Elasticsearch天生就支持分布式部署，通过集群部署可以提高系统的可用性。本文重点谈一谈Elasticsearch的集群节点相关问题，搞清楚这些是进行Elasticsearch集群部署和拓扑结构设计的前提。关于如何配置集群的配置文件不会在本文中提及。（本文写作背景是Elasticsearch 2.3）节点类型1. 候选主节点（Master-eligible node） 一个节点启动后，
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2024-05-14 15:10:02
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文章目录1. 镜像拉取2. elasticsearch 安装3. elasticsearch-head 安装4. logstash 安装5. kibana 安装6. filebeat 安装7. 通过 kibana 展示收集的数据 说明： elasticsearch、kibana、logstash、filebeat 版本要一致，elasticsearch-head 方便通过浏览器查看elastic
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2024-09-06 11:12:02
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1. 部署高可用集群部署高可用elasticsearch的目的：
日志收集的重要性，不言而喻。使用elasticsearch收集保存日志，根据项目需求，要保证它的可用性。收集Docker容器日志，保证数据不丢失。部署的项目不可能一直可用（会有各种原因），因此，我们部署的应用，要尽可能的高可用。
本次部署elasticsearch，集群是master节点三个，data节点
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2024-07-19 08:13:55
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目录前言一、ES 高可用方案1.1、ES 双中心主备集群架构1.2、ES 流量隔离三集群架构1.3、ES 集群深度优化提升二、会员 Redis 缓存方案2.1、 ES 近一秒延时导致的 Redis 缓存数据不一致问题的解决方案2.2、Redis 双中心多集群架构三、高可用会员主库方案3.1、 MySQL 双中心 Partition 集群方案3.2、 会员主库平滑迁移方案3.3、MySQL 和 ES
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2024-04-01 01:10:28
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TimescaleDB部署本文安装主要分为两步：（1）PostgresSQL数据库安装（2）TimescaleDB插件安装编译（cmake）1、系统及相关版本要求操作系统： CentOS 7 64位操作系统
安装程序： postgresql-10.2.tar.gz
Timescale： timescaledb 1.0（只支持pgsql9.x和10.x）
Timescale release_t
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2024-05-28 21:00:18
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elasticsearch高可用 原理 ES是如何解决高可用ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，核心数据分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。ES的高可用架构ES基本概念名词Cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外
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2024-03-08 17:43:36
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背景：下一个视频版本，从架构师视角，尼恩为大家打造高可用、高并发中间件的原理与实操。目标：通过视频和博客的方式，为各位潜力架构师，彻底介绍清楚架构师必须掌握的高可用、高并发环境，包括但不限于：高可用、高并发nginx架构的原理与实操高可用、高并发mysql架构的原理与实操高可用、高并发nacos架构的原理与实操高可用、高并发rocketmq架构的原理与实操高可用、高并发es架构的原理与实操高可用、
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2024-07-19 07:21:31
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harbor官方下载地址：https://github.com/vmware/harbor/releases配置参考：https://github.com/vmware/harbor/blob/master/docs/installation_guide.md此处使用离线下载安装包：wget https://storage.googleapis.com/harbor-releases/
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2024-04-21 15:05:52
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Elasticsearch为什么要集群？集群有什么作用？高可用高可用（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%负载均衡将流量量均衡的分布在不同的节点上，每个节点都可以处理一部分负载，并且可以在节点之间动态分配负载，以实现平衡高
导语 | 为了进一步满足腾讯云 Elasticsearch 客户对服务稳定性、集群高可用性等容灾能力的要求。腾讯云 ES 产品提供了跨可用区部署的解决方案，本文将为大家介绍实现原理与实践案例。文章作者：吴荣，腾讯云 Elasticsearch 研发工程师。引言目前腾讯云 ES 集群可以支持双可用区及三可用区的集群部署，且支持单可用区平滑升级到多可用区集群。当一个可用区出现故障时，剩余可用区依然能够
