Apache Mesos 1.7.0 深度解析：性能优化、容器化增强与多框架运行体验提升-北京尧图网络

云原生集群管理容器编排任务调度【免费下载链接】mesosApache Mesos项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/meso/mesos点击查看免费下载Mesos 1.7.0 是 Apache Mesos 在 2018 年 9 月发布的里程碑版本核心主题是性能、容器化与多框架并存体验。本篇以官方发布博客 2018-09-24-mesos-1-7-0-released.md 为骨架结合当前仓库configure.ac 中标注的版本为 1.12.0可视为 1.7 特性的后续快照中仍然保留的源码与文档逐项还原该版本四大改进方向——性能、容器化、框架级指标、多框架负载——的具体落地方式与底层实现。读完本篇你将掌握 1.7.0 各新特性对应的 agent/master 配置项如--isolationcgroups/all、--allowed_devices、--docker_registry、--role_sorter、可验证的源码位置以及 1.6 升级 1.7 时必须注意的行为变更清单。一、性能1.7.0 的主菜官方发布说明强调1.7.0 对性能投入了大量精力多个长期困扰用户的性能问题得到显著改善。以下逐条对照仓库实现。1. Master 的/state端点提速约 2 倍并并行化发布博客称master 的/state端点比之前快了约 2 倍且处理过程被并行化以提升吞吐从而让 Mesos UI 及一切消费/state端点的工具变得更敏捷。从源码结构看/state是 master HTTP 层的显式路由请求最终交给Master::httphttp.cpp中的Http对象的state()方法处理// src/master/master.cppL1008-L1018 route(/state, READONLY_HTTP_AUTHENTICATION_REALM, Http::STATE_HELP(), this { logRequest(request); return http.state(request, principal) .onReady(request { logResponse(request, response); }); });对应文件为 master.cpp。此外还有一个/state-summary端点仅返回资源用量摘要适合对大集群做轻量轮询可对照 master.cpp。2. Mesos Containerizer 启动/销毁吞吐翻倍Mesos Containerizer 一直是 Docker runtime 的高性能替代方案1.7.0 中容器 launch 与 destroy 的吞吐提升了 2 倍。容器生命周期管理的核心实现在 slave/containerizer 目录下Containerizer通过launch/destroy接口被 slave 调用是上述吞吐数据的承载模块。3. Agent/containers端点不再吃满 CPU博客指出agent 的/containers端点此前会引发高 CPU 消耗1.7.0 中响应性大幅提升可平滑支撑单 agent 上数百个容器。该端点同样是 slave 侧的 HTTP 路由在 slave.cpp 中可见其路由转发到http.containers(request, principal)。优化后大规模容器数场景下再也不会因为一次/containers查询就把 agent 打满。4. 资源分配周期提速 20%经过对 resource allocator 的多项优化在 1000 节点集群上一个分配allocation周期快了约 20%官方博客同时预告 1.8 版本还将带来更大改进。分配周期的主逻辑位于 master/allocator 模块默认实现是层级式分配器 hierarchical.cpp其性能与后文介绍的 sorter 策略DRF / random直接相关——sorter 决定了每个分配周期内资源在各 role/framework 之间的分配顺序。5. 其他值得注意的性能相关变更系统各处还有若干次要性能优化官方表示会另行发布一篇深入 1.7.0 性能改进的博客。从 upgrades.md 的升级说明可以看到一个容易被忽视但影响所有 JSON 端点的变更1.7.0 引入 rapidjson 做 JSON 序列化所有 JSON 端点的序列化行为发生变化仍符合 ECMA-404 规范。例如之前mesos会把/序列化为\/而 rapidjson 不做这种转义。如果客户端的 JSON 反序列化器严格兼容 ECMA-404则无感知否则可能解析失败。二、容器化1.7.0 的六大增强1. 新增cgroups/all隔离选项自动探测 cgroup 子系统此前用户必须在--isolation中手工挑选cgroups/cpu、cgroups/mem等一个个子系统1.7.0 引入cgroups/all后cgroups isolator 会自动探测宿主机上已启用的 cgroup 子系统并全部加载用户无需再手动选择。该语义在 agent 的 flag 定义中可以直接看到flags.cppadd(Flags::isolation, isolation, Isolation mechanisms to use, e.g., posix/cpu,posix/mem ... if cgroups/all is specified, any other cgroups related isolation options (e.g., cgroups/cpu) will be ignored, and all the local enabled cgroups subsystems on the agent host will be automatically loaded by the cgroups isolator. Note that this flag is only relevant for the Mesos Containerizer., #ifndef __WINDOWS__ posix/cpu,posix/mem ...注意两点官方约束指定cgroups/all后其他 cgroups 相关选项如cgroups/cpu会被忽略该选项只对 Mesos Containerizer 生效Docker Containerizer 不受影响。自动加载的具体逻辑在 cgroups.cppcgroups isolator 先枚举内核当前启用的子系统cgroups::subsystems()再与 Mesos 支持的子系统集合取交集内核启用但 Mesos 尚不支持的子系统会被跳过并打出LOG(WARNING)若最终没有任何可用子系统则返回错误No subsystems are enabled by the kernel。