mesos（分布式资源管理器）

￡神魔★判官ぃ 2023-06-15 06:57 119阅读 0赞

## 1.1           mesos（分布式资源管理器） ##

1)   什么是Mesos？

Mesos是一个开源的资源管理系统，可以对集群中的资源做弹性管理。

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Mesos中包含四类主要的服务（实际上是一个socketserver—服务端口），它们分别是Mesos Master，Mesos Slave(从服务)，SchedulerProcess(调度进程)和ExecutorProcess(执行进程)，它们之间通过Protocal Buffer消息进行通信，每种服务内部注册了若干种Protocal Buffer消息处理器，一旦收到某种消息，则会调用相应的消息处理器进行处理。除了以上四种服务之外，Mesos还对外提供了三种可编程组件，分别是Alloctor(分配器)、Framework Scheduler(框架调度器)和Framework Executor(框架执行器)，编写这几个组件必须按照要求实现了几个接口，而这些接口将分别被下图中相邻的服务调用。

大部分人看到以上Mesos架构后，均会认为Framework必须是一个通用的框架，比如MapReduce、Storm、Spark等，而Mesos Master负责将资源分配给各个框架，而各个框架的Scheduler进一步将资源分配给其内部的各个应用程序。这种观念是错误的，是对Mesos架构的一种错误解读。

事实上，Framework不仅可以是通用的框架，也可以是像Hadoop的Job或者YARN的Application那样的简单计算任务，也就是说，Framework并不需要一定是一个“Framework”，或者一个长时间运行的服务（比如JobTracker等），也可以是一个短生命周期的Job或者Application。如果让Framework对应一个Hadoop Job，则可以这样设计Framework Scheduler和Framework Executor：.

**（1）Framework Scheduler功能**

Framework Scheduler负责按照作业的输入数据量，将之分解成若干任务，并为这些任务申请资源、监控这些任务的运行状态，一旦发现某个任务运行失败则重新为之申请资源。

**（2）Framework Executor功能**

为一个节点上的Map Task或者Reduce Task准备运行环境，包括准备各种jar包、二进制文件，设置必要的环境变量，进行必要的资源隔离，启动Jetty Shuffle以为Reduce Task提供远程数据拷贝服务等，接收来自Framework Scheduler的命令（启动任务、杀死任务等），并执行。

通过上面的介绍可以知道，Framework Scheduler只负责运行一个Hadoop Job，而如果你对YARN比较熟悉，便会发现者正是YARN中的MapReduce ApplicationMaster做的事情，没错，Mesos与YARN的设计架构如此的相近，以至于我们很容易通过修改YARN 的任何一个ApplicationMaster，让它作为一个Framework Scheduler运行在Mesos中。

最近Mesos提供了一个mesos-submit工具（https://github.com/apache/mesos/blob/trunk/docs/Using-the-mesos-submit-tool.md，注意，该工具尚不完善），该工具可以让用户的Framework Scheduler运行在任何一个Mesos Slave上，以防止客户端运行过多的Framework Scheduler，这样，Mesos的整个架构和工作流程已经变得与YARN相差无几了。

Mesos与yarn区别：

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> Mesos中的组件 </td> 
 <td> YARN中的组件 </td> 
 <td style="vertical-align:top;"> 功能 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Mesos Master </td> 
 <td> Resource Manager </td> 
 <td style="vertical-align:top;"> 整个集群的资源管理和调度 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Mesos Slave </td> 
 <td> Node Manager </td> 
 <td style="vertical-align:top;"> 单个节点的资源管理（资源隔离、汇报等）、任务启动等 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Framework Executor </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Framework Scheduler </td> 
 <td> ApplicationMaster </td> 
 <td style="vertical-align:top;"> 单个应用程序的管理和资源二次调度，基本操作均包括注册、资源申请/获取、资源分配（给内部的任务）等。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

2)     Mesos的任务分配过程分析：

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1.  **步骤****1 **当出现以下几种事件中的一种时，会触发资源分配行为：新框架注册、框架注销、增加节点、出现空闲资源等；
2.  **步骤****2** Mesos Master中的Allocator模块为某个框架分配资源，并将资源封装到ResourceOffersMessage（Protocal Buffer Message）中，通过网络传输给SchedulerProcess；
3.  **步骤****3** SchedulerProcess调用用户编写的Scheduler中的resourceOffers函数（不能版本可能有变动），告之有新资源可用；
4.  **步骤****4** 用户的Scheduler调用MesosSchedulerDriver中的launchTasks()函数，告之将要启动的任务；
5.  **步骤****5** SchedulerProcess将待启动的任务封装到LaunchTasksMessage（Protocal Buffer Message）中，通过网络传输给Mesos Master；
6.  **步骤****6** Mesos Master将待启动的任务封装成RunTaskMessage发送给各个Mesos Slave；
7.  **步骤****7** Mesos Slave收到RunTaskMessage消息后，将之进一步发送给对应的ExecutorProcess；
8.  **步骤****8** ExecutorProcess收到消息后，进行资源本地化，并准备任务运行环境，最终调用用户编写的Executor中的launchTask启动任务（如果Executor尚未启动，则先要启动Executor）。

