Mesos功能和特點？
Mesos是如何實現整個資料中心統一管理的呢？
核心的概念就是資源兩級供給和作業兩級排程。先說說從下而上的資源兩級供給吧。
- 在Mesos叢集中，資源的供應方都來自Mesos Slave所在的物理節點。資源可以包括CPU、記憶體、儲存空間、IO吞吐能力等
圖片來自mesos.apache.org，圖⽚片版權歸屬原作者
這些資源通過供給的方式，從Mesos Slave提供給了Mesos Master的Leader。（具體的領導者選舉過程將在後續容器編排章節詳細闡述）這就是第一級的資源供給。 - Mesos master進一步將資源整合後，作為可選項提供給了各種framework框架。這些框架中最主流的就是Marathon長服務框架，但也可能是其他如Jenkins CI/CD框架、Spark大資料框架、Kafka中介軟體框架、Chronos任務管理框架、Aurora應用管理框架等。各種框架可以有選擇地對Mesos Master整合後的資料中心資源提出要求。
而Mesos和各種框架對於資源的要求處理過程，正是從上而下的兩級排程機制的核心：
- 首先，各個框架都有自己的排程器Scheduler，它會根據使用者需求啟動特定的工作任務。排程器在上層第一級確定工作任務需要的資源情況，是否需要接受Mesos提供的CPU、記憶體和儲存資源來執行特定的工作負載。
- 同時Mesos對於上層框架的需求也不是予取予求。他會採用預設的DRF優勢資源公平演算法（Dominant Resource Faireness）來決定各種框架任務的資源分配情況，從而使整個資料中心利益最大化。比如上層框架中的Marathon排程器需要啟動Nginx任務，而同時Spark框架需要啟動streaming任務，Mesos的DRF演算法會根據框架提出的資源請求，將盡量多的記憶體和CPU分配給Nginx用於進行反向代理服務，同時將盡可能多的IO吞吐效能提供給Spark進行流處理。
Mesos的主要特點包括：
- 輕量級的master：僅保留了framework和slave的一些狀態，易於重構，因此採用zookeeper很容易解決HA問題
- 配合container技術的slave：利用Linux-Container和Docker技術可以實現很方便地實現任務間的CPU與記憶體資源隔離
- 資源分配排程比較簡單：預設的DRF演算法可以輕鬆實現資源的最大化利用，不需要複雜的人工干預和配置
Marathon功能和特點？
一個作業系統有了優秀的核心只是完成了一半工作，強大易用的服務管理（如init、systemd系統等）才是作業系統得以生存發展的另一半天。
相同的道理，有了Mesos這個分散式作業系統核心，還得有一個可以支援分散式的長服務執行排程框架，這就是Marathon。
圖片來自360doc.com，圖⽚片版權歸屬原作者
Marathon的主要特點有：
- 高可用性：Marathon作為主動/被動群集執行，領導者選舉可以實現100％的高可用執行時間。
- 資源分佈可控：可以允許每個機架/節點等僅放置應用程式的一個例項，從而緩解單點故障的影響。
- 服務發現和負載平衡：可以通過HA Proxy和DNS等方式自動實現負載均衡。
- 健康檢查：可以使用HTTP或TCP檢查評估應用程式的執行狀況。
- 活動訂閱：提供HTTP端點以接收通知。例如，與外部負載均衡器整合。
- UI：美麗而強大的UI。
- API：完整的REST API，易於整合和編寫指令碼.
- 安全：Basic Auth和SSL
- 監控：以JSON格式在/metrics查詢它們或將它們推送到諸如graphite，statsd和Datadog之類的系統。
使用場景
如果想執行長生命週期的應用服務（而不是短時作業等），想將資料中心的多種形式的任務結合管理（如CI/CD連續整合連續部署、大資料、訊息中介軟體、搜尋引擎等），但應用之間不需要太強的叢集耦合（如Oracle資料庫心跳、Keepalive節點心跳等），Mesos+Marathon這一對資料中心作業系統解決方案，可以成為您的首選。