由浅入深 | 如何优雅地写一个Mesos Framework

上周小数羞涩出镜，和数人云架构师春明一起为大家进行了在线直播的干货分享，今天小数抱来了实录，大家可以一睹为快啦！
本文从Mesos的基础概念讲起，不懂Mesos的小伙伴也完全没有问题，一步一步教你写出优雅的Framework，让Mesos更加强大好用：）

今天主要和大家聊一聊Mesos、Marathon，以及数人云刚刚开源不久的一个Mesos Framework——Swan。

什么是Mesos

微服务概念起来之后，很多大型互联网公司需要把资源（比如说几千台机器、几万台机器）抽象工作，让更多人来使用。之前大家的做法比较粗暴，一个部门分几百台机器，一个项目分几百台机器，然后把程序裸跑在一些硬件或者虚拟机上，但这个过程中资源的利用率不是很高。

另一方面，有些增加资源的场景中，增加一些机器非常缓慢，安装、做机器的provision等等都很困难。因此一些聪明的工程师就萌生了一个想法：能不能把这些资源都抽象，需要的时候分配给不同的人来使用？这个背景诞生了Mesos，即资源调度的工具。资源调度器Mesos不是创新，它源自于Google Omega的论文，由Twitter的公司最早推出来。

最近一段时间使用Mesos的API以及看代码时间比较多，接下和大家分享一下我对Mesos内部的理解。

Mesos的内部构成

Mesos master&slave

首先，Mesos是一个分布式的架构，它分Mesos master和Mesos slave，slave和master分别有不同的职责。从Mesos的源代码可以看出Mesos实现得比较优雅——它是一个C++代码。代码中有大量的关键词叫process，它不是传统意义上的进程，而是一种抽象的libprocess，libprocess是它最核心的库。如果大家以前使用过Erlang的语言就知道libprocess实际是对Erlang的IO和通讯模型的一个抽象。

libprocess，在Erlang里面也叫进程，实际上是一个虚拟进程，在运行Erlang的VM上。它最优的特点是消息在不同的process之间传递，它抽象了process，消息传递其实是一个事件的库。向process里发一个消息，这个消息不是直接打到process，而是中间有一个buffer的过程。

这样做的优点是特别适合分布式的系统，以前最常用的做法是监听网络端口，有包来了，有一个模块专门负责解这个包，解开一个协议后把这个协议发到后面一个处理进程，这个处理的进程可能是IO操作，可能去做其它事情，然后里面有很多IO上的Block，最后构造出一个response，通过一个socket传给客户端。这是最常用的一个写网络程序的办法，但是这里有一个大的IO上Block的地方——后面处理的逻辑依赖于解包的逻辑。如果处理逻辑很快，但解包逻辑很慢，后面会拖慢，都在等解包。

后来人们想到一种IO处理的方式，让任何一个东西都是分离的，比如从某一个端口收到一个消息，有一个单独的进程，一个线程或者其它的东西去处理这个唯一的请求。这个线程很重，后来大家又发明了一些其它的东西，比如golang里面去搞一个channel，Erlang里面去搞一个process。libprocess实际上做了IO方面的事情， Mesos大量使用这个模型。

Zookeeper

Mesos底层实际上依赖于Zookeeper，为了保证分布式存储最终一致性。在Mesos运行过程中产生了一些数据，最终都会落在Zookeeper。因为Mesos是多个master，为了达到HA的需求，只要一个master活的，那么整个服务就能得到保证。

protobuf

Mesos内部在通信里面选择了protobuf协议。好处是比较流行，各个语言的库都比较多，结构化的语义也比较强，所以Mesos内部选择了protobuf。

至此，简单介绍了Mesos内部的一些动作。接下来介绍Mesos提出的一些概念。

Mesos概念解析

Mesos master&slave

Mesos是一个分布式的系统，分master和slave， master的部分主要协调任务的分发、一些资源的调度。slave是负责执行的部分，比如一个任务最终是slave去执行的。当然，可以配在master执行。Mesos是一个双层调度，slave处于下层，也就是说可以动态的增加或者减少一些slave而不影响整个的任务池资源的变化，不影响上一层的任务。

Executor

Executor是真正的执行任务的逻辑。Mesos平台不太区分需要执行什么任务，所以它给用户一些灵活性，可以写不同的Executor。比如最常用的Mesos运行容器的部分，就是一个Executor。还有Map Reduce的大型任务，一个Map、一个Reduce， Executor都可以执行。它的表现形式可以是一个二进制，Mesos在运行时，slave会把Executor从远程一个URL上拉下来，然后开始执行Executor。

Scheduler

Scheduler的意思是调度， Mesos master和slave把资源收上来之后，再把这些任务交给Scheduler，由Scheduler决定应该运行什么Task。

