• 【云计算】mesos+marathon 服务发现、负载均衡、监控告警方案

    Mesos-dns 和 Marathon-lb 是mesosphere 官网提供的两种服务发现和负载均衡工具。官方的文档主要针对DCOS，针对其它系统的相关中文文档不多，下面是我在Centos7上的安装说明和使用总结。

    1. Mesos服务发现与负载均衡

    默认情况下，mesos marathon会把app发布到随机节点的随机端口上，当mesos slaves和app越来越多的时候，想查找某组app就变得困难。

    mesos提供了两个工具：mesos-dns和marathon-lb。mesos-dns是一个服务发现工具，marathon-lb不仅是服务发现工具，还是负载均衡工具。

    2. mesos-dns

    Mesos-dns是 mesos 服务发现工具，能查找app的Ip，端口号以及master，leader等信息。

    2.1 安装

    从下述地址下载mesos-dns二进制文件：

    https://github.com/mesosphere/mesos-dns/releases

    重命名为mesos-dns

    chmod +x mesos-dns

    按照官方文档编写config.json，填入zk、master等相关信息 

    2.2 启动

    2.2.1 命令行方式

    mesos-dns -config config.json

    2.2.2 也可以用marathon部署

    #mesos-dns.json

    {
    "id": "mesos-dns",
    "cpus": 0.5,
    "mem": 128.0,
    "instances": 3,
    "constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
    "cmd": "/opt/mesos-dns/mesos-dns -config /opt/mesos-dns/config.json"
    }

    #向marathon发送部署内容

    curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@mesos-dns.json

    图中的mesos-dns是通过marathon部署的mesos-dns，共两个实例。

    2.3 使用方法

    注：slave4是安装了mesos-dns的主机名

    2.3.1 查找app的ip

    dig test-app.marathon.mesos +short @slave4

    172.17.0.2

    2.3.2 查找app所在节点的IP

    dig test-app.marathon.slave.mesos +short @slave4

    172.31.17.33
    172.31.17.31
    172.31.17.32

    2.3.3 查找app服务端口号

    dig SRV _test-app._tcp.marathon.mesos +short @slave4

    0 0 31234 test-app-s3ehn-s11.marathon.slave.mesos.

    0 0 31846 test-app-zfp5d-s10.marathon.slave.mesos.

    0 0 31114 test-app-3xynw-s12.marathon.slave.mesos.

    3. marathon-lb

    Marathon-lb既是一个服务发现工具，也是负载均衡工具，它集成了haproxy，自动获取各个app的信息，为每一组app生成haproxy配置，通过servicePort或者web虚拟主机提供服务。

    要使用marathonn-lb，每组app必须设置HAPROXY_GROUP标签。

    Marathon-lb运行时绑定在各组app定义的服务端口（servicePort，如果app不定义servicePort，marathon会随机分配端口号）上，可以通过marathon-lb所在节点的相关服务端口访问各组app。

    例如：marathon-lb部署在slave5，test-app 部署在slave1，test-app 的servicePort是10004，那么可以在slave5的 10004端口访问到test-app提供的服务。

    由于servicePort 非80、443端口（80、443端口已被marathon-lb中的 haproxy独占），对于web服务来说不太方便，可以使用 haproxy虚拟主机解决这个问题：

    在提供web服务的app配置里增加HAPROXY_{n}_VHOST（WEB虚拟主机）标签，marathon-lb会自动把这组app的WEB集群服务发布在marathon-lb所在节点的80和443端口上，用户设置DNS后通过虚拟主机名来访问。

    3.1 安装

    #下载marathon-lb镜像

    docker pull docker.io/mesosphere/marathon-lb

    可以通过docker run运行，也可以通过marathon部署到mesos集群里。

    3.2 运行

    3.2.1 命令行运行

    docker run -d --privileged -e PORTS=9090 --net=host docker.io/mesosphere/marathon-lb sse -m http://master1_ip:8080 -m http://master2_ip:8080 -m http://master3_ip:8080  --group external

