定制化Mesos任务运行的几种方法

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Mesos架构如下

这个图比较的著名了，也有很多文章介绍这个图，详情可以看文章http://mesos.apache.org/documentation/latest/architecture/，这里不做过多的介绍。

从图中可以看到，Mesos有Framework(Framework里面有Scheduler), Master(Master里面有allocator), Agent, Executor, Task几部分组成。这里面有两层的Scheduler，一层在Master里面，allocator会将资源公平的分给每一个Framework，二层在Framework里面，Framework的scheduler将资源按规则分配给Task。

 

Mesos的这几个角色在一个任务运行的生命周期中，相互关系如下：

 

Agent会将资源汇报给Master，Master会根据allocator的策略将资源offer给framework的scheduler。Scheduler 可以accept这个资源，运行一个Task，Master将Task交给Agent，Agent交给Executor去真正的运行这个Task。

 

这个图相对比较的简略，真正详细的过程比这个复杂很多，大家可以参考这篇博客http://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/5926724.html，在代码级别分析了整个任务运行的过程，还画了一个泳道图http://images2015.cnblogs.com/blog/635909/201608/635909-20160806163718778-1628977219.png。

 

要研究Mesos，熟悉整个过程非常重要，这样一个任务运行出现问题的时候，才能比较好的定位问题在哪里，如果解决。Mesos将一个简单的任务的运行过程，分成如此多的层次，如此多的角色来做，是为了双层调度和灵活配置，这是一个内核应该做的事情。

 

我们如何干预一个Task的运行过程呢？

第一、写一个Framework

如果你想完全自己控制Task的运行，而非让Marathon来运行并保持一个无状态的Task长运行，就需要自己写一个Framework，在你的Framework里面，三个Task之间的关系你可以自己定义，而非像Marathon一样，Task * 3，3个任务不分彼此，你的Framework可以控制这三个Task一主两备，可以控制三个Task的启动顺序，可以将一个先启动的Task的IP，位置等通过环境变量告知另外两个Task。

写一个Framework需要写一个Scheduler，实现一些接口，如文档http://mesos.apache.org/documentation/latest/app-framework-development-guide/中所述。

然后使用使用MesosSchedulerDriver来运行这个Scheduler。

其实Mesos这些模块之间的通信都是通过Protocol Buffer定义消息来交互的，然而如果让Framework的开发人员还要学会如何使用Protocol Buffer消息和Mesos Master通信，是很痛苦的事情，所以MesosSchedulerDriver帮助你做了这个事情，你只需要实现Scheduler定义的接口就可以了，不需要了解这些接口是谁调用的，调用了接口之后，消息如何传给Mesos Master。

所有的接口里面，最重要的是resourceOffers函数，根据得到的offers(每个slave都有多少资源)，创建一系列tasks，然后调用MesosSchedulerDriver的launchTasks函数，MesosSchedulerDriver会将这些tasks封装为LaunchTasksMessage发送给Mesos Master。

 

第二、写一个Allocator

通过上面的描述，Mesos有两层调度，第一层就是Allocator，将资源分配给Framework。

Mesos允许用户通过自己写Module的方式，写一个so，然后启动的时候加载进去，然后在命令行里面指定使用so中的哪个Module。

当然写Allocator的不多，因为Mesos的DRF算法是Mesos的核心，如果不用这个算法，还不如不用mesos。

Mesos源码中默认的Allocator，即HierarchicalDRFAllocator的位置在$MESOS_HOME/src/master/allocator/mesos/hierarchical.hpp，而DRF中对每个Framework排序的Sorter位于$MESOS_HOME/src/master/allocator/sorter/drf/sorter.cpp，可以查看其源码了解它的工作原理。

HierarchicalDRF的基本原理

如何作出offer分配的决定是由资源分配模块Allocator实现的，该模块存在于Master之中。资源分配模块确定Framework接受offer的顺序，与此同时，确保在资源利用最大化的条件下公平地共享资源。

由于Mesos为跨数据中心调度资源并且是异构的资源需求时，资源分配相比普通调度将会更加困难。因此Mesos采用了DRF（主导资源公平算法 Dominant Resource Fairness）

Framework拥有的全部资源类型份额中占最高百分比的就是Framework的主导份额。DRF算法会使用所有已注册的Framework来计算主导份额，以确保每个Framework能接收到其主导资源的公平份额。

 

举个例子

考虑一个9CPU，18GBRAM的系统，拥有两个用户，其中用户A运行的任务的需求向量为{1CPU, 4GB}，用户B运行的任务的需求向量为{3CPU，1GB}，用户可以执行尽量多的任务来使用系统的资源。

 

