Mesos是如何實現整個數據中心統一管理的呢？
核心的概念就是資源兩級供給和作業兩級調度。先說說從下而上的資源兩級供給吧。

1. 在Mesos集群中，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、存儲空間、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。
2. 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大數據框架、Kafka中間件框架、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整合後的數據中心資源提出要求。

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調度機制的核心：

1. 首先，各個框架都有自己的調度器Scheduler，它會根據用戶需求啟動特定的工作任務。調度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、記憶體和存儲資源來運行特定的工作負載。
2. 同時Mesos對於上層框架的需求也不是予取予求。他會採用默認的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，從而使整個數據中心利益最大化。比如上層框架中的Marathon調度器需要啟動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，同時將儘可能多的IO吞吐性能提供給Spark進行流處理。

Mesos的主要特點包括：

1. 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
2. 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
3. 資源分配調度比較簡單：默認的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內核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內核，還得有一個可以支援分散式的長服務運行調度框架，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：

1. 高可用性：Marathon作為主動/被動群集運行，領導者選舉可以實現100％的高可用運行時間。
2. 資源分布可控：可以允許每個機架/節點等僅放置應用程式的一個實例，從而緩解單點故障的影響。
3. 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。
4. 健康檢查：可以使用HTTP或TCP檢查評估應用程式的運行狀況。
5. 活動訂閱：提供HTTP端點以接收通知。例如，與外部負載均衡器集成。
6. UI：美麗而強大的UI。
7. API：完整的REST API，易於集成和編寫腳本.
8. 安全：Basic Auth和SSL
9. 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

如果想運行長生命周期的應用服務（而不是短時作業等），想將數據中心的多種形式的任務結合管理（如CI/CD連續集成連續部署、大數據、消息中間件、搜索引擎等），但應用之間不需要太強的集群耦合（如Oracle資料庫心跳、Keepalive節點心跳等），Mesos+Marathon這一對數據中心作業系統解決方案，可以成為您的首選。