【云计算】mesos+marathon 服务发现、负载均衡、监控告警方案

Mesos-dns 和 Marathon-lb 是mesosphere 官网提供的两种服务发现和负载均衡工具。官方的文档主要针对DCOS，针对其它系统的相关中文文档不多，下面是我在Centos7上的安装说明和使用总结。

1. Mesos服务发现与负载均衡

默认情况下，mesos marathon会把app发布到随机节点的随机端口上，当mesos slaves和app越来越多的时候，想查找某组app就变得困难。

mesos提供了两个工具：mesos-dns和marathon-lb。mesos-dns是一个服务发现工具，marathon-lb不仅是服务发现工具，还是负载均衡工具。

2. mesos-dns

Mesos-dns是 mesos 服务发现工具，能查找app的Ip，端口号以及master，leader等信息。

2.1 安装

从下述地址下载mesos-dns二进制文件：

https://github.com/mesosphere/mesos-dns/releases

重命名为mesos-dns

chmod +x mesos-dns

按照官方文档编写config.json，填入zk、master等相关信息

2.2 启动

2.2.1 命令行方式

mesos-dns -config config.json

2.2.2 也可以用marathon部署

#mesos-dns.json

{
"id": "mesos-dns",
"cpus": 0.5,
"mem": 128.0,
"instances": 3,
"constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
"cmd": "/opt/mesos-dns/mesos-dns -config /opt/mesos-dns/config.json"
}

#向marathon发送部署内容

curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@mesos-dns.json

图中的mesos-dns是通过marathon部署的mesos-dns，共两个实例。

2.3 使用方法

注：slave4是安装了mesos-dns的主机名

2.3.1 查找app的ip

dig test-app.marathon.mesos +short @slave4

172.17.0.2

2.3.2 查找app所在节点的IP

dig test-app.marathon.slave.mesos +short @slave4

172.31.17.33
172.31.17.31
172.31.17.32

2.3.3 查找app服务端口号

dig SRV _test-app._tcp.marathon.mesos +short @slave4

0 0 31234 test-app-s3ehn-s11.marathon.slave.mesos.

0 0 31846 test-app-zfp5d-s10.marathon.slave.mesos.

0 0 31114 test-app-3xynw-s12.marathon.slave.mesos.

3. marathon-lb

Marathon-lb既是一个服务发现工具，也是负载均衡工具，它集成了haproxy，自动获取各个app的信息，为每一组app生成haproxy配置，通过servicePort或者web虚拟主机提供服务。

要使用marathonn-lb，每组app必须设置HAPROXY_GROUP标签。

Marathon-lb运行时绑定在各组app定义的服务端口（servicePort，如果app不定义servicePort，marathon会随机分配端口号）上，可以通过marathon-lb所在节点的相关服务端口访问各组app。

例如：marathon-lb部署在slave5，test-app 部署在slave1，test-app 的servicePort是10004，那么可以在slave5的 10004端口访问到test-app提供的服务。

由于servicePort 非80、443端口（80、443端口已被marathon-lb中的 haproxy独占），对于web服务来说不太方便，可以使用 haproxy虚拟主机解决这个问题：

在提供web服务的app配置里增加HAPROXY_{n}_VHOST（WEB虚拟主机）标签，marathon-lb会自动把这组app的WEB集群服务发布在marathon-lb所在节点的80和443端口上，用户设置DNS后通过虚拟主机名来访问。

3.1 安装

#下载marathon-lb镜像

docker pull docker.io/mesosphere/marathon-lb

可以通过docker run运行，也可以通过marathon部署到mesos集群里。

3.2 运行

3.2.1 命令行运行

docker run -d --privileged -e PORTS=9090 --net=host docker.io/mesosphere/marathon-lb sse -m http://master1_ip:8080 -m http://master2_ip:8080 -m http://master3_ip:8080  --group external

3.2.2 通过marathon部署

{
"id": "marathon-lb",
"instances": 3,
"constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
"container": {
"type": "DOCKER",
"docker": {
"image": "docker.io/mesosphere/marathon-lb",
"privileged": true,
"network": "HOST"
}
},
"args": ["sse", "-m","http://master1_ip:8080", "-m","http://master2_ip:8080", "-m","http://master3_ip:8080","--group", "external"]
}

curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@marathon-lb.json

3.3 使用方法

下面使用marathon-lb对http服务进行服务发现和负载均衡：

3.3.1 发布app

# 先创建app的json配置信息

一定要加上HAPROXY_GROUP标签，对于web服务，可以加上VHOST标签，让marathon-lb设置WEB虚拟主机；

对于web服务，servicePort设置为0即可，marathon-lb会自动把web服务集群发布到80、443上；

{
"id": "test-app",
"labels": {
"HAPROXY_GROUP":"external",
"HAPROXY_0_VHOST":"test-app.XXXXX.com"
},
"cpus": 0.5,
"mem": 64.0,
"instances": 3,
"constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
"container": {
"type": "DOCKER",
"docker": {
"image": "httpd",
"privileged": false,
"network": "BRIDGE",
"portMappings": [
{ "containerPort": 80, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp"}
]
}
}
}

#发布app

curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@test-app.json

3.3.2 访问app

先设置DNS或者hosts文件：

172.31.17.34 test-app.XXXXX.com

用浏览器通过http和https访问虚拟主机，发现服务已经启动，实际上是marathon-lb内置的haproxy对test-app的三个实例配置的web服务集群：

http://test-app.XXXXX.com

https://test-app.XXXXX.com

对于marathon-lb，可以同时部署多台，然后用DNS轮询或者keepalived虚拟IP实现高可用。

前几天我在mesos平台上基于 cadvisor部署了 influxdb 和 grafana，用于监控 mesos 以及 docker app 运行信息，发现这套监控系统不太适合 mesos + docker 的架构，原因是：