Framework

Framework是双层调度的上一层，也就是由Framework来决定到底该执行什么任务，然后执行多少这样的任务。

Offer

Offer是Mesos资源的抽象，比如说有多少CPU、多少memory，disc是多少，都放在Offer里，打包给一个Framework，然后Framework来决定到底怎么用这个Offer。

Task

Task实际上是运行的小任务。有两大类Task，一大类我们叫Long Running Task，比如Docker的一个进程或者其它的进程。另外一类是Batch类型任务，这类应用非常广泛，比如说Map Reduce这么一个小任务或者是定时任务。

Mesos内部工作原理

这里分别介绍一下刚才提到的这些名词，说一说它们都是如何工作的。

Mesos master & slave

Mesos master是整个集群的核心，master为了保证高可用其实是可以跑多个master，分布式系统为了保证尽量的高可用，其实是可以有多个master在那儿运行的。比如倒了几个master，不会影响整个服务。Mesos master主要内部的工作有：Framework注册或者Framework出了什么问题，它来保证Framework的生命周期；slave的添加、slave的异常、slave的任务分配，我把它叫做slave的Lifecycle；Task Management，比如说Mesos master可能记录了哪些Task运行在哪些slave上；Resource Allocation&Offer，就是说slave有什么资源汇报给master，然后由master把这些任务交给注册在这个master上的一些Framework。

slave可以动态添加和减少，它lost不会影响整个服务，只是把这个事件（比如说一个slave掉了）由master去通知Framework。在Mesos slave代码里有大量执行器，即Executor的逻辑，因为所有Executor都是在slave上执行的，包括把Executor从远程拉下来、开始执行Executor、开始执行launch task，维护task的生命周期，task fail了如何去做等等。

Mesos Framework

Mesos的定位是一些资源的调度，它把任务的调度交给了Framework来做，Mesos只关心资源以及把资源给了谁， Framework来决定哪些资源怎么去使用。Mesos鼓励Framework在上面共生。想象一下，作为一个大型公司，有很多的资源，有核心的一组人来维护Mesos的集群，不断的往Mesos上添加资源和减少资源，而把Framework执行的能力交给其它的组、需要资源的那些组，各个组就可以写自己的Framework，丢到整个大的Mesos集群上来执行了。Mesos框架上和执行上各种各样的Framework，而Mesos本身也不了解为什么Framework工作，它只是知道把Offer给Framework，然后Framework告诉它来执行什么样的Executor。

两个比较流行的Framework

Marathon Framework，它的任务偏Long Running，核心是application。因为Mesos只关注task本身，task偏向于小任务，不会产生什么巨大的效应，而在企业里面尤其是弹性应用，更多是一个应用，它有很多的实例来执行，这就是Marathon来做的。

Chornous是一个偏Job、定时任务类型，如果把定时任务以Docker形式发出来，这个Chornous是非常适合的。传统的的Cron Job也是解决这类问题， Cron Job其实有很大的痛点，因为Cron Job是跑在主机上的，主机有limit的限制，如何把Cron Job放在多机上，需要有一个很好的哈希算法。到底如何把一堆单台机器很难执行的多个job水平分布在很多机器上，很麻烦。但是有了这个Chornous的Framework，事情就变得简单多了。

Scheduler/Scheduler Driver

它们俩区分度不是太大，有一些区分。Scheduler是做任务分配的，它从master上得到一个Offer的事件，拿到Offer后，决定到底接受这个Offer还是拒绝，接受这个Offer之后，把什么样的Task放在这个Offer上， Framework也开始占用这个Offer，这是Scheduler做的事情。Scheduler Driver其实是偏消息通信的那一部分，而Scheduler可定制化特别强，在代码里看到Scheduler其实是一个java的abstract glass，相当于一个interface，Framework自己去实现这么一个东西。如果想写一个Framework，其实大部分时间在如何写好一个Scheduler实现这一部分。

Executor/Executor Driver

如果Executor和Scheduler是对应的， Executor就是执行的这一部分。Mesos container这个Executor是Mesos自己提供的，不用写Executor就可以launch一个Docker的任务。但如果有一些自己的需求，就需要去实现一个Executor，比如七牛和乐视实现了一些Executor。

举例来说，处理图片、处理文件的Executor，偏向于这种小任务，写一个Executor来实现这个interface，最终打成一个二进制，放在一个URL里面。在Framework，slave就可以把这个Executor拉下来，然后执行这个Tasks。Executor是一个独立的二进制，它和master、和slave之间的通信是要支持RBC的。

