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

参考赵班长的unixhot以及马亮blog

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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Leader。

3)Leader根据Follower的zxid确定同步点。

4)完成同步后通知Follower已经成为uptodate状态。

5)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：

1)恢复数据

2)维持与learner的心跳，接收learner请求并判断learner的请求消息类型

3)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：

1)向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）。

2)接收Leader消息并进行处理。

3)接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票。

4)返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：

1)PING消息：心跳消息。

2)PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票。

3)COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息。

4)UPTODATE消息：表明同步完成。

5)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。

6)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。

1.3Marathon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。

1.4docker集群实践

1.4.1集群环境准备

主机名	IP地址(Host-Only)	描述
linux-node1.com	eth0:192.168.56.11	Mesos Master、Mesos Slave、Marathon
linux-node2.com	eth0:192.168.56.12	Zookeeper、Mesos Slave
备注	Zookeeper使用伪分布式不是，也就是一台虚拟机上启动三个不同端口的Zookeeper实例

Linux-node1实践环境

[root@linux-node1 ~]# cat /etc/redhat-release #查看系统版本

CentOS Linux release 7.1.1503 (Core)

[root@linux-node1 ~]# uname -r #查看内核信息

3.10.0-229.el7.x86_64

[root@linux-node1 ~]# getenforce#检测selinux是否关闭

Permissive

[root@linux-node1 ~]# systemctl stop firewalld #关闭firewall防火墙

Linux-node2实践环境

[root@linux-node2 ~]# cat /etc/redhat-release #查看系统版本

CentOS Linux release 7.1.1503 (Core)

[root@linux-node2 ~]# uname -r #查看内核信息

3.10.0-229.el7.x86_64

[root@linux-node2 ~]# getenforce
#检测selinux是否关闭

Permissive

[root@linux-node2 ~]# systemctl stop firewalld #关闭firewall防火墙

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

[root@linux-node2 ~]# yum install -y java #安装java

[root@linux-node2 ~]# cd /usr/local/src/ #进入源码安装目录

[root@linux-node2 src]# wget
http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.8.tar.gz #下载Zookeeper稳定版3.4.8

[root@linux-node2 src]# tar xf
zookeeper-3.4.8.tar.gz #解压Zookeeper

[root@linux-node2 src]# mv zookeeper-3.4.8
/usr/local/ #将Zookeeper移动/usr/local/

[root@linux-node2 src]# ln -s
/usr/local/zookeeper-3.4.8/ /usr/local/zookeeper #给Zookeeper做一个软链接,方便以后升级等操作

1.4.2.1Zookeeper配置文件详解

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。

[root@linux-node2 src]# cd /usr/local/zookeeper/conf/ #进入Zookeeper配置文件目录

[root@linux-node2 conf]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg #重新命名为zoo.cfg

[root@linux-node2 conf]# cat zoo.cfg

tickTime=2000 #Zookeeper服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳。

initLimit=10个心跳的时间秒。

syncLimit=5 #表示Leader与Follower之间发送消息时请求和应答时间长度，最长不能超过多少个tickTime的时间长度，总的时间长度就是2*2000=4秒。

dataDir=/tmp/zookeeper #数据存放目录

clientPort=2181 #客户端连接端口

#maxClientCnxns=60 ，但是有的团队将几十个应用全部部署到一台机器上,以方便测试,这样这个数值就会超过。

#autopurge.purgeInterval=1 或更大的整数,默认是0,表示不开启自己清理功能。

#autopurge.snapRetainCount=3 个。

server.A=B：C：D：

A：#代表一个数字,表示这个是几号服务器。

B：#代表服务器的IP地址。

C：#代表服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口。

D：#如果集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

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。

[root@linux-node2 conf]# grep '^[a-z]' zoo.cfg#过滤出修改好的配置

tickTime=2000

initLimit=10

syncLimit=5

dataDir=/data/zk1

clientPort=2181

server.1=192.168.56.12:3181:4181

server.2=192.168.56.12:3182:4182

server.3=192.168.56.12:3183:4183

1、创建三个目录来存放Zookeeper的数据

[root@linux-node2 conf]# mkdir -p
/data/{zk1,zk2,zk3}

[root@linux-node2 conf]# echo "1" > /data/zk1/myid

[root@linux-node2 conf]# echo "2" > /data/zk2/myid

[root@linux-node2 conf]# echo "3" >
/data/zk3/myid

2、生成三份Zookeeper配置文件

[root@linux-node2 conf]# pwd

/usr/local/zookeeper/conf

[root@linux-node2 conf]# cp zoo.cfg zk1.cfg

[root@linux-node2 conf]# cp zoo.cfg zk2.cfg

[root@linux-node2 conf]# cp zoo.cfg zk3.cfg

3、修改zk2、zk3对应的数据存放目录以及端口

[root@linux-node2 conf]# pwd

/usr/local/zookeeper/conf

[root@linux-node2 conf]# sed -i 's#zk1#zk2#g' zk2.cfg

[root@linux-node2 conf]# sed -i 's#zk1#zk3#g'
zk3.cfg

[root@linux-node2 conf]# sed -i 's#2181#2182#g'
zk2.cfg

[root@linux-node2 conf]# sed -i 's#2181#2183#g'
zk3.cfg

1.4.2.3Zookeeper角色查看

1、启动Zookeeper并查看角色

[root@linux-node2 conf]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh
start /usr/local/zookeeper/conf/zk1.cfg #启动zk1