这意味着cgroups/all的行为在不同内核配置下是尽力而为的上线前建议在目标机器上确认内核启用了哪些 cgroup 子系统。2. 更好的 cgroupfs 隔离由 Mesos Containerizer 启动的容器现在只能看到/sys/fs/cgroup中属于自己的 cgroup任何容器都无法看到其他容器的 cgroup 信息。upgrades.md 对应的条目进一步说明这是通过在容器内挂载容器专属的 cgroup 目录container-specific cgroups mounts实现的。这一改动把 cgroup 视图从全局可见收敛到单容器可见减少了容器间通过 cgroup 接口窥探彼此资源限额/统计的通道。3. 新增linux/devicesisolator自动放置白名单设备cgroups/devicesisolator 只控制容器能否访问宿主机设备但容器内往往还缺少设备节点文件device node需要额外权限才能mknod。新的linux/devicesisolator 解决这个问题它自动为容器放置--allowed_devicesagent flag 中已白名单化的设备节点。linux-devices.md 给出了启用方式——把linux/devices追加到--isolationflag并特别指出由于它是从容器外创建设备节点因此--allowed_devices条目无需授予mknod权限。实现代码位于 devices.cpp从create()静态工厂可以清楚看到三重前置条件与白名单解析逻辑TryIsolator* LinuxDevicesIsolatorProcess::create(const Flags flags) { if (::geteuid() ! 0) { return Error(Linux devices isolator requires root permissions); } if (flags.launcher ! linux) { return Error(linux launcher must be used); } if (!strings::contains(flags.isolation, filesystem/linux)) { return Error(filesystem/linux isolator must be used); } // ... foreach (const DeviceAccess deviceAccess, flags.allowed_devices-allowed_devices()) { // 校验设备路径存在读取 rdev 与 mode // 依据 access().read()/write() 设置 S_IRGRP|S_IROTH / S_IWGRP|S_IWOTH ... } }关键事实必须以 root 运行必须使用linuxlauncher且--isolation中必须同时启用filesystem/linux由它提供沙箱内的/dev目录设备访问权限按容器粒度控制源码注释明确说明若把读/写权限授予某设备则该容器内所有进程无论凭据都可读写该设备这与 devices cgroup 策略保持一致只接受块设备或字符设备路径不存在或不是设备文件都会直接报错。行为测试可用 linux_devices_isolator_tests.cpp 对照验证。4. 从 HDFS 拉取 Docker 镜像 tarball现在可以在--docker_registryagent flag 中直接指定hdfs://URI用 HDFS 替代 Docker registry 存放docker save出的镜像归档tarball。flag 定义在 flags.cppadd(Flags::docker_registry, docker_registry, The default url for Mesos containerizer to pull Docker images. It could either be a Docker registry server url (e.g., https://registry.docker.io), or a source that Docker image archives (result of docker save) are stored. The Docker archive source could be specified either as a local path (e.g., /tmp/docker/images), or as an HDFS URI (*experimental*) (e.g., hdfs://localhost:8020/archives/). Note that this option wont change the default registry server for Docker containerizer., https://registry-1.docker.io);从仓库源码结构看判断逻辑落在 Docker provisioner 的拉取器中puller.cpp 通过strings::startsWith(flags.docker_registry, hdfs://)决定走 HDFS 归档源还是普通 registry 路径image_tar_puller.cpp 也做同样的前缀判断。注意 flag 文档标注 HDFS 模式为experimental且该选项不会改变 Docker Containerizer 的默认 registry——它只影响 Mesos Containerizer。5. 更好的容器网络统计内置的 CNIContainer Network Interfaceisolator 暴露了更多统计信息便于监控每个容器的网络用量。实现位于 network/cni/cni.cppCNI 插件机制与配置可参阅 cni.md。6. 更好的镜像拉取指标新增的 containerizer metrics 让用户可以监控镜像拉取的延迟分布。在 monitoring.md 的 Containerizers 一节可以看到这些指标例如指标含义containerizer/docker/image_pull_msDocker containerizer 拉取镜像的延迟ms平均值containerizer/docker/image_pull_ms/count拉取镜像的次数containerizer/docker/image_pull_ms/max最大拉取延迟mscontainerizer/docker/image_pull_ms/min最小拉取延迟ms配合 min/max/count 即可得到完整的拉取延迟分布画像对排查偶发慢拉取很有帮助。