Mesos功能和特点？
Mesos是如何实现整个数据中心统一管理的呢？
核心的概念就是资源两级供给和作业两级调度。先说说从下而上的资源两级供给吧。
- 在Mesos集群中，资源的供应方都来自Mesos Slave所在的物理节点。资源可以包括CPU、内存、存储空间、IO吞吐能力等
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这些资源通过供给的方式，从Mesos Slave提供给了Mesos Master的Leader。（具体的领导者选举过程将在后续容器编排章节详细阐述）这就是第一级的资源供给。 - Mesos master进一步将资源整合后，作为可选项提供给了各种framework框架。这些框架中最主流的就是Marathon长服务框架，但也可能是其他如Jenkins CI/CD框架、Spark大数据框架、Kafka中间件框架、Chronos任务管理框架、Aurora应用管理框架等。各种框架可以有选择地对Mesos Master整合后的数据中心资源提出要求。
而Mesos和各种框架对于资源的要求处理过程，正是从上而下的两级调度机制的核心：
- 首先，各个框架都有自己的调度器Scheduler，它会根据用户需求启动特定的工作任务。调度器在上层第一级确定工作任务需要的资源情况，是否需要接受Mesos提供的CPU、内存和存储资源来运行特定的工作负载。
- 同时Mesos对于上层框架的需求也不是予取予求。他会采用默认的DRF优势资源公平算法（Dominant Resource Faireness）来决定各种框架任务的资源分配情况，从而使整个数据中心利益最大化。比如上层框架中的Marathon调度器需要启动Nginx任务，而同时Spark框架需要启动streaming任务，Mesos的DRF算法会根据框架提出的资源请求，将尽量多的内存和CPU分配给Nginx用于进行反向代理服务，同时将尽可能多的IO吞吐性能提供给Spark进行流处理。
Mesos的主要特点包括：
- 轻量级的master：仅保留了framework和slave的一些状态，易于重构，因此采用zookeeper很容易解决HA问题
- 配合container技术的slave：利用Linux-Container和Docker技术可以实现很方便地实现任务间的CPU与内存资源隔离
- 资源分配调度比较简单：默认的DRF算法可以轻松实现资源的最大化利用，不需要复杂的人工干预和配置
Marathon功能和特点？
一个操作系统有了优秀的内核只是完成了一半工作，强大易用的服务管理（如init、systemd系统等）才是操作系统得以生存发展的另一半天。
相同的道理，有了Mesos这个分布式操作系统内核，还得有一个可以支持分布式的长服务运行调度框架，这就是Marathon。
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Marathon的主要特点有：
- 高可用性：Marathon作为主动/被动群集运行，领导者选举可以实现100％的高可用运行时间。
- 资源分布可控：可以允许每个机架/节点等仅放置应用程序的一个实例，从而缓解单点故障的影响。
- 服务发现和负载平衡：可以通过HA Proxy和DNS等方式自动实现负载均衡。
- 健康检查：可以使用HTTP或TCP检查评估应用程序的运行状况。
- 活动订阅：提供HTTP端点以接收通知。例如，与外部负载均衡器集成。
- UI：美丽而强大的UI。
- API：完整的REST API，易于集成和编写脚本.
- 安全：Basic Auth和SSL
- 监控：以JSON格式在/metrics查询它们或将它们推送到诸如graphite，statsd和Datadog之类的系统。
使用场景
如果想运行长生命周期的应用服务（而不是短时作业等），想将数据中心的多种形式的任务结合管理（如CI/CD连续集成连续部署、大数据、消息中间件、搜索引擎等），但应用之间不需要太强的集群耦合（如Oracle数据库心跳、Keepalive节点心跳等），Mesos+Marathon这一对数据中心操作系统解决方案，可以成为您的首选。