mesos 集群资源管理框架(以集群的形式出现，主决定资源的分配，从负责执行executor)，分配资源，提供offer给framework，不负责调度资源，千言万语都在这里了mesos的设计结构。
marathon 是mesos的framework,容器编排系统，保证长时间的运行任务，类似后台执行或者supervisor。
zooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置管理维护、域名服务、分布式同步、组服务、健康检查，HA等。
Chronos是一个运行在Mesos之上的具有分布式容错特性的作业调度器。在Airbnb公司，它是cron的替代品。与cron相比，Chronos在很多方面具备优势。比如，它支持ISO8601标准，允许更灵活地定义调度时间；Chronos也支持任务依赖，即一个作业的开始依赖于一些任务的完成，和marathon一样都是听从mesos的指令，给mesos搬砖的。
consul经常拿来和etcd、 zookeeper来对比，他有和etcd一样的服务发现、服务注册功能，也有和etcd、zookeeper一样的配置存储功能，详细的对比在此不再列出。
Registrator是一个独立于服务注册表的自动服务注册/注销组件，一般以容器的方式进行部署。会自动侦测它所在的宿主机上的所有 容器状态（启用/销毁），并根据容器状态到对应的服务注册列表注册/注销服务。去除了需要手动管理Consul服务条目的复杂性,它监视容器的启动和停止,根据容器暴露的端口和环境变量自动注册服务。
Apache Mesos概述：
Apache Mesos：Apache-Mesos是一款基于多资源(内存、CPU、磁盘、端口等)调度的开源集群管理套件，能使容错和分布式系统更加容易使用。官方网站http://mesos.apache.org/ ,软件能够自由下载使用；
Apache-Mesos采用Master/Slave结构来简化设计，将Master做得尽可能轻量级，仅保存各种计算框架（Framework）和Mesos Slave的状态信息，这些状态很容易在Mesos出现故障的时候被重构，除此之外Mesos还使用Zookeeper解决Master单点故障的问题；
Apache Mesos专业术语：
Mesos Master：负责管理各个Framework和Slave，并将Slave上的资源分配给各个Framework；
Mesos Slave：负责管理本节点上的各个Mesos Task，为各个Executor分配资源；
Framework：计算机框架，如:Hadoop、Spark等，可以通过MesosSchedulerDiver接入Mesos；
Executor：执行器，在Mesos Slave上安装，用于启动计算框架中的Task
Apache Mesos处理流程：
1.集群中的所有slave节点会和master定期进行通信，将自己的资源信息同步到master，master由此获知到整个集群的资源状况；
2.mater会和已注册、受信任的Framework进行交互，定期将最新的资源情况发送给Framework，当Framework前端有工作需求时，将选择接收资源，否则拒绝；
3.前端用户提交了一个工作需求给Framework；
4.Framework接收slave master发过来的资源信息；
5.Framework依据资源信息向slave发起任务启动命令，开始调度工作；
zookeeper概述：
ZooKeeper是用来给集群服务维护配置信息，提供分布式同步和提供组服务。所有这些类型的服务都使用某种形式的分布式应用程序。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件，在此zookeeper与mesos结合实现为mesos的master保证其单点故障问题；
ZooKeeper角色：
领导者（leader）：领导者负责投票发起和决议，更新系统状态；
跟随者（follwoer）：follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选主过程参与投票；
观察者：ObServer可以接受客户端连接，将写请求转发给leader节点，但ObServer不参加投票过程，只同步leader的状态，ObServer的目的是为了拓展系统，提高读取速度；
客户端：请求发起方；
Marathon概述：
是一个mesos框架，能够支持运行长服务，可以实现通过web页面或者api接口实现部署应用，比如web应用等。也是一种私有的Paas，实现服务的发现，为部署提供提供REST API服务，有授权和SSL、配置约束；
事实上， 通过读取同一台宿主机的其他容器 的环境变量进行服务注册、健康检查定义等操作，支持可插拔式的服务注册表配置。
mesos架构：
架构图可以看出mesos主要两部分主和从 ,主集群依靠zookeeper。
架构图展示了Mesos的重要组成部分，Mesos由一个master进程管理运行着每个客户端节点的slave进程和跑任务的Mesos计算框架。