三、Framework Metrics按框架维度观察集群行为为了改善运维人员在监控与故障诊断时的体验1.7.0 新增了一批按框架per-framework维度的指标每当有新框架向 master 注册就会出现新的指标键框架注销后对应指标随之消失。monitoring.md 中 Frameworks 小节列出了完整指标表主要包括指标描述类型master/frameworks/NAME/ID/calls与/calls/CALL_TYPE该框架接收到的调用总数 / 各类调用数Countermaster/frameworks/NAME/ID/events与/events/EVENT_TYPE发给该框架的事件总数 / 各类事件数Countermaster/frameworks/NAME/ID/operations与/operations/OPERATION_TYPE该框架执行的 offer 操作总数 / 各类操作数Countermaster/frameworks/NAME/ID/tasks/active/TASK_STATE该框架当前处于各活跃状态的 task 数Gaugemaster/frameworks/NAME/ID/tasks/terminal/TASK_STATE该框架已转入各终态的 task 数Countermaster/frameworks/NAME/ID/offers/sent发给该框架的 offer 数Countermaster/frameworks/NAME/ID/offers/accepted该框架接受的 offer 数Countermaster/frameworks/NAME/ID/offers/declined该框架显式拒绝的 offer 数Countermaster/frameworks/NAME/ID/offers/rescinded发给该框架后被收回的 offer 数Countermaster/frameworks/NAME/ID/roles/ROLE/suppressed该框架订阅的各 role 的 offer 当前是否被抑制Gauge实现层面metrics.hpp 中可以看到按框架动态创建指标的代码结构指标名统一以frameworks/principal/为前缀例如messages_received、messages_processed等与文档中/calls、/events等键命名风格一致。这些指标的实战价值在于定位不听话的框架某个框架offers/declined长期高而offers/accepted接近零说明它反复拒绝 offer可能是资源请求写死、角色不匹配roles/ROLE/suppressed为真则提示该 role 的 offer 被抑制通常与 framework 未处理 offer 超时的背压机制有关。四、多框架负载更平滑的多框架集群体验1.7.0 的分配器优化、框架指标改进与以下两项内容叠加让在同一个集群里跑多个框架的体验显著变好。1. 框架开发指南更新app-framework-development-guide.md 补充了如何在多框架集群中做一个守规矩well-behaved的框架的指导例如合理的 offer 处理节奏与资源声明方式多框架共存的运维人员值得通读。2. 新增加权随机 sorterweighted random sorter在 DRFDominant Resource Fairnesssorter 之外1.7.0 新增 weighted random sorter 作为替代方案不需要 DRF 行为的用户可以选择按权重做加权均匀分布来分配各 role/framework 之间的资源。master 侧的两个 flag 在 flags.cpp 中定义add(Flags::role_sorter, role_sorter, flags::DeprecatedName(user_sorter), Policy to use for allocating resources between roles when allocating up to quota guarantees as well as when allocating up to quota limits. May be one of: [drf, random], drf); add(Flags::framework_sorter, framework_sorter, Policy to use for allocating resources between a given roles frameworks. Options are the same as for --user_sorter., drf);即--role_sorter旧名--user_sorter与--framework_sorter均可取[drf, random]默认drf。random sorter 的核心逻辑在 random/sorter.cppvectorstring RandomSorter::sort() { pairvectorstring, vectordouble clientsAndWeights sortInfo.getClientsAndWeights(); weightedShuffle( clientsAndWeights.first.begin(), clientsAndWeights.first.end(), clientsAndWeights.second, generator); return std::move(clientsAndWeights.first); }可以看到sort()并不是简单随机洗牌而是调用weightedShuffle按每个 client 的权重做加权随机排序权重取值逻辑在同文件 L411-L418getWeight()从weights映射即 role/framework 权重参见 weights.md中读取缺失时回退到DEFAULT_WEIGHT。从源码结构看这意味着运维可以通过给不同 role/framework 设置权重来软性倾斜资源分配而不必引入 DRF 的公平性约束。五、升级指南从 1.6.0 到 1.7.0官方说明大多数场景下从 1.6.0 升级到 1.7.0 很直接详细信息见 upgrades.md。