Marathon

刚才已经提到了Marathon基本的功能，Marathon作为一个Long Running上一层的调度机制，为用户做了很多有意义的事情。单纯一个Mesos的话做不了什么，因为Task的力度特别小，Mesos的功能更偏重于资源的管理、资源的调度，Marathon更偏向于一些任务。

Marathon提出了几个概念，最核心的概念叫application，还有Group的application，是一组的application。一个application是什么呢？比如一个Rails的任务、NodeJS任务或者其它的一些任务，在部署的时候并不是部署一个Task，而是部署非常多的Task，application就是一组Task。这个Task在Marathon里面叫instance，可以选择scale down或者scale up这些instance，这些任务最终交给Mesos，Mesos调度到不同的slave上。

围绕着这个application，Marathon就提供了一些概念叫Group，Group是一组application。举例来说，在内部可能有很多的微服务，这些微服务达到同一个目标，比如说服务之间还有调用、还有依赖，这时去发一个Group application就比较好用。但实际工作中，因为生产级别的服务对稳定性的要求很高， Group之间其实假设服务和服务之间是有一定的依赖。

Marathon提供了一个有意思的feature—— rolling update。假如有APP的新版本上来，它可以通过一定的机制去发多个版本，而且可以多个版本共存。如果那个新版本没有问题的话，可以继续preceeding deployment。如果有问题的话，可以Rollback。这时有两个概念Deployment和Version，可以选定哪一个Version，想Rollback哪个Version。Deployment是每次update，每次更新、每次重新的Deployment、每次scale，都会在内部生成一个Deployment，和应用一对多有关。有趣的是Deployment之间是不可以重叠的，Deployment是一种部署排队的机制，Deployment不可以多个同时进行，既想update又想scale，会让Marathon崩溃。

Marathon scale和rolling update的功能都非常有用，比如新浪微博现在有一个大的事件，需要更多的Task顶上来，立刻 scale up，只要资源足够就可以无限多的Task生成。Rollback，如果有一个版本有问题，可以瞬间Rollback到以前一个健康的版本。

虽然Mesos对下面的资源做了一些抽象，但是有时候有一些倾向性，比如希望CPU使用率比较高的一些任务调度到CPU比较好的机器上，需要一种在调度上的倾向性来满足刚才的场景。很多调度器都有类似的功能，叫Constraints，比如一台主机的label，要把Task打到一组主机这样的Label上或者是Host name like，这是Marathon做的，Mesos不用做这类的事情。

Marathon的接口非常友好，都是HTTP的接口。Mesos的接口by design不是面向最终用户，所以它的接口并不是那么友好。马拉松的UI也非常漂亮，尤其是新版。

Mesos调度器Swan

最后介绍一下Swan（https://github.com/Dataman-Cl... ）这个项目，Swan是最近数人云做的一个Mesos的Framework，定位是做一个General Purpose Long Running Task的Framework。数人云使用马拉松较长时间，发现不太满足需求，比如很难做一些定制化，控制不住它的发展趋势。我们希望研发一款工具既有马拉松的功能又自主可控、添加一些想要的featur，具体的feature会在下文中逐一介绍。

我们希望这个通用性的Framework在任何情况下，服务不会受到影响。因为Mesos HA这方面已经做得很好，所以Framework不会是单点，首先Swan要支持HA，因为受到Swarmkit启发比较大， Swarmkit天生就是Raft协议，在一堆manager中只要有一个活的，就能健康的对外服务。

Marathon没怎么做服务发现，无非是把端口暴露出来，哪个任务在哪些IP和端口上，通过API的形式告诉给外面。Swan里内置服务发现，会有一个列表告诉外面哪些服务跑在哪些端口、哪些APP上。

DNS是服务发现的另一种。主流的一些Framework都把DNS这个功能放在了比较核心的位置，比如K8s里面的SkyNet，Mesos曾经以前有Mesos DNS，以及Swarmkit，Swarm的服务发现分为DNS Round Robin和IPVS两种，把DNS放在Swan这个模块里更加的可控。它不单是一个DNS，同时是一个DNS的代理。这样最终能实现的效果，在企业内部通过我们的DNS和用户的DNS来混搭，来达到一种Mesos内部和外部互相调用，在浏览器上既可以访问Mesos内部的东西又可以访问外面的东西，达到比较完美的效果。

Proxy，并不单是Proxy，还有负载均衡。最常见的Proxy的工具有HAProxy或者nginx。 HAProxy和nginx虽然很优秀、性能很好，缺点是可控性太差，很难控制它。HA可编程的能力很差，Nginx可编程的能力不错，新浪微博有一个项目叫upsync-module，非常优秀。之前评估过这个项目，发现集成这两个的难度很大。

我的分享就到这里，谢谢大家。