1）mesos task id 和 docker container name 不一致

cadvisor 的设计基于 docker host，没有考虑到mesos 数据中心；

cadvisor 用 docker name（docker ps能看到）来标记抓取的数据，而 mesos 用 task id（在mesos ui 或者metrics里能看到） 来标记正在运行的任务。mesos task 的类型可以是 docker 容器，也可以是非容器。mesos task id 与docker container name 的命名也是完全不一样的。

上述问题导致 cadvisor 抓取到数据后，用户难以识别属于哪个 mesos task

2）cadvisor 和 grafana 不支持报警

经过查询资料，发现 mesos-exporter + prometheus + alert-manager 是个很好的组合，可以解决上述问题：

mesos-exporter 是 mesosphere 开发的工具，用于导出 mesos 集群包括 task 的监控数据并传递给prometheus；prometheus是个集 db、graph、statistic 于一体的监控工具；alert-manager 是 prometheus 的报警工具

搭建方法：

1. build mesos-exporter

1 2 3

git clone https://github.com/mesosphere/mesos_exporter.git cd mesos_exporter docker build -f Dockerfile -t mesosphere/mesos-exporter .

2. docker pull prometheus, alert-manager

3. 部署 mesos-exporter, alert-manager, prometheus

mesos-exporter：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

{   "id": "mesos-exporter-slave",   "instances": 6,   "cpus": 0.2,   "mem": 128,   "args": [       "-slave=http://127.0.0.1:5051",       "-timeout=5s"   ],   "constraints": [       ["hostname","UNIQUE"],       ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]   ],   "container": {     "type": "DOCKER",     "docker": {       "image": "172.31.17.36:5000/mesos-exporter:latest",       "network": "HOST"     },     "volumes": [       {         "containerPath": "/etc/localtime",         "hostPath": "/etc/localtime",         "mode": "RO"       }     ]   } }

请打开slave 防火墙的9110/tcp 端口

alert-manager:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

{   "id": "alertmanager",   "instances": 1,   "cpus": 0.5,   "mem": 128,   "constraints": [       ["hostname","UNIQUE"],       ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]   ],   "labels": {     "HAPROXY_GROUP":"external",     "HAPROXY_0_VHOST":"alertmanager.XXXXX.com"   },   "container": {     "type": "DOCKER",     "docker": {       "image": "172.31.17.36:5000/alertmanager:latest",       "network": "BRIDGE",       "portMappings": [         { "containerPort": 9093, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }       ]     },     "volumes": [       {         "containerPath": "/etc/localtime",         "hostPath": "/etc/localtime",         "mode": "RO"       },       {         "containerPath": "/etc/alertmanager/config.yml",         "hostPath": "/var/nfsshare/alertmanager/config.yml",         "mode": "RO"       },       {         "containerPath": "/alertmanager",         "hostPath": "/var/nfsshare/alertmanager/data",         "mode": "RW"       }     ]   } }

prometheus：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

{   "id": "prometheus",   "instances": 1,   "cpus": 0.5,   "mem": 128,   "args": [       "-config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml",       "-storage.local.path=/prometheus",       "-web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries",       "-web.console.templates=/etc/prometheus/consoles",       "-alertmanager.url=http://alertmanager.XXXXX.com"   ],   "constraints": [       ["hostname","UNIQUE"],       ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]   ],   "labels": {     "HAPROXY_GROUP":"external",     "HAPROXY_0_VHOST":"prometheus.XXXXX.com"   },   "container": {     "type": "DOCKER",     "docker": {       "image": "172.31.17.36:5000/prometheus:latest",       "network": "BRIDGE",       "portMappings": [         { "containerPort": 9090, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }       ]     },     "volumes": [       {         "containerPath": "/etc/localtime",         "hostPath": "/etc/localtime",         "mode": "RO"       },       {         "containerPath": "/etc/prometheus",         "hostPath": "/var/nfsshare/prometheus/conf",         "mode": "RO"       },       {         "containerPath": "/prometheus",         "hostPath": "/var/nfsshare/prometheus/data",         "mode": "RW"       }     ]   } }

4. prometheus 配置

prometheus.yml

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

# my global config global:   scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.   evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.   # scrape_timeout is set to the global default (10s).     # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with   # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).   external_labels:       monitor: 'codelab-monitor'   # Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds. rule_files:   # - "first.rules"   # - "second.rules"   scrape_configs:   - job_name: 'mesos-slaves'     scrape_interval: 5s     metrics_path: '/metrics'     scheme: 'http'     target_groups:       - targets: ['172.31.17.31:9110', '172.31.17.32:9110', '172.31.17.33:9110', '172.31.17.34:9110', '172.31.17.35:9110', '172.31.17.36:9110']       - labels:           group: 'office'

　　

待补充 ...

5. 报警设置

待补充 ...

6. 与 grafana 集成

prometheus的 graph 功能不太完善，可以与 grafana 集成，让 grafana 承担 graph 功能。

data source 设置：

7. 附：mesos metrics 和 statics 地址

http://master1:5050/metrics/snapshot

http://slave4:5051/metrics/snapshot

http://master1:5050/master/state.json

http://slave4:5051/monitor/statistics.json

用户可以基于上述页面的数据，编写自己的监控程序。

参考资料：

[经验交流] Mesos-dns 和 Marathon-lb 简要使用方法：http://www.cnblogs.com/hahp/p/5396302.html

[系统集成] 部署 mesos-exporter 和 prometheus 监控 mesos task：http://www.cnblogs.com/hahp/p/5614285.html