在上述方案中，A的每个任务消耗总cpu的1/9和总内存的2/9，所以A的dominant resource是内存；B的每个任务消耗总cpu的1/3和总内存的1/18，所以B的dominant resource为CPU。DRF会均衡用户的dominant shares，执行3个用户A的任务，执行2个用户B的任务。三个用户A的任务总共消耗了{3CPU，12GB}，两个用户B的任务总共消耗了{6CPU，2GB}；在这个分配中，每一个用户的dominant share是相等的，用户A获得了2/3的RAM，而用户B获得了2/3的CPU。

 

以上的这个分配可以用如下方式计算出来：x和y分别是用户A和用户B的分配任务的数目，那么用户A消耗了{xCPU，4xGB}，用户B消耗了{3yCPU，yGB}，在图三中用户A和用户B消耗了同等dominant resource；用户A的dominant share为4x/18，用户B的dominant share为3y/9。所以DRF分配可以通过求解以下的优化问题来得到：

max(x,y) #(Maximize allocations)
subject to
x + 3y <= 9 #(CPU constraint)
4x + y <= 18 #(Memory Constraint)
2x/9 = y/3 #(Equalize dominant shares)

最后解出x=3以及y=2，因而用户A获得{3CPU，12GB}，B得到{6CPU， 2GB}。

 

HierarchicalDRF核心算法实现在Src/main/allocator/mesos/hierarchical.cpp中HierarchicalAllocatorProcess::allocate函数中。

 

概况来说调用了三个Sorter(quotaRoleSorter, roleSorter, frameworkSorter)，对所有的Framework进行排序，哪个先得到资源，哪个后得到资源。

 

总的来说分两大步：先保证有quota的role，调用quotaRoleSorter，然后其他的资源没有quota的再分，调用roleSorter。

 

对于每一个大步分两个层次排序：一层是按照role排序，第二层是相同的role的不同Framework排序，调用frameworkSorter。

 

每一层的排序都是按照计算的share进行排序来先给谁，再给谁。

 

这里有几个概念容易混淆：Quota, Reservation, Role, Weight

• 每个Framework可以有Role，既用于权限，也用于资源分配

• 可以给某个role在offerResources的时候回复Offer::Operation::RESERVE,来预订某台slave上面的资源。Reservation是很具体的，具体到哪台机器的多少资源属于哪个Role

• Quota是每个Role的最小保证量，但是不具体到某个节点，而是在整个集群中保证有这么多就行了。

• Reserved资源也算在Quota里面。

• 不同的Role之间可以有Weight

 

在allocator算法结束之后，便调用Master::Offer，最终调用Framework的Scheduler的resourceOffers，让Framework进行二次调度。同上面的逻辑就串联起来。

 

第三、写一个Hook

你可以写hook模块，讲代码插在很多关键的步骤，从而改写整个Executor或者Docker或者Task的启动的整个过程。

 

可以干预的hook的地方定义在mesos/hook.hpp中。

 

Class hook定义如下：

其中比较常用的是slavePrelaunchDockerHook，可以在Docker启动之前做一些事情，比如准备工作。

还有slaveRemoveExecutorHook，这个可以在executor结束的时候，做一些事情，比如清理工作。

 

第四、创建Isolator

当你有一种新的资源需要管理，并且每个Task需要针对这个资源进行隔离的时候，写一个Isolator就是有必要的了。

例如默认的容器并不能动态指定并限制任务硬盘使用的大小，所以mesos-containerizer就有了"disk/du"来定时查看任务使用的硬盘大小，当超出限制的时候采取操作。

Src/slave/containerizer/mesos/containerizer.cpp里面列出了当前支持的isolator，你也可以实现自己的isolator，并且通过modules参数load进去。

 

Isolator定义了以下函数

 

在运行一个容器的最后，会调用每一个isolator的isolate函数，通过这个函数，可以对资源进行一定的限制，例如写入cgroup文件等，但是对于硬盘使用量，其实没有cgroup可以设置，需要过一段时间du一些，这就需要实现watch函数，过一段时间查看一下硬盘使用量，超过后做一定的操作。

 

第五、写一个Executor

如果运行一个普通的容器，或者命令行，则不需要实现Executor，仅仅Mesos默认的Executor就能够实现这个功能。如果你需要在Executor里面做很多自己定制化的工作，则需要自己写Executor。

 

写一个Executor需要实现一些接口，最重要的就是launchTask接口，然后MesosExecutorDriver将这个Executor运行起来。

 

就像Framework一样，Executor也是通过protocol buffer协议和Mesos-Agent进行沟通，通过MesosExecutorDriver，你不需要关心协议的事情，仅仅需要实现接口即可。

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