1. 写在最前面
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上周做了一次公司内部的分享，发现大家对于现有的部署方法上吐槽很多，「凡是有不和平的地方，我们都要为和平努力」。所以作为一只勤勤恳恳的打工人，打算试水使用开源平台发布的方式，但是 k8s 的学习曲线真的有点高，打工人真的是太难了。
在笔者 google 的过程中， Nomad 脱颖而出，还支持 二进制和多平台部署，没错就是你了。
2. 介绍
一个简单而灵活的工作负载编排工具，用于跨本地和云大规模部署和管理容器和非容器化应用程序。优势：
- 简单轻便：集成到现有基础架构中的单个二进制文件。易于在本地或云端操作，开销最小。
- 灵活的工作负载支持：编排任何类型的应用程序，不仅仅是容器。对 Docker、Windows、Java、VM 等都可支持。
- 无需重写即可现代化遗留应用程序：为现有服务带来编排优势。无需容器化即可实现零停机部署、更高的弹性、更高的资源利用率等。
- 大规模轻松联合：用于多区域、多云联合的单一命令。使用 Nomad 作为单个统一的控制平面，将应用程序全局部署到任何区域。
- 轻松部署和扩展：像在云环境中一样轻松地部署到裸机。无需复杂即可在全球范围内扩展。参考 the 2 Million Container Challenge.
- 与 Terraform、Consul 和 Vault 原生集成：Nomad 与 Terraform、Consul 和 Vault 无缝集成，提供服务网络和密钥管理。
注：以上摘自 Nomad 官网。灵活部署多种类型的程序以及多平台，可以说是 Nomad 的绝对优势了。
3. 内部介绍
3.1 基本概念
工作负载编排本质上解决的问题是「用户需要什么平台操作，将什么类型的服务部署到什么地区」。
3.1.1 平台
Nomad 平台，由两部分组成。
-
Client：以 agent 的形式部署在等待分配服务运行的机器上，用于统计机上已使用和待使用的资源信息，需要注册到 Nomad Server
-
Server：以集群的方式部署，管理所有运行的服务信息，集群节点之间通过 raft 一致性算法来同步信息，确保可用性， 集群部署建议网络延迟在 10 millisecond
3.1.2 服务
Nomad 对于服务的抽象很有趣，个人觉得因为 docker 已经先入为主，占领了大部分的市场，所以这里在抽象的时候很多概念都会借鉴 Docker 上已经存在的概念。
注：此处的服务可以指单个的服务，也可以指一组相互关联的服务。
- Job：一组待运行的服务的逻辑单元，可以指定需要部署的 Regions 和 DataCenters 属性等。
- Task Group：一组有关联性的服务，将会部署到一台 Client 机器上。
- Task：真实的待运行的服务，可以指定部署的服务类型包括 Docker、QEMU、Java 和 Static binaries。
- 注：部署的类型通过 Driver 的配置指定。
3.1.3 地区
Nomad 支持跨本地和云平台，所以在地区的抽象上，使用了 Regions 和 Datacenters 的概念。
- Regions：一个 Region 包含多个数据中心，一组 Nomad Server 联合在一起代表一个 Region。
- Datacenters：Nomad 的 Client 不需要与服务部署在同一个数据中心，但是需要部署在同一个 Region。Datacenters 可以理解成划分集群的一种方式。
3.1.4 其他的抽象概念
- Allocation：Allocation 可以理解成一种映射，将 Job 中的 Task Group 分配到 Client 的节点上。单个 Job 可能具有数百或者数千的 Task Group，这意味着必须存在同等数量的分配才能将 job 映射到 Client。Allocation 是由 Nomad 服务器创建的，作为评估期间作出决策调度的一部分。
- Evaluation：Evaluation 是 Nomad 做出调度决策的机制。当期望状态（作业）或实际状态（客户端）发生变化是，Nomad 创建一个新的 Evaluation 来确定是否需要采取操作。如果需要，Evaluation 可能会导致 Allocation 发生。
- Bin Packing：Bin Packing 是将物品装满箱子的过程，以最大限度地提高箱子的利用率。这扩展到 Nomad，其中 Client 是 「Bin」，Task Group 可以理解成物品。Nomad 通过有效的装箱算法，将 Job 发送到 Client 上。
3.2 调度策略
调度是 Nomad 的核心功能。它指的是将 Job 分配到 Client 的过程。它的设计和实现是受到 Google 的 Omega 和 Nomad 鼓励。
- Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters
- Large-scale cluster management at Google with Borg.
核心的调度图参考下面（ps 如果理解清楚上面的概念，理解上应该会更好上手。
3.2.1 抢占式调度
用户在创建 Job 的时候，可以指定 Priority 参数来配置该 Job 的优先级。抢占允许 Nomad kill 掉现有的 Job，以便为更高优先级的 Job 提供运行资源。抢占允许在整个集群资源竞争的情况下也运行高优先级的任务。
详细见：Preeption
3.2.2 可用性
Nomad 使用了两种一致性协议。
- Raft Protocol：用于在单 Region 的集群模式下，节点之间信息的同步。
- Gossip Protocol：用于在多 Region 的集群模式下，允许服务器执行跨Region Job 部署请求、处理整个 Region 失联失联的情况
详细见：
注：靠不靠谱单纯从官网的介绍上来看肯定是无法得出结论的，毕竟一般提供服务的人不会说自己的服务不好用
4. 实践
借用 Linux 创始人的一句话 「talk is cheap show me the code」，好不好用的，自己部署一下试试不就知道。部署的是使用了基于 Consul 自动服务发现的方式，不得不说 Hashicorp 的自家生态集成的是真的很香。
4.1 优势的点
-
清晰的版本变更流程，支持快速回滚
-
可视化的部署日志，方便简洁
- client 和 job 级别的资源水位监控
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快捷的容器登陆
-
整体资源用量的拓扑展示
4.2 劣势
因为使用的不多，中文大部分也都是一个搭建 ，所以真实业务部署太难了
- 私有仓库怎么连接？
- 怎么跟 consul 集成？
- 怎么部署其他 agent 的节点？
- 怎么用 volume 挂载的方式？
- 怎么跟 docker 一样使用 host 的网络？
- ……
别说了，这里都是我留下的眼泪啊！
4. 碎碎念
已经决定下一篇就写部署它的时候的各种吐槽。这一周还是可以完结撒花的，一丢丢开心。
- 在被生活完全击垮之前，我都愿意一直一直保持乐观。政治课本上说：‘事物的发展是螺旋式上升的，波浪式前进的。’我也要转个圈圈、蹦蹦跳跳，让自己快乐起来。
- 我没有天赋，但我想试试，一个普通人怀有梦想会是什么样。
- 要不安的 不欢的 都是云烟 要喜欢的 情愿的 都试一遍。（ps：还是很贪心，哈哈
