基于Docker搭建多节点Mesos/Marathon

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
简介: 本文讲的是基于Docker搭建多节点Mesos/Marathon【编者的话】在之前的一篇博客中,我介绍了基于Docker搭建单机版Mesos/Marathon,但是仅仅使用了单个节点。而在这篇博客中,我将介绍基于Docker搭建多节点Mesos/Marathon,开发者可以使用3个节点快速地搭建一个真正的分布式容器集群系统。
本文讲的是基于Docker搭建多节点Mesos/Marathon【编者的话】在之前的一篇博客中,我介绍了 基于Docker搭建单机版Mesos/Marathon ,但是仅仅使用了单个节点。而在这篇博客中,我将介绍 基于Docker搭建多节点Mesos/Marathon ,开发者可以使用3个节点快速地搭建一个真正的分布式容器集群系统。 服务发现 负载均衡 是容器集群必不可少的功能,我选择了 Marathon LB 来实现。

GitHub地址:   kiwenlau/mesos-marathon-platform

mesos-marathon-platform.png


一. Mesos/Marathon简介

1. Mesos

Mesos 分布式集群资源管理系统 ,负责调度集群内的CPU,内存以及磁盘等资源。Hadoop MapReduce, Spark以及Storm等 分布式计算框架 很流行,但是为每一个计算框架搭建单独的集群非常地浪费资源,也无法实现数据共享,而Mesos的设计初衷就是让不同的 分布式计算框架 能够共享一个集群。

Mesos资源调度算法分为两个层次: Mesos监控集群的空余资源,并将空余资源按照一定规则分配给各个计算框架;而各个计算框架会根据需要选择接受或者拒绝所分配的资源。这时,Mesos与各个计算框架都参与了资源的调度: Mesos负责分配资源; 而计算框架接受或者拒绝资源。因此,Mesos的责任非常清晰而且简单:分配集群资源。Mesos的双层调度算法提高了可扩展性,并且可以更方便地支持不同的计算框架。

目前主流的集群资源管理系统还有Hadoop YARN,Kubernetes以及Swarm。Hadoop YARN目前仅适合运行分布式计算框架例如Spark;Kubernetes与Swarm仅适合运行容器应用;而Mesos对分布式计算框架以及容器应用的支持都很成熟。并且,Kubernetes与Swarm可以作为计算框架运行在Mesos之上。Kubernetes的功能强大,但是有些过度设计导致复杂度很高,而Swarm的设计简单很多但是功能相对缺乏,大家可以根据需要选择。个人认为, 使用Mesos的话,最好选择Marathon作为容器编排系统 ,架构非常简单,且功能丰富。

2. Marathon

Marathon 是容器编排系统,是运行于Mesos之上的众多计算框架之一。用户可以通过Marathon提交,监控并调度容器应用,然后Mesos负责运行容器。另外, Aurora 与Marathon功能一致,同为容器编排系统。相比而言,Marathon的架构比Aurora更简单,没有从节点,且对 Docker 的支持更为完善。Marathon由Mesosphere公司负责开发,社区很活跃,文档也很完善。

Marathon具有 容错功能 :当容器由于节点崩溃等原因意外停止运行时,Marathon会自动将容器调度到其他节点。这一点类似进程管理工具例如 Supervisor :当进程意外退出时,Supervisor会重启进程。然而,自动容错功能并不适合有状态服务,即带有数据卷(volume)的容器,例如MongoDB与MySQL。因为数据很难跨节点移动,目前的技术还不够成熟。因此, Marathon目前仅适合运行无状态的服务,而数据库等有状态服务应该单独部署 。这样做也可以提高数据的安全性。

3. Marathon LB

Marathon LB 是Marathon的 服务发现 负载均衡 系统。Marathon LB通过使用 Haproxy 实现了代理服务器的功能。

当使用Marathon部署容器时,容器运行的节点(IP)与使用的端口(PORT)是Mesos/Marathon平台负责调度的,无法事先确定。这样的话,每次访问服务时,需要手动去查询容器运行的IP与PORT。并且,容器出错时会发生重新调度,IP与PORT会变化。因此,访问服务会非常不方便。通过使用Marathon LB可以配置服务的固定端口,而服务的IP就是运行Marathon LB的节点IP,这样每次部署服务时,IP与PORT是固定的,就方便很多了。Marathon LB会监听Marathon的调度事件,获取容器运行的IP与PORT,然后更新代理服务器Haproxy的配置文件。因此,当部署新的容器或者容器发生变化时,仍然可以通过固定的IP与PORT访问该容器。这就是所谓的 服务发现

