本文讲的是基于Jenkins与Apache Mesos构建弹性高可用的持续集成环境【编者的话】Jenkins是目前持续集成领域应用最为广泛的工具,通过Jenkins,项目可以进行自动化的编译、打包、分发与部署,通过持续不断的集成,减少了项目风险和重复过程,最终提高工作效率;Docker做为新的容器化的技术代表,能够保持跨环境的一致性,可以实现更快速地交付和部署;Apache Mesos做为一种分布式系统内核,可理解为一个集群管理器,通过对底层计算资源(物理机、虚拟机、云等)的CPU、内存、存储以及机器上的其他资源进行抽象,对抽象后的资源进行统一的管理调度,提供跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,非常有效的提高了分布式集群的资源利用率,使机器计算资源变得弹性可扩展。
Mesos通过对运行在其上的Framework按照role进行分组和设置权重的方式,保证高优先级的任务优先获得资源。另外Mesos有非常完善的failover机制,可以做到无缝升降级和容灾处理。Mesos Master服务通过ZooKeeper保证高可用,周期性健康检查失败Mesos Agent会被自动下线,Agent恢复之前不会再被分配任务,Agent短暂性失联也不会影响正在运行的任务,而对于与Mesos Master失联的Framework,指定时间内(Mesos Framework failover_timeout)重新注册Mesos Master也不会影响正在运行的任务。
传统的以实体机或虚拟机做为Jenkins slave方式,存在部署构建环境复杂、构建环境单点、不一致、作业构建时资源竞争以及资源利用不均衡等诸多问题。而Mesos通过Docker Container做隔离,将构建依赖打包到Docker Image中,保证了构建环境的一致性。Jenkins Master可以在构建作业构建动态Mesos资源申请做为slave节点,并在构建完成后将资源归还给Mesos(也可以一直保留)。Jenkins、Docker以及Mesos的结合,从根本上解决了传统slave构建环境单点、构建环境一致性、作业构建资源竞争以及利用不均衡等问题。
本文主要介绍基于Jenkins与Mesos快速搭建一套弹性的、高可用的持续集成环境。
注:Mesos已在FreeWheel公司用了一年时间,目前有超过90% Jenkins作业(CI总作业数约为13000个)通过Mesos提供的资源进行构建,平均每天构建近3000次,作业并发构建量高点时超过100个。
机器信息:
注: 配置中需加 "-H unix:///var/run/docker.sock",对于CentOS或Red Hat,推荐Docker Storage Driver采用Devicemapper的direct-lvm模式。
注:JDK 1.8的默认垃圾回收算法ParallelGC会导致Jenkins周期性的hang(表现为几分至十几分钟主页无法打开),需将垃圾回收算法替换为 Concurrent Mark Sweep(CMS)或Garbage First(G1)以此减少GC延迟。
另外:对于Jenkins的JVM调优、容灾以及高可用等我司具备一定经验和教训,有需要了解的同学可留言交流。
安装过程请参见官网: http://mesos.apache.org/gettingstarted/
方式2:YUM安装
安装Mesos依赖过程请参见官网: http://mesos.apache.org/gettingstarted/
添加yum源:
安装最新版本:
或指定版本安装:
注:Jenkins Master也需要安装Mesos,但无需启动Mesos服务。
2、3个ZooKeeper节点中/etc/zookeeper/conf/myid 分别配置1、2、3
3、将3个ZooKeeper节点中的/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg,分别增加如下配置:
注:ZooKeeper集群规模建议3或5,过多可能会导致 replicated log损坏。
访问Mesos Master,地址如下:
Mesos Agent信息如下:
Mesos将以上10个Mesos Agent的计算资源做了抽象,用户角度看来就像一个高配的计算机。
配置图示和重点参数说明如下:
点击"Advanced...",配置Slave相关信息图示及重点参数说明如下:
说明:CPU最小可为千分之一核即0.001CPU,内存可为1MB。总分配给slave的CPU为Jenkins Slave CPUs (Minimum/Maximum number of Executors per Slave) * Jenkins Executor CPUs,分配内存总数与CPU计算方式类似。
点击"Advanced...",选中Use Docker Containerizer与Docker,配置用Docker做隔离相关信息图示及重点参数说明如下:
说明:默认情况下Mesos会覆盖Dockerfile中的Entrypoint,一个workround方式是勾选Use custom docker command shell,并在Custom docker command shell中加上-c,如无Entrypoint,此步骤忽略。
并在Dockerfile中末尾加上"/bin/sh", 示例如下:
如果有Docker化slave中执行Docker命令的需求(Docker in Docker),可配置如下:
另外,如果需要作业构建完成后,尽快销毁Container(超过slave idel时间)释放资源,可作如下配置:
其中mesos-jenkins-6d7291a458bb49b6ad26efcf3e26f11d-mesos-jenkins-sl 为Jenkins slave名称。
在Mesos Web UI可以查看到正在构建的Jenkins job(Mesos task)。
如Slave launch失败或未达到预期,可以点击Sanbox查看stderr、 stdout。
远程登录到mesos container,举例如下:
注:可以在Docker daemon中指定 "-H tcp://0.0.0.0:2375",方便远程操作docker daemon。
一个月内CPU/Memory分配情况:
一个月内用Mesos 作业并发构建情况:
报警举例: Mesos资源不足通过ElastAlert发送邮件报警。
2、作业长时间在Jenkins队里等待构建:默认情况下,即使当前有空闲的executor,Jenkins默认等待复用正在运行作业的executor,可以通过Jenkins启动时加上如下参数直接利用空闲的executor:
3、由于Jenkins Slave是根据预先估计分配CPU、Memory等资源配额,会存在估计的误差,对于资源超分,解决思路是用Dockbeat监控每个作业的实际使用情况记录到ELK中,而后根据实际使用情况按需分配。
如下图中的作业预申请2cpu,但就近10次的构建中最大cpu使用仅为0.511cpu。
4、如构建作业时不希望复用slave环境,需要在Job配置中勾选Mesos Single-Use Slave,如下图:
对应pipeline类型作业,如果想使用Mesos Single-Use Slave,可在pipeline 配置中写成如下形式:
如同一个label下的作业只是部分用了Mesos Single-Use Slave功能,还是可能会出现slave被复用情况。
解决办法通过自动化方式实现当前label下作业全部使用该功能,而后新建作业自动选择该选项。具体过程如下:
修改代码如下文件:
加入如下代码,执行mvn package命令重新build mesos plugin
5、以非root(例如Jenkins)用户启动Container但需要执行sudo场景,可以用gosu或su-exec,推荐su-exec,c语言实现,仅10kb大小。具体使用可参考: https://github.com/tianon/gosu
6、通过Docker volume方式将Jenkins作业workspace挂在到网络文件系统(例如CEPH,NFS等)以减少GIT服务器请求压力。
7、设置Mesos Framework Role及weight,使优先级高的任务优先获得资源执行。
8、/etc/sysctl.conf里面net.ipv4.ip_forward值设置为1
Mesos通过对运行在其上的Framework按照role进行分组和设置权重的方式,保证高优先级的任务优先获得资源。另外Mesos有非常完善的failover机制,可以做到无缝升降级和容灾处理。Mesos Master服务通过ZooKeeper保证高可用,周期性健康检查失败Mesos Agent会被自动下线,Agent恢复之前不会再被分配任务,Agent短暂性失联也不会影响正在运行的任务,而对于与Mesos Master失联的Framework,指定时间内(Mesos Framework failover_timeout)重新注册Mesos Master也不会影响正在运行的任务。
传统的以实体机或虚拟机做为Jenkins slave方式,存在部署构建环境复杂、构建环境单点、不一致、作业构建时资源竞争以及资源利用不均衡等诸多问题。而Mesos通过Docker Container做隔离,将构建依赖打包到Docker Image中,保证了构建环境的一致性。Jenkins Master可以在构建作业构建动态Mesos资源申请做为slave节点,并在构建完成后将资源归还给Mesos(也可以一直保留)。Jenkins、Docker以及Mesos的结合,从根本上解决了传统slave构建环境单点、构建环境一致性、作业构建资源竞争以及利用不均衡等问题。
本文主要介绍基于Jenkins与Mesos快速搭建一套弹性的、高可用的持续集成环境。
注:Mesos已在FreeWheel公司用了一年时间,目前有超过90% Jenkins作业(CI总作业数约为13000个)通过Mesos提供的资源进行构建,平均每天构建近3000次,作业并发构建量高点时超过100个。