背景： 计划使用elasticsearch作为搜索引擎，当数据量太大，会导致单节点无法满足容量和查询。所以需要集群来提升整体容量和查询容量。elasticsearch自动的分布所有数据和查询负载到所有的可用节点。 无需改造应用，elasticsearch知道如何平衡多个节点以提供扩展性和高可用。文档->分片->节点索引其实是一个逻辑上的概念，包括
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2024-09-18 13:05:58
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高可用集群原理LVS集群DR模式简单的架构图如下所示：在上图的架构中，当Director服务器因软件、硬件、人为原因造成故障时，整个集群服务不可用，因此，需要再添加一台服务器实现Director服务高可用。整个系统的架构图如下所示： 此时，客户端发送请求经过路由器到达Primary （Active）Director服务器，Primary Director服发务器根据调度规则，将请求发送至不同的R
一、概况与原理 1）所需要的配置组件有：pacemaker+corosync+HAProxy2）主要原理：HAProxy作为负载均衡器，将对openstack api服务的请求分发到两个镜像的控制节点上，由于openstack api服务是无状态的服务，所以不存在数据同步的问题。具体为在pacemaker中配置一个VIP，HAProxy负责
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2023-06-30 15:17:13
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Spring Boot总结（一）：入门Spring Boot总结（二）：Spring Boot中使用数据库Spring Boot总结（三）：Spring Boot界面设计Spring Boot总结（四）：提高数据库访问性能Spring Boot总结（五）：安全设计Spring Boot总结（六）：Spring Boot SSOSpring Boot总结（七）：使用分布式文件系统Spring Boo
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2024-08-29 13:17:56
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1. 系统集群式部署单点系统，一旦出故障整个系统都瘫痪，非常酸爽，所以在大型系统中都采用集群部署，某台实例出现了问题直接踢掉负载就好了，不必担心系统是单点这种尴尬场景。尤其是在电商系统中大促的场景下，都会有一些备份机器，担心机器不够用那么直接扩容吧。2. 减少系统间依赖在系统里尽量的避免外部依赖、第三方依赖等，毕竟命运掌握在自己手里才是最有把握的。试想一种场景，如果因为你依赖的外部服务挂了导致自己
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2023-09-29 21:25:49
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1. 我们需要多大规模的集群需要从以下两个方面考虑:当前的数据量有多大?数据增长情况如何?你的机器配置如何?cpu、多大内存、多大硬盘容量?推算的依据:Elasticsearch JVM heap 最大可以设置32G 。 30G heap 大概能处理的数据量 10 T。如果内存很大如128G，可在一台机器上运行多个ES节点实例。 备注:集群规划满足当前数据规模+适量增长规模即可，后续可按需扩展。两
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2024-03-28 06:53:45
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在上一篇文章中，我们通过扩展MongoDB副本集来了解有StatefulSets。 在这篇文章中，我们将与ES-HQ和Kibana一起使用HA Elasticsearch集群（具有不同的Master，Data和Client节点）。先决条件Elasticsearch的基本知识，其Node类型及角色运行至少有3个节点的Kubernetes集群（至少4Cores 4GB）Kibana的相关知识 
背景：下一个视频版本，从架构师视角，尼恩为大家打造高可用、高并发中间件的原理与实操。目标：通过视频和博客的方式，为各位潜力架构师，彻底介绍清楚架构师必须掌握的高可用、高并发环境，包括但不限于：高可用、高并发nginx架构的原理与实操高可用、高并发mysql架构的原理与实操高可用、高并发nacos架构的原理与实操高可用、高并发rocketmq架构的原理与实操高可用、高并发es架构的原理与实操高可用、
高可用方案初探高可用方案CAP计算高可用对称式高可用非对称式高可用存储高可用架构模式双机热备主备主从双主集群和数据分区集群模式数据分区异地多活 高可用方案单点系统可能会由于断电，宕机等情况，使得系统不可用，在行业竞争激烈的情况下，系统的可用性会影响公司获客能力及口碑。高可用分为计算高可用和存储高可用。CAPCAP分布式理论，C：一致性，A：可用性，P：分区容错性。 C：站在用户角度看，读操作能够
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2024-09-27 12:58:35
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写在开篇本文只分享各个链路环节的配置对接，关于环境的搭建，比如kafka集群、es集群的搭建等请自行完成。还有，业务应用的日志可以是你的其他业务日志，希望本文可以起到抛砖引用的效果。测试架构这个架构描述了一个将来自不同数据源的数据通过 Kafka 中转，然后使用 Logstash 将数据从 Kafka 中读取并处理，最终将处理后的数据再写回到 Kafka 中，以供 Elasticsearch 进行
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2024-10-18 18:52:12
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