今天就跟大家聊聊有關(guān)如何通過Mesos、Docker和Go創(chuàng)建一個分布式系統(tǒng)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)從事成都網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)公司。作為專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計公司,成都創(chuàng)新互聯(lián)依托的技術(shù)實力、以及多年的網(wǎng)站運營經(jīng)驗,為您提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營銷推廣及網(wǎng)站設(shè)計開發(fā)服務(wù)！

時下，對于大部分IT玩家來說，Docker和Mesos都是熟悉和陌生的：熟悉在于這兩個詞無疑已成為大家討論的焦點，而陌生在于這兩個技術(shù)并未在生產(chǎn)環(huán)境得到廣泛使用，因此很多人仍然不知道它們究竟有什么優(yōu)勢，或者能干什么。

構(gòu)建一個分布式系統(tǒng)是很困難的。它需要可擴展性、容錯性、高可用性、一致性、可伸縮以及高效。為了達到這些目的，分布式系統(tǒng)需要很多復(fù)雜的組件以一種復(fù)雜的方式協(xié)同工作。例如，Apache Hadoop在大型集群上并行處理TB級別的數(shù)據(jù)集時，需要依賴有著高容錯的文件系統(tǒng)（HDFS）來達到高吞吐量。

在之前，每一個新的分布式系統(tǒng)，例如Hadoop和Cassandra，都需要構(gòu)建自己的底層架構(gòu)，包括消息處理、存儲、網(wǎng)絡(luò)、容錯性和可伸縮性。慶幸的是，像Apache Mesos這樣的系統(tǒng)，通過給分布式系統(tǒng)的關(guān)鍵構(gòu)建模塊提供類似操作系統(tǒng)的管理服務(wù)，簡化了構(gòu)建和管理分布式系統(tǒng)的任務(wù)。Mesos抽離了CPU、存儲和其它計算資源，因此開發(fā)者開發(fā)分布式應(yīng)用程序時能夠?qū)⒄麄€數(shù)據(jù)中心集群當(dāng)做一臺巨型機對待。

構(gòu)建在Mesos上的應(yīng)用程序被稱為框架，它們能解決很多問題：Apache Spark，一種流行的集群式數(shù)據(jù)分析工具；Chronos，一個類似cron的具有容錯性的分布式scheduler，這是兩個構(gòu)建在Mesos上的框架的例子。構(gòu)建框架可以使用多種語言，包括C++，Go，Python，Java，Haskell和 Scala。

在分布式系統(tǒng)用例上，比特幣開采就是一個很好的例子。比特幣將為生成 acceptable hash 的挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)為驗證一塊事務(wù)的可靠性?？赡苄枰獛资?，單臺筆記本電腦挖一塊可能需要花費超過150年。結(jié)果是，有許多的“采礦池”允許采礦者將他們的計算資源聯(lián)合起來以加快挖礦速度。Mesosphere的一個實習(xí)生，Derek，寫了一個比特幣開采框架（https://github.com/derekchiang/Mesos-Bitcoin-Miner），利用集群資源的優(yōu)勢來做同樣的事情。在接下來的內(nèi)容中，會以他的代碼為例。

1個Mesos框架有1個scheduler 和1個executor組成。scheduler 和Mesos master通信并決定運行什么任務(wù)，而executor 運行在slaves上面，執(zhí)行實際任務(wù)。大多數(shù)的框架實現(xiàn)了自己的scheduler，并使用1個由Mesos提供的標準executors。當(dāng)然，框架也可以自己定制executor。在這個例子中即會編寫定制的scheduler，并使用標準命令執(zhí)行器（executor）運行包含我們比特幣服務(wù)的Docker鏡像。

對這里的scheduler來說，需要運行的有兩種任務(wù)——one miner server task and multiple miner worker tasks。server會和一個比特幣采礦池通信，并給每個worker分配blocks。Worker會努力工作，即開采比特幣。