1.7 引入的新特性中值得升级时逐项核对的行为变更包括摘录自 upgrades.md 的 Upgrading from 1.6.x to 1.7.x 一节linux/devicesisolator自动为容器放置--allowed_devices白名单设备cgroups/all--isolation新选项自动加载所有本地已启用的 cgroup 子系统与其他 cgroups 选项互斥其他选项被忽略容器专属 cgroupfs 挂载Mesos Containerizer 启动的容器内/sys/fs/cgroup只挂载该容器自己的 cgroupVolume 模式字段生效HOST_PATH、SANDBOX_PATH、IMAGE、SECRET、DOCKER_VOLUME类型卷此前恒为读写挂载、Volume.mode字段被忽略1.7 起按Volume.mode挂载框架可显式选择只读——依赖隐式读写的存量框架需要自查CSI 磁盘 API 简化引入CREATE_DISK/DESTROY_DISK操作及CreateMountDisk、CreateBlockDisk、DestroyMountDisk、DestroyBlockDiskACL替代实验性的CREATE_VOLUME/CREATE_BLOCK/DESTROY_VOLUME/DESTROY_BLOCK新 ACLViewResourceProvider控制哪些 principal 可以调用GET_RESOURCE_PROVIDERSagent API--enforce_container_ports新增 agent flag控制 network/ports isolator 是否强制 TCP 端口用量限制--gc_non_executor_container_sandboxes新增 agent flag用于回收嵌套容器包括 default executor 上启动的 task group的 sandbox若框架在同一 default executor 上启动多个 task group官方建议启用--network_cni_root_dir_persist新增 agent flag控制 network/cni isolator 是否跨重启持久化网络信息模块接口变更ContainerLogger::prepare()改为接收ContainerID与ContainerConfigIsolator::recover()的参数由std::list改为std::vector——自研 isolator/logger 模块需要重新编译适配JSON 序列化行为变化rapidjson 引入见上文其他值得注意的性能相关变更。六、社区与贡献者1.7.0 由 50 位贡献者共同完成Akash Gupta, Alexander Rojas, Alexander Rukletsov, Andrei Budnik, Andrew Schwartzmeyer, Armand Grillet, Benjamin Bannier, Benjamin Mahler, Benno Evers, Chen Runcong, Chun-Hung Hsiao, Clement Michaud, Dario Rexin, Eric Chung, Gary Yao, Gastón Kleiman, Gilbert Song, Greg Mann, Harold Dost, Ilya Pronin, James Peach, Jan Schlicht, Jiang Yan Xu, Jie Yu, John Kordich, Joseph Wu, Judith Malnick, Kapil Arya, Kevin Klues, Kjetil Joergensen, Meng Zhu, Pavi Sandhu, Qian Zhang, Radhika Jandhyala, Sergey Urbanovich, Tarun Gupta Akirala, Thodoris Zois, Till Toenshoff, Vinod Kone, Xudong Ni, Zhitao Li, Bin Zheng, Cai Shuhua, Cui Dt, He Yi Hua, janisz, LongFei Niu, Wei Xiao, Xiang Chaosheng, Zois。该版本的博客由 Chun-Hung Hsiao 与 Gastón Kleiman 撰写欢迎通过社区工作组working group参与后续版本开发。七、小结Mesos 1.7.0 的改进可以归纳为一句话让大集群多框架 Mesos Containerizer这条主线更快、更可控、更可观测更快/state端点约 2 倍提速并并行化、容器 launch/destroy 吞吐 2 倍、/containers端点不再打满 CPU、千节点集群分配周期提速 20%更可控cgroups/all免去手工挑选 cgroup 子系统、容器间 cgroup 视图互相隔离、linux/devices自动放置设备节点、--docker_registry支持 HDFS、--role_sorter/--framework_sorter可选 weighted random 策略更可观测per-framework 的 calls/events/operations/tasks/offers 全链路指标、CNI 网络统计、镜像拉取延迟分布。所有特性在当前仓库中均可以找到对应实现agent 侧集中在 slave/flags.cpp、slave/containerizermaster 侧集中在 master/allocator 与 master/metrics.hpp行为文档集中在 docs/isolators、docs/monitoring.md 与 docs/upgrades.md可据此继续深入。赞分享云原生集群管理容器编排任务调度【免费下载链接】mesosApache Mesos项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/meso/mesos点击查看免费下载相关推荐Apache Mesos 1.7.0 发布深度解读:性能优化、容器化新特性与多框架运行时改进Apache Mesos 1.7.0 发布深度解读:性能优化、容器化新特性与多框架运行时改进本篇技术文章基于 Apache Mesos 官方发布说明 Meso集群管理任务调度后端Apache Mesos 1.7.0 性能优化深度解析从 Master /state 到 Agent 容器启动的全面提速Apache Mesos 1.7.0 性能优化深度解析从 Master /state 到 Agent 容器启动的全面提速本文以 Apache Mesos 1云原生集群管理容器编排任务调度Apache Mesos 1.5.0 发布深度解析CSI 存储、资源管理、性能优化与容器化能力全面升级Apache Mesos 1.5.0 发布深度解析CSI 存储、资源管理、性能优化与容器化能力全面升级 Apache Mesos 1.5.0 于 2018 年云原生集群管理容器编排任务调度上一篇你的微信聊天记录正在悄悄消失3个方法让珍贵对话永久留存下一篇如何永久保存微信聊天记忆这个工具让你轻松备份和分析所有对话创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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