    3.2.2 通过marathon部署 

    {
    "id": "marathon-lb",
    "instances": 3,
    "constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
    "container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
    "image": "docker.io/mesosphere/marathon-lb",
    "privileged": true,
    "network": "HOST"
    }
    },
    "args": ["sse", "-m","http://master1_ip:8080", "-m","http://master2_ip:8080", "-m","http://master3_ip:8080","--group", "external"]
    }

    curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@marathon-lb.json

    3.3 使用方法

    下面使用marathon-lb对http服务进行服务发现和负载均衡：

    3.3.1 发布app

    # 先创建app的json配置信息

    一定要加上HAPROXY_GROUP标签，对于web服务，可以加上VHOST标签，让marathon-lb设置WEB虚拟主机；

    对于web服务，servicePort设置为0即可，marathon-lb会自动把web服务集群发布到80、443上； 

    {
    "id": "test-app",
    "labels": {
    "HAPROXY_GROUP":"external",
    "HAPROXY_0_VHOST":"test-app.XXXXX.com"
    },
    "cpus": 0.5,
    "mem": 64.0,
    "instances": 3,
    "constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
    "container": {
    "type": "DOCKER",
    "docker": {
    "image": "httpd",
    "privileged": false,
    "network": "BRIDGE",
    "portMappings": [
    { "containerPort": 80, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp"}
    ]
    }
    }
    }

    #发布app

    curl -i -H 'Content-Type: application/json' 172.31.17.71:8080/v2/apps -d@test-app.json

    3.3.2 访问app

    先设置DNS或者hosts文件：

    172.31.17.34 test-app.XXXXX.com

    用浏览器通过http和https访问虚拟主机，发现服务已经启动，实际上是marathon-lb内置的haproxy对test-app的三个实例配置的web服务集群：

    http://test-app.XXXXX.com

    https://test-app.XXXXX.com

    对于marathon-lb，可以同时部署多台，然后用DNS轮询或者keepalived虚拟IP实现高可用。

    前几天我在mesos平台上基于 cadvisor部署了 influxdb 和 grafana，用于监控 mesos 以及 docker app 运行信息，发现这套监控系统不太适合 mesos + docker 的架构，原因是：

    1）mesos task id 和 docker container name 不一致

    cadvisor 的设计基于 docker host，没有考虑到mesos 数据中心；

    cadvisor 用 docker name（docker ps能看到）来标记抓取的数据，而 mesos 用 task id（在mesos ui 或者metrics里能看到） 来标记正在运行的任务。mesos task 的类型可以是 docker 容器，也可以是非容器。mesos task id 与docker container name 的命名也是完全不一样的。

    上述问题导致 cadvisor 抓取到数据后，用户难以识别属于哪个 mesos task

    2）cadvisor 和 grafana 不支持报警

    经过查询资料，发现 mesos-exporter + prometheus + alert-manager 是个很好的组合，可以解决上述问题：

    mesos-exporter 是 mesosphere 开发的工具，用于导出 mesos 集群包括 task 的监控数据并传递给prometheus；prometheus是个集 db、graph、statistic 于一体的监控工具；alert-manager 是 prometheus 的报警工具

    搭建方法：

    1. build mesos-exporter

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    git clone https://github.com/mesosphere/mesos_exporter.git
    cd mesos_exporter
    docker build -f Dockerfile -t mesosphere/mesos-exporter .

    2. docker pull prometheus, alert-manager

    3. 部署 mesos-exporter, alert-manager, prometheus

    mesos-exporter：

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    {
      "id": "mesos-exporter-slave",
      "instances": 6,
      "cpus": 0.2,
      "mem": 128,
      "args": [
          "-slave=http://127.0.0.1:5051",
          "-timeout=5s"
      ],
      "constraints": [
          ["hostname","UNIQUE"],
          ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]
      ],
      "container": {
        "type": "DOCKER",
        "docker": {
          "image": "172.31.17.36:5000/mesos-exporter:latest",
          "network": "HOST"
        },
        "volumes": [
          {
            "containerPath": "/etc/localtime",
            "hostPath": "/etc/localtime",
            "mode": "RO"
          }
        ]
      }
    }

    请打开slave 防火墙的9110/tcp 端口

    alert-manager:

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    {
      "id": "alertmanager",
      "instances": 1,
      "cpus": 0.5,
      "mem": 128,
      "constraints": [
          ["hostname","UNIQUE"],
          ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]
      ],
      "labels": {
        "HAPROXY_GROUP":"external",
        "HAPROXY_0_VHOST":"alertmanager.XXXXX.com"
      },
      "container": {
        "type": "DOCKER",
        "docker": {
          "image": "172.31.17.36:5000/alertmanager:latest",
          "network": "BRIDGE",
          "portMappings": [
            { "containerPort": 9093, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }
          ]
        },
        "volumes": [
          {
            "containerPath": "/etc/localtime",
            "hostPath": "/etc/localtime",
            "mode": "RO"
          },
          {
            "containerPath": "/etc/alertmanager/config.yml",
            "hostPath": "/var/nfsshare/alertmanager/config.yml",
            "mode": "RO"
          },
          {
            "containerPath": "/alertmanager",
            "hostPath": "/var/nfsshare/alertmanager/data",
            "mode": "RW"
          }
        ]
      }
    }

    prometheus：

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    {
      "id": "prometheus",
      "instances": 1,
      "cpus": 0.5,
      "mem": 128,
      "args": [
          "-config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml",
          "-storage.local.path=/prometheus",
          "-web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries",
          "-web.console.templates=/etc/prometheus/consoles",
          "-alertmanager.url=http://alertmanager.XXXXX.com"
      ],
      "constraints": [
          ["hostname","UNIQUE"],
          ["hostname", "LIKE", "slave[1-6]"]
      ],
      "labels": {
        "HAPROXY_GROUP":"external",
        "HAPROXY_0_VHOST":"prometheus.XXXXX.com"
      },
      "container": {
        "type": "DOCKER",
        "docker": {
          "image": "172.31.17.36:5000/prometheus:latest",
          "network": "BRIDGE",
          "portMappings": [
            { "containerPort": 9090, "hostPort": 0, "servicePort": 0, "protocol": "tcp" }
          ]
        },
        "volumes": [
          {
            "containerPath": "/etc/localtime",
            "hostPath": "/etc/localtime",
            "mode": "RO"
          },
          {
            "containerPath": "/etc/prometheus",
            "hostPath": "/var/nfsshare/prometheus/conf",
            "mode": "RO"
          },
          {
            "containerPath": "/prometheus",
            "hostPath": "/var/nfsshare/prometheus/data",
            "mode": "RW"
          }
        ]
      }
    }

    4. prometheus 配置

    prometheus.yml

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    25
    # my global config
    global:
      scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      # scrape_timeout is set to the global default (10s).
     
      # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
      # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
      external_labels:
          monitor: 'codelab-monitor'
     
    # Load and evaluate rules in this file every 'evaluation_interval' seconds.
    rule_files:
      # - "first.rules"
      # - "second.rules"
     
    scrape_configs:
      - job_name: 'mesos-slaves'
        scrape_interval: 5s
        metrics_path: '/metrics'
        scheme: 'http'
        target_groups:
          - targets: ['172.31.17.31:9110', '172.31.17.32:9110', '172.31.17.33:9110', '172.31.17.34:9110', '172.31.17.35:9110', '172.31.17.36:9110']
          - labels:
              group: 'office'

    　　

    待补充 ...

    5. 报警设置

    待补充 ...

    6. 与 grafana 集成

    prometheus的 graph 功能不太完善，可以与 grafana 集成，让 grafana 承担 graph 功能。

    data source 设置： 

    7. 附：mesos metrics 和 statics 地址

    http://master1:5050/metrics/snapshot

    http://slave4:5051/metrics/snapshot

    http://master1:5050/master/state.json

    http://slave4:5051/monitor/statistics.json

    用户可以基于上述页面的数据，编写自己的监控程序。

    参考资料：

    [经验交流] Mesos-dns 和 Marathon-lb 简要使用方法：http://www.cnblogs.com/hahp/p/5396302.html
    [系统集成] 部署 mesos-exporter 和 prometheus 监控 mesos task：http://www.cnblogs.com/hahp/p/5614285.html
     
     
     
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