Mesos进程通过计算框架可以很细致的管理cpu和内存等,从而提供资源。每个资源提供都包含了一个清单(slave ID,resource1：amount1,resource2,amount2,…)master会根据现有的资源决定提供每个计算框架多少资源。例如公平分享或者根据优先级分享。
为了支持不同种的政策，master通过插件机制新增额一个allocation模块使之分配资源更简单方便。
一个计算框架运行在两个组建之上，一个是Scheduler，他是master提供资源的注册中心，另一个是Executor程序，用来发起在slave节点上运行计算框架的任务。master决定给每个计算框架提供多少计算资源，计算框架的调度去选择使用哪种资源。当一个计算框架接受了提供的资源，他会通过Mesos的任务描述运行程序。Mesos也会在相应的slave上发起任务。
Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，后在Twitter得到广泛使用。
Mesos-Master：主要负责管理各个framework和slave，并将slave上的资源分配给各个framework。
Mesos-Slave：负责管理本节点上的各个mesos-task，比如：为各个executor分配资源。
Framework：计算框架，如：Hadoop、Spark、Kafaka、ElasticSerach等，通过MesosSchedulerDiver接入Mesos
Executor：执行器，就是安装到每个机器节点的软件，这里就是利用docker的容器来担任执行器的角色。具有启动销毁快，隔离性高，环境一致等特点。
Mesos-Master是整个系统的核心，负责管理接入Mesos的各个framework(由frameworks_manager管理)和slave(由slaves_manager管理)，并将slave上的资源按照某种策略分配给framework(由独立插拔模块Allocator管理)。
Mesos-Slave负责接受并执行来自Mesos-master的命令、管理节点上的mesos-task，并为各个task分配资源。Mesos-slave将自己的资源量发送给mesos-master，由mesos-master中的Allocator模块决定将资源分配给哪个framework，当前考虑的资源有CPU和内存两种，也就是说，Mesos-slave会将CPU个数的内存量发送给mesos-master，而用户提交作业时，需要指定每个任务需要的CPU个数和内存。这样:当任务运行时，mesos-slave会将任务放导包含固定资源Linux container中运行，以达到资源隔离的效果。很明显，master存在单点故障问题，为此:Mesos采用了Zookeeper解决该问题。
Framework是指外部的计算框架，如果Hadoop、Mesos等，这些计算框架可通过注册的方式接入Mesos，以便Mesos进行统一管理和资源分配。Mesos要求可接入的框架必须有一个调度模块，该调度器负责框架内部的任务调度。当一个framework想要接入Mesos时，需要修改自己的调度器，以便向Mesos注册，并获取Mesos分配给自己的资源，这样再由自己的调度器将这些资源分配给框架中的任务，也就是说，整个Mesos系统采用了双层调度框架：第一层,由Mesos将资源分配给框架。第二层,框架自己的调度器将资源分配给自己内部的任务。当前Mesos支持三中语言编写的调度器，分别是C++、Java、Python。为了向各种调度器提供统一的接入方式，Mesos内部采用C++实现了一个MesosSchedulerDriver(调度驱动器)，framework的调度器可调用该driver中的接口与Mesos-master交互，完成一系列功能(如注册，资源分配等。)
Executor主要用于启动框架内部的task。由于不同的框架，启动task的接口或者方式不同，当一个新的框架要接入mesos时，需要编写一个Executor，告诉Mesos如何启动该框架中的task。为了向各种框架提供统一的执行器编写方式，Mesos内部采用C++实现了一个MesosExecutorDiver(执行器驱动器)，framework可通过该驱动器的相关接口告诉Mesos启动task的方式。
mesos运行流程:
流程步骤：
1、slave1报告给master他拥有4核cpu和4G剩余内存，Marathon调用allocation政策模块，告诉slave1计算框架1应该被提供可用的资源。
2、master给计算框架1发送一个在slave上可用的资源描述。
3、计算框架的调度器回复给master运行在slave上两个任务相关信息，任务1需要使用2个CPU，内存1G，任务2需使用1个CPU，2G内存。
4、最后，master发送任务给slave，分配适当的给计算框架执行器，继续发起两个任务(图1.1-2虚线处)，因为任有1个CPU和1G内存未分配，allocation模块现在或许提供剩下的资源给计算框架2。
除此之外，当任务完成，新的资源成为空闲时，这个资源提供程序将会重复。