任務(wù)實際上被封裝在executor框架中，因此任務(wù)運行意味著告訴Mesos master在其中一個slave上面啟動一個executor。由于這里使用的是標準命令執(zhí)行器（executor），因此可以指定任務(wù)是二進制可執(zhí)行文件、bash腳本或者其他命令。由于Mesos支持Docker，因此在本例中將使用可執(zhí)行的Docker鏡像。Docker是這樣一種技術(shù)，它允許你將應(yīng)用程序和它運行時需要的依賴一起打包。

為了在Mesos中使用Docker鏡像，這里需要在Docker registry中注冊它們的名稱：

const (
    MinerServerDockerImage = "derekchiang/p2pool"
    MinerDaemonDockerImage = "derekchiang/cpuminer"
)

然后定義一個常量，指定每個任務(wù)所需資源：

const (
    MemPerDaemonTask = 128  // mining shouldn't be memory-intensive
    MemPerServerTask = 256
    CPUPerServerTask = 1    // a miner server does not use much CPU
)

現(xiàn)在定義一個真正的scheduler，對其跟蹤，并確保其正確運行需要的狀態(tài)：

type MinerScheduler struct {
    // bitcoind RPC credentials
    bitcoindAddr string
    rpcUser      string
    rpcPass      string
    // mutable state
    minerServerRunning  bool
    minerServerHostname string 
    minerServerPort     int    // the port that miner daemons 
                               // connect to
    // unique task ids
    tasksLaunched        int
    currentDaemonTaskIDs []*mesos.TaskID
}

這個scheduler必須實現(xiàn)下面的接口：

type Scheduler interface {
    Registered(SchedulerDriver, *mesos.FrameworkID, *mesos.MasterInfo)
    Reregistered(SchedulerDriver, *mesos.MasterInfo)
    Disconnected(SchedulerDriver)
    ResourceOffers(SchedulerDriver, []*mesos.Offer)
    OfferRescinded(SchedulerDriver, *mesos.OfferID)
    StatusUpdate(SchedulerDriver, *mesos.TaskStatus)
    FrameworkMessage(SchedulerDriver, *mesos.ExecutorID, 
                     *mesos.SlaveID, string)
    SlaveLost(SchedulerDriver, *mesos.SlaveID)
    ExecutorLost(SchedulerDriver, *mesos.ExecutorID, *mesos.SlaveID, 
                 int)
    Error(SchedulerDriver, string)
}

現(xiàn)在一起看一個回調(diào)函數(shù)：

func (s *MinerScheduler) Registered(_ sched.SchedulerDriver, 
      frameworkId *mesos.FrameworkID, masterInfo *mesos.MasterInfo) {
    log.Infoln("Framework registered with Master ", masterInfo)
}
func (s *MinerScheduler) Reregistered(_ sched.SchedulerDriver, 
      masterInfo *mesos.MasterInfo) {
    log.Infoln("Framework Re-Registered with Master ", masterInfo)
}
func (s *MinerScheduler) Disconnected(sched.SchedulerDriver) {
    log.Infoln("Framework disconnected with Master")
}

Registered在scheduler 成功向Mesos master注冊之后被調(diào)用。

Reregistered在scheduler 與Mesos master斷開連接并且再次注冊時被調(diào)用，例如，在master重啟的時候。

Disconnected在scheduler 與Mesos master斷開連接時被調(diào)用。這個在master掛了的時候會發(fā)生。

目前為止，這里僅僅在回調(diào)函數(shù)中打印了日志信息，因為對于一個像這樣的簡單框架，大多數(shù)回調(diào)函數(shù)可以空在那里。然而，下一個回調(diào)函數(shù)就是每一個框架的核心，必須要認真的編寫。

ResourceOffers在scheduler 從master那里得到一個offer的時候被調(diào)用。每一個offer包含一個集群上可以給框架使用的資源列表。資源通常包括CPU、內(nèi)存、端口和磁盤。一個框架可以使用它提供的一些資源、所有資源或者一點資源都不給用。