3)   在一个Mesos Slave上，一个任务启动过程如下图所示：

![format_png 2][]

4)   Hadoop框架中framework与executor向mesos注册过程。

Framework注册过程

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（1） JobTracker启动时，会调用MesosScheduler的start()方法

（2） MesosScheduler的start()方法创建一个MesosSchedulerDriver对象，并将自己作为参数传入该对象。

（3） MesosSchedulerDriver初始化，创建一个SchedulerProcess对象

（4） MesosSchedulerDriver初始化，调用MasterDetector::create()，它将向SchedulerProcess对象发送一个NewMasterDetectedMessage消息

（5） SchedulerProcess对象收到NewMasterDetectedMessage消息后，向Master发送一个RegisterFrameworkMessage消息

（6） Master收到该消息后，保存相关信息，并返回FrameworkRegistedMessage消息，确认framework注册成功

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Executor注册过程

本节描述框架frameworkX在某个slaveX上注册executor executorX的过程：

（1）Master第一次向slaveX发送执行frameworkX中task的消息 RunTaskMessage

（2）slave收到该消息后，运行相应的消息处理函数runTask()

（3）该函数发现该slave上未启动frameworkX对应的executorX，则调用IsolationModule的lauchExecutor()函数

（4）该函数创建一个FrameworkExecutor对象，并调用ExecutorProcess的Initialize()函数进行初始化，同时启动TaskTracker

（5）Initialize()函数创建消息RegisterExecutorMessage，并发送给slave

（6）Slave收到该消息后，调用对象的消息处理函数registerExecutor，该函数创建ExecutorRegisteredMessage消息，返回给ExecutorProcess

（7）ExecutorProcess收到该消息后，调用对应的消息处理函数registered()，该函数再进一步调用FrameworkExecutor的registered()函数

![format_png 5][]

接下来，master发送给slave的RunTaskMessage消息依次经过的流程如下图所示。

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需要注意的是，对于同一个计算框架，Mesos在一个slave上只会创建一个资源container，所有task全部在这个container里运行，也就是说，mesos无法做到task级别的隔离，只能做到executor级别的隔离，而对于同一个框架，同一个slave上所有task全部在一个executor中运行。

对于Hadoop而言，每个mesos-slave上只会创建一个TaskTracker，且该TaskTracker会被放置到一个executor（对应一个linux container）中运行，而同一个TaskTracker上所有task均在该TaskTracker所在进程树中，因而共享该executor对应的资源。当TaskTracker接收到新的task时，会增加该executor可以使用的资源量（使用“lxc-cgroup –n %s %s %lld”），而当有task运行完成时，则减少该executor可使用的资源量（使用“lxc-cgroup –n %s %s %lld”）。

5)   Mesos模块间通信架构

对于某个计算框架（如Hadoop，Spark等），如果想接入Mesos，需要编写两个组件，分别是FrameworkSchduler和FrameworkExecutor，这两个组件分别实现Scheduler和Executor接口，并分别通过SchedulerDriver和ExecutorDriver接入Mesos，如图中黑色虚线，表示这几个组件之间通过函数调用产生关系。其他组件，即mesos-master，mesos-save，SchedulerProcess和ExecutorProcess之间则通过消息机制进行通信（使用libprocess开源库）。

（1）【SchedulerProcess与mesos-master】：mesos-master为各个framework分配资源，这些资源直接传递给SchedulerProcess，再由SchedulerProcess调用 FrameworkScheduler的相关函数，由FrameworkScheduler将这些资源分配给框架中的任务，并返回给mesos-master，由mesos-master转发给相应的mesos-slave。

（2）【SchedulerProcess与Mesos-slave】：如果SchedulerProcess中保存了Mesos-slave的地址，则直接将相关消息发送给Mesos-slave，不必再由mesos-master转发。

（3）【Mesos-master与Mesos-slave】：Mesos-master管理mesos-slave，如监控slave的健康状况等

（4）【Mesos-slave与ExecutorProcess】：Mesos-slave负责管理各个framework的executor，并为executor分配资源等。

具体如下图所示。

![format_png 7][]

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