方案 1
教程 - 资源分配
免责声明:Mesosphere 不支持本教程、相关脚本或命令,它们不提供任何形式的保证。本教程的目的是为了演示功能,可能不适合在生产环境中使用。在您的环境中使用类似的解决方案之前,您必须进行调整、验证和测试。
方案 1:资源分配
设置
对于第一个方案,请按如下方式部署此应用定义:
$ dcos marathon app add https://raw.githubusercontent.com/dcos-labs/dcos-debugging/master/1.10/app-scaling1.json
使用 DC/OS Web 界面检查应用程序状态,您应该看到如下内容:
图 1. 显示应用程序状态的 DC/OS Web 界面
应用程序的状态最可能是“等待”,然后是一些千分位数“x/1000”。“等待”是指整体应用状态和数字;“x”表示已成功部署多少个实例(本示例中为 6)。
您也可以从 CLI 检查此状态:
$ dcos marathon app list
会在响应中产生以下输出:
ID MEM CPUS TASKS HEALTH DEPLOYMENT WAITING CONTAINER CMD
/app-scaling-1 128 1 6/1000 --- scale True mesos sleep 10000
或者,如果您想查看所有正在进行的部署,请输入:
$ dcos marathon deployment list
看到如下内容:
APP POD ACTION PROGRESS ID
/app-scaling-1 - scale 1/2 c51af187-dd74-4321-bb38-49e6d224f4c8
现在我们知道应用程序的某些 (6/1000) 实例已成功部署,但整体部署状态为“等待”。但这是什么意思?
解决方法
“等待”状态表示 DC/OS(或更准确地说是 Marathon)正在等待合适的资源提供。这似乎是一个部署问题,我们应该先检查可用的资源。
如果我们查看 DC/OS 仪表盘,我们应该看到与以下相似的相当高的 CPU 分配(当然,确切的百分比取决于您的集群):
图 2. DC/OS 资源分配显示
由于我们还没有 100% 分配,但我们仍在等待部署,因此正在发生一些有趣的事情。让我们来看看 DC/OS Web 界面调试视图中的最新资源提供。
图 3. 最新资源提供
我们可以看到,没有匹配的 CPU 资源。但同样,整体 CPU 分配仅为 75%。更令人费解的是,当我们进一步查看以下“详细信息”部分时,我们会看到不同主机的最新提供符合我们应用程序的资源要求。所以,举例而言,来自主机 10.0.0.96
的第一个邀约与角色、约束(此 app-definition
中不存在)、内存、磁盘、端口资源要求匹配,— 但 CPU 资源要求不合格。在此之前的提供似乎应该符合资源要求。因此,尽管看起来我们有足够的 CPU 资源可用,但应用程序似乎只因为这个原因而失败。
让我们更加仔细地看一看“详细信息”。
图 4. 资源分配详细信息
有意思。据此,其余一些 CPU 资源分配给了不同的 Mesos 资源角色,因此,我们的应用程序无法使用(它以角色“*”运行,默认角色)。
要检查不同资源的角色,让我们看看 state-summary 端点,其访问地址为https://<master-ip>/mesos/state-summary
。
该端点将为我们提供相当长的 json 输出,所以使用 jq 使输出可读非常有用:
curl -skSL
-X GET
-H "Authorization: token=$(dcos config show core.dcos_acs_token)"
-H "Content-Type: application/json"
"$(dcos config show core.dcos_url)/mesos/state-summary" |
jq '.'
查看代理程序信息时,我们可以看到两种不同类型的代理程序。
图 5. 集群信息
第一种类型没有可用的 CPU 资源,也没有保留资源。当然,如果您在这些练习之前在集群上运行了其他工作负载,这可能会有所不同。请注意,这些未保留资源对应于默认角色“*” — 我们试图部署任务的角色。
第二种类型有未使用的 CPU 资源,但这些资源在“slave_public”角色中保留。
我们现在知道问题在于整个集群中所需资源角色中没有足够的资源。作为一种解决方案,我们可以减少应用程序(1000 个实例似乎过多),或者我们需要向集群添加更多资源。
一般规律
当您的应用程序框架(例如 Marathon)不接受资源邀约时,请检查相应资源角色中是否有足够的可用资源。
这是一个简单的方案,CPU 资源太少。通常,资源问题更可能是由更复杂的因素引起的 - 如未正确配置的端口资源或布局约束。尽管如此,这种一般工作流模式仍然适用。
清除
使用以下命令从集群中删除应用程序:
$ dcos marathon app remove /app-scaling-1