針對每一個offer，現(xiàn)在期望聚集所有的提供的資源并決定是否需要發(fā)布一個新的server任務(wù)或者一個新的worker任務(wù)。這里可以向每個offer發(fā)送盡可能多的任務(wù)以測試最大容量，但是由于開采比特幣是依賴CPU的，所以這里每個offer運行一個開采者任務(wù)并使用所有可用的CPU資源。

for i, offer := range offers {
    // … Gather resource being offered and do setup
    if !s.minerServerRunning && mems >= MemPerServerTask &&
            cpus >= CPUPerServerTask && ports >= 2 {
        // … Launch a server task since no server is running and we 
        // have resources to launch it.
    } else if s.minerServerRunning && mems >= MemPerDaemonTask {
        // … Launch a miner since a server is running and we have mem 
        // to launch one.
    }
}

針對每個任務(wù)都需要創(chuàng)建一個對應(yīng)的TaskInfo message ，它包含了運行這個任務(wù)需要的信息。

s.tasksLaunched++
taskID = &mesos.TaskID {
    Value: proto.String("miner-server-" + 
                        strconv.Itoa(s.tasksLaunched)),
}

Task IDs由框架決定，并且每個框架必須是唯一的。

containerType := mesos.ContainerInfo_DOCKER
task = &mesos.TaskInfo {
    Name: proto.String("task-" + taskID.GetValue()),
    TaskId: taskID,
    SlaveId: offer.SlaveId,
    Container: &mesos.ContainerInfo {
        Type: &containerType,
        Docker: &mesos.ContainerInfo_DockerInfo {
            Image: proto.String(MinerServerDockerImage),
        },
    },
    Command: &mesos.CommandInfo {
        Shell: proto.Bool(false),
        Arguments: []string {
            // these arguments will be passed to run_p2pool.py
            "--bitcoind-address", s.bitcoindAddr,
            "--p2pool-port", strconv.Itoa(int(p2poolPort)),
            "-w", strconv.Itoa(int(workerPort)),
            s.rpcUser, s.rpcPass,
        },
    },
    Resources: []*mesos.Resource {
        util.NewScalarResource("cpus", CPUPerServerTask),
        util.NewScalarResource("mem", MemPerServerTask),
    },
}

TaskInfo message指定了一些關(guān)于任務(wù)的重要元數(shù)據(jù)信息，它允許Mesos節(jié)點運行Docker容器，特別會指定name、task ID、container information以及一些需要給容器傳遞的參數(shù)。這里也會指定任務(wù)需要的資源。

現(xiàn)在TaskInfo已經(jīng)被構(gòu)建好，因此任務(wù)可以這樣運行：

driver.LaunchTasks([]*mesos.OfferID{offer.Id}, tasks, &mesos.Filters{RefuseSeconds: proto.Float64(1)})

在框架中，需要處理的最后一件事情是當(dāng)開采者server關(guān)閉時會發(fā)生什么。這里可以利用StatusUpdate 函數(shù)來處理。

在一個任務(wù)的生命周期中，針對不同的階段有不同類型的狀態(tài)更新。對這個框架來說，想要確保的是如果開采者server由于某種原因失敗，系統(tǒng)會Kill所有開采者worker以避免浪費資源。這里是相關(guān)的代碼：

if strings.Contains(status.GetTaskId().GetValue(), "server") &&
    (status.GetState() == mesos.TaskState_TASK_LOST ||
        status.GetState() == mesos.TaskState_TASK_KILLED ||
        status.GetState() == mesos.TaskState_TASK_FINISHED ||
        status.GetState() == mesos.TaskState_TASK_ERROR ||
        status.GetState() == mesos.TaskState_TASK_FAILED) {
    s.minerServerRunning = false
    // kill all tasks
    for _, taskID := range s.currentDaemonTaskIDs {
        _, err := driver.KillTask(taskID)
        if err != nil {
            log.Errorf("Failed to kill task %s", taskID)
        }
    }
    s.currentDaemonTaskIDs = make([]*mesos.TaskID, 0)
}

萬事大吉！通過努力，這里在Apache Mesos上建立一個正常工作的分布式比特幣開采框架，它只用了大約300行GO代碼。這證明了使用Mesos 框架的API編寫分布式系統(tǒng)是多么快速和簡單。

看完上述內(nèi)容，你們對如何通過Mesos、Docker和Go創(chuàng)建一個分布式系統(tǒng)有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。