安装配置
前提准备
版本信息:机器信息:
Docker
Docker安装请参见官网: https://docs.docker.com/engine ... ntos/注: 配置中需加 "-H unix:///var/run/docker.sock",对于CentOS或Red Hat,推荐Docker Storage Driver采用Devicemapper的direct-lvm模式。
Jenkins安装配置
Jenkins安装配置请参见官网: https://jenkins.io/doc/book/ge ... ling/注:JDK 1.8的默认垃圾回收算法ParallelGC会导致Jenkins周期性的hang(表现为几分至十几分钟主页无法打开),需将垃圾回收算法替换为 Concurrent Mark Sweep(CMS)或Garbage First(G1)以此减少GC延迟。
另外:对于Jenkins的JVM调优、容灾以及高可用等我司具备一定经验和教训,有需要了解的同学可留言交流。
Mesos安装配置
方式1:源码编译安装安装过程请参见官网: http://mesos.apache.org/gettingstarted/
方式2:YUM安装
安装Mesos依赖过程请参见官网: http://mesos.apache.org/gettingstarted/
添加yum源:
安装最新版本:
或指定版本安装:
注:Jenkins Master也需要安装Mesos,但无需启动Mesos服务。
Zookeeper安装
请参见官网: https://zookeeper.apache.org/d ... .htmlMesos Master Zookeeper配置
1、 /etc/mesos/zk文件内容为ZooKeeper地址,示例如下:2、3个ZooKeeper节点中/etc/zookeeper/conf/myid 分别配置1、2、3
3、将3个ZooKeeper节点中的/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg,分别增加如下配置:
配置Mesos Master
Mesos Master节点配置信息如下,各文件内容请按照实际情况填写:注:ZooKeeper集群规模建议3或5,过多可能会导致 replicated log损坏。
配置Mesos Agent
Mesos Agent节点配置信息如下,各文件内容请按照实际情况填写:访问Mesos Master,地址如下:
Mesos Agent信息如下:
Mesos将以上10个Mesos Agent的计算资源做了抽象,用户角度看来就像一个高配的计算机。
安装Mesos Plugin
请参见: https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/Mesos Plugin配置Jenkins on Mesos
配置Mesos Cloud信息:Manage Jenkins -> Configure System -> Mesos Cloud配置图示和重点参数说明如下:
- Mesos native library path:Mesos lib库路径
- Mesos Master [hostname:port]:ZooKeeper地址
- Cloud ID:自动生成
- Checkpointing:选择Yes. Enable Checkpointing的意义是Mesos Agent服务失败(例如升级或crash)不会影响正在运行的作业。
点击"Advanced...",配置Slave相关信息图示及重点参数说明如下:
- Label String:Jenkins label
说明:CPU最小可为千分之一核即0.001CPU,内存可为1MB。总分配给slave的CPU为Jenkins Slave CPUs (Minimum/Maximum number of Executors per Slave) * Jenkins Executor CPUs,分配内存总数与CPU计算方式类似。
点击"Advanced...",选中Use Docker Containerizer与Docker,配置用Docker做隔离相关信息图示及重点参数说明如下:
- Docker Force Pull Image:会强制从Docker Registry拉取Image
说明:默认情况下Mesos会覆盖Dockerfile中的Entrypoint,一个workround方式是勾选Use custom docker command shell,并在Custom docker command shell中加上-c,如无Entrypoint,此步骤忽略。
并在Dockerfile中末尾加上"/bin/sh", 示例如下:
如果有Docker化slave中执行Docker命令的需求(Docker in Docker),可配置如下:
