Mesos+Zookeeper+Marathon+Docker分布式集群管理最佳实践
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mesos+Zookeeper+Marathon+Docker分布式集群管理最佳实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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1.1Mesos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
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
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
1、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。
2、master给计算框架1发送一个在slave上可用的资源描述。
3、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。
4、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。
1.2Zookeeper简介
Zookeeper是一个分不是的,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在工作过程中三中状态。
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选主流程
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:
1、基于Basic paxos实现
2、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。
1)Leader等待server连接。
2)Follower连接Leader,将最大的zxid发送给LeaderMesos+Zookeeper+Marathon+Docker分布式集群管理最佳实践
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