同一个服务往往对应着多个容器副本,Marathon LB作为代理服务器,同时实现了 负载均衡 的功能。服务请求能够使用Round Robin方式发送给各个容器。

二. 搭建步骤

1. 创建虚拟机

按照 使用Vagrant创建多节点虚拟机集群 ,可以快速地在单个机器上创建Mesos/Marathon平台运行所需要的3个虚拟机节点。

其中,node1为主机点(Master),运行zookeeper, mesos_master, marathon以及marathon-lb容器; node2与node3为从节点(Slave),运行mesos_slave容器;使用marathon部署nginx时,nginx容器运行在从节点上。如下表所示:

table.png


2. 开启Docker daemon的监听端口

因为 start-containers.sh 使用了远程启动容器的方式,因此需要开启Docker daemon的TCP监听端口。提醒一下, 开启Docker daemon端口是不安全的 ,生产环境中不能打开,或者做好防火墙配置。不希望开启Docker daemon的监听端口的话,可以使用start-containers.sh中的命令直接运行容器,只是稍微麻烦一点。

Master, Slave1和Slave2:
sudo vim /etc/default/docker


修改 DOCKER_OPTS
DOCKER_OPTS="-H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock"


重启Docker
sudo restart docker


3. 下载Docker镜像  

Master:
sudo docker pull kiwenlau/zookeeper:3.4.8 
sudo docker pull kiwenlau/mesos:0.26.0 
sudo docker pull kiwenlau/marathon:1.1.1  
sudo docker pull kiwenlau/marathonlb:1.3.0


Slave1 和 Slave2:
sudo docker pull kiwenlau/mesos:0.26.0


4. 下载GitHub仓库  

Master:
git clone https://github.com/kiwenlau/mesos-marathon-platform


5. 运行容器  

Master:
cd mesos-marathon-platform
sudo ./start-containers.sh


网页管理:

如果需要增加Slave节点,或者配置不同的节点IP,仅需修改start-contaniers.sh脚本中以下内容:
MASTER_IP=192.168.59.1
SLAVE_IP=(192.168.59.2 192.168.59.3)


6. 运行Nginx:  

下载nginx镜像(Slave1和Slave2):
sudo docker pull nginx:1.10


运行Nginx(Master):
sudo ./run-nginx.sh 


Nginx的的定义如下(nginx.json):

{
"id": "nginx",
"labels": {
    "HAPROXY_GROUP": "external"
},
"cpus": 0.2,
"mem": 20.0,
"instances": 2,
"healthChecks": [{
    "path": "/"
}],
"container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
        "image": "nginx:1.10",
        "network": "BRIDGE",
        "portMappings": [{ "containerPort": 80, "hostPort": 0, "servicePort": 10000, "protocol": "tcp" }]
    }
}
}

其中,servicePort表示nginx绑定的端口为 10000 ,而marathon-lb容器运行的节点IP为 192.168.59.1 。因此nginx的访问地址为:

而实际上,两个nginx容器运行在Slave节点上,且端口是随机分配的。

三. 参考

  1. Mesos: A Platform for Fine-Grained Resource Sharing in the Data Center

==================================
作者介绍

刘凯(KiwenLau):毕业于中国科学技术大学,目前在日本国立信息学研究所攻读云计算方向的博士学位,近期专注于Docker技术的研究。个人站点:GitHub博客

原文发布时间为:2016-07-12

本文作者:刘凯

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Docker搭建多节点Mesos/Marathon

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
相关文章
|
1月前
|
算法 调度 数据安全/隐私保护
Docker Swarm 中Manager(管理节点)
【10月更文挑战第9天】
71 2
|
1月前
|
网络安全 Docker 容器
|
1月前
|
Docker 容器
|
1月前
|
安全 Docker 容器
|
1月前
|
Docker 容器
docker swarm 移除 Worker 节点
【10月更文挑战第12天】
46 5
|
1月前
|
网络安全 Docker 容器
|
1月前
|
网络安全 数据安全/隐私保护 Docker
|
1月前
|
负载均衡 监控 安全
如何管理 Docker Swarm 集群和节点
【10月更文挑战第7天】
50 3
|
30天前
|
Docker 容器
|
1月前
|
监控 Docker 容器
docker swarm 如何管理 Worker 节点
【10月更文挑战第11天】
21 4
下一篇
无影云桌面