模式,恢复模式需要重新选举出一个新的Leader,让所有的Server都恢复到一个正确的状态。

  ZK的选举算法有两种:

  • 基于Basic paxos实现
  • 基于fast paxos算法实现

  系统默认的选举算法为fast paxos。

  1.2.4Zookeeper同步流程

  选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。

  • Leader等待server连接。
  • Follower连接Leader,将最大的zxid发送给Leader。
  • Leader根据Follower的zxid确定同步点。
  • 完成同步后通知Follower已经成为uptodate状态。
  • Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务。

  1.2.5Zookeeper工作流程

  Leader三大功能:

  • 复数据
  • 维持与learner的心跳,接收learner请求并判断learner的请求消息类型
  • learner的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息,根据不同的消息类型,进行不同的处理。

  PING消息是指Learner的心跳信息;REQUEST消息是Follower发送的提议信息,包括写请求及同步请求;ACK消息是Follower的对提议的回复,超过半数的Follower通过,则commit该提议;REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。

  Follower主要四大功能:

  • 向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息)。
  • 接收Leader消息并进行处理。
  • 接收Client的请求,如果为写请求,发送给Leader进行投票。
  • 返回Client结果。


  Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息:

  • PING消息:心跳消息。
  • PROPOSAL消息:Leader发起的提案,要求Follower投票。
  • COMMIT消息:服务器端最新一次提案的信息。
  • UPTODATE消息:表明同步完成。
  • REVALIDATE消息:根据Leader的REVALIDATE结果,关闭待revalidate的session还是允许其接受消息。
  • SYN消息:返回SYNC结果到客户端,这个消息最初由客户端发起,用来强制得到最新的更新。

  三、Marathon简介

  Marathon是一个Mesos框架,能够支持运行长服务,比如Web应用等。它是集群的分布式init.d能够原样运行任何Linux二进制发布版本,如Tomcat、Play等等。它也是一种私有的PaSS,实现服务的发现,为部署提供REST API服务,有授权和SSL、配置约束,通过HaProxy实现服务发现和负载平衡。

  四、Docker集群实践

  1.4.1集群环境准备
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  1.4.2Zookeeper伪集群安装部署

  部署Zookeeper需要java支持, 主流1.7,稳定最新1.8,开发最新1.9,这边选择yum安装即可支持Zookeeper
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  1.4.2.1Zookeeper配置文件详解
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  1.4.2.2Zookeeper配置文件修改

  由于是伪集群的配置方式,B(IP地址)都是一样,所以不同的Zookeeper实例通信端口号不能一样,所以要给它分配不同的端口号。
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  1、创建三个目录来存放Zookeeper的数据
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  2、生成三份Zookeeper配置文件
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  3、修改zk2、zk3对应的数据存放目录以及端口
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  1.4.2.3Zookeeper角色查看

  1、启动Zookeeper并查看角色
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  2、连接Zookeeper
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  五、Mesos集群部署

  安装Mesosphere仓库,需要在Mesos Master和Mesos Slave节点安装。

  1.5.1Mesos_Master部署
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  1.5.2Mesos_Slave部署
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  1.5.3Mesos_Web界面

  访问:http://192.168.56.11:5050,如图1.5-1所示:
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  图1.5-1Tasks表格没有任何条目

  运行Mesos任务,可以在Web界面查看task如图1.5-2所示:
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  图1.5-2运行Mesos任务

  1.5.4Marathon调用Mesos运行Docker容器
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  通过marathon默认监听8080端口,通过marathon创建项目,如图1.5-3所示:
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  图1.5-3Marathon界面

  下面通过Mesos调度,使用marathon来创建一个nginx镜像的Docker容器,Marathon启动时会读取/etc/mesos/zk配置文件,Marathon通过Zookeeper来找到Mesos Master。

  Marathon有自己的REST API,我们通过API的方式来创建一个Nginx的Docker容器。首先创建如下的配置文件nginx.json
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  使用curl的方式调用
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  访问Docker随机启动的端口31011,如图1.5-4所示:
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  图1.5-4成功访问Nginx界面

  在MarathonWeb界面查看,如图1.5-5所示:
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  图1.5-5MarathonWeb界面查看Nginx已经在运行

  在Mesos界面查看,如图1.5-6所示:
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  图1.5-5Mesos界面查看Nginx Tasks

  也可以点击Marathon左上角的创建进行创建容器。

  注意:这里哪Nginx来举例,注册中心的marathon+mesos+Docker集群是不适合用于服务的,也就是说不适合于对外开放端口的。比如说爬虫,因为不开放端口,需要做的仅仅是从队列中取资源,然后处理,存库。

  这个仅仅是job的发布管理运行,还有没CI,也就是说持续集成,后期我会发布jenkins+Docker+mesos+marathon+git持续集成的方案,如果将代码发布结合DCO框架。

原文作者:徐亮伟  来源:DBAplus社群

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