另外,如果需要作业构建完成后,尽快销毁Container(超过slave idel时间)释放资源,可作如下配置:
通过Mesos运行Jenkins Job
点击Job Configure -> Restrict where this project can be run -> Label Expression 刚刚在Jenkins Mesos Cloud上配置的label,配置好相关参数后,点击build,然后通过job的Console Output,可以看见:其中mesos-jenkins-6d7291a458bb49b6ad26efcf3e26f11d-mesos-jenkins-sl 为Jenkins slave名称。
在Mesos Web UI可以查看到正在构建的Jenkins job(Mesos task)。
如Slave launch失败或未达到预期,可以点击Sanbox查看stderr、 stdout。
调试过程
下面是我总结的在Mesos上定位问题流程:远程登录到mesos container,举例如下:
注:可以在Docker daemon中指定 "-H tcp://0.0.0.0:2375",方便远程操作docker daemon。
Mesos 监控
Mesos的监控以纳入我司的ELK,通过ELK: ElastAlert对未满足预设定的条件进行报警, Mesos监控请参见官网: http://mesos.apache.org/docume ... ring/一个月内CPU/Memory分配情况:
一个月内用Mesos 作业并发构建情况:
报警举例: Mesos资源不足通过ElastAlert发送邮件报警。
遇到问题与经验
1、Docker hang:过于频繁create/destory container、pull/push image,当thin pool满时,DeviceMapper后端默认文件系统xfs会不断retry 失败的IO,导致进程挂起。可通过替换ext4文件系统,或升级Docker到1.12.6以上版本,增加Docker daemon启动参数‘dm.xfs_nospace_max_retries=0’方法解决。2、作业长时间在Jenkins队里等待构建:默认情况下,即使当前有空闲的executor,Jenkins默认等待复用正在运行作业的executor,可以通过Jenkins启动时加上如下参数直接利用空闲的executor:
3、由于Jenkins Slave是根据预先估计分配CPU、Memory等资源配额,会存在估计的误差,对于资源超分,解决思路是用Dockbeat监控每个作业的实际使用情况记录到ELK中,而后根据实际使用情况按需分配。
如下图中的作业预申请2cpu,但就近10次的构建中最大cpu使用仅为0.511cpu。
4、如构建作业时不希望复用slave环境,需要在Job配置中勾选Mesos Single-Use Slave,如下图:
对应pipeline类型作业,如果想使用Mesos Single-Use Slave,可在pipeline 配置中写成如下形式:
如同一个label下的作业只是部分用了Mesos Single-Use Slave功能,还是可能会出现slave被复用情况。
解决办法通过自动化方式实现当前label下作业全部使用该功能,而后新建作业自动选择该选项。具体过程如下:
修改代码如下文件:
加入如下代码,执行mvn package命令重新build mesos plugin
5、以非root(例如Jenkins)用户启动Container但需要执行sudo场景,可以用gosu或su-exec,推荐su-exec,c语言实现,仅10kb大小。具体使用可参考: https://github.com/tianon/gosu
6、通过Docker volume方式将Jenkins作业workspace挂在到网络文件系统(例如CEPH,NFS等)以减少GIT服务器请求压力。
7、设置Mesos Framework Role及weight,使优先级高的任务优先获得资源执行。
8、/etc/sysctl.conf里面net.ipv4.ip_forward值设置为1
参考资料
- http://mesos.apache.org/docume ... uide/
- http://mesos.apache.org/docume ... lity/
- http://mesos.apache.org/gettingstarted/
- https://github.com/jenkinsci/mesos-plugin
- https://docs.docker.com/engine ... 3user
欢迎转载,请注明作者出处:张夏,FreeWheel Lead Engineer,DockOne社区
原文发布时间为:2017-07-20
本文作者:张夏
本文来自云栖社区合作伙伴Dockerone.io,了解相关信息可以关注Dockerone.io。
原文标题:基于Jenkins与Apache Mesos构建弹性高可用的持续集成环境