大家好,我是老赵

写在前面:为什么要用ElasticSearch?


我们的应用经常需要添加检索功能,开源的Elastic Search是目前全文检索引擎的首选。它可以快速的存储、搜索和分析海量数据。ElasticSearch是一个分布式搜索框架,提供RestfulAPI,底层基于Lucene,采用多shard(分片)的方式保证数据安全,并且提供自动resharding的功能。


Elasticsearch: 权威指南(中文):


https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html


一、拉取ElasticSearch镜像

在centos窗口中,执行如下命令:

docker pull elasticsearch:5.6.8

当前ES镜像版本信息:

{
"name" : "WlwFyqU",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "78UDZtviQqiWmzmenGpSrQ",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "cfe3d9f",
"build_date" : "2018-09-10T20:12:43.732Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

二、创建数据挂在目录,以及配置ElasticSearch集群配置文件,调高JVM线程数限制数量

1.创建数据文件挂载目录,并开放通信端口

在centos窗口中,执行如下操作:

[root@localhost soft]# pwd
/home/soft
[root@localhost soft]# mkdir -p ES/config
[root@localhost soft]# cd ES
[root@localhost ES]# mkdir data1
[root@localhost ES]# mkdir data2
[root@localhost ES]# mkdir data3
[root@localhost ES]# cd ES/config/
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9300/tcp
success
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9301/tcp
success
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9302/tcp
success


注:如果ELK选的6.X版本的,那么读者需将data1 data2 data3 开启777权限=> chmod 777 data1 data2 data3


2.创建ElasticSearch配置文件

在centos窗口中,使用vim命令分别创建如下文件:es1.yml,es2.yml,es3.yml

es1.yml

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node1
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

es2.yml

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node2
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9201
transport.tcp.port: 9301
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

es3.yml

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node3
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2


注:本机虚拟机ip:192.168.9.219 读者请自行更改


3.调高JVM线程数限制数量

在centos窗口中,修改配置sysctl.conf

vim /etc/sysctl.conf

加入如下内容:

vm.max_map_count=262144

启用配置:

sysctl -p


注:这一步是为了防止启动容器时,报出如下错误:​​bootstrap checks failed max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]​


三、启动ElasticSearch集群容器

启动ElasticSearch集群容器

在centos窗口中,执行如下命令:

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /home/soft/ES/config/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data1:/usr/share/elasticsearch/data --name ES01 elasticsearch:5.6.8

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9201:9201 -p 9301:9301 -v /home/soft/ES/config/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data2:/usr/share/elasticsearch/data --name ES02 elasticsearch:5.6.8

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9202:9202 -p 9302:9302 -v /home/soft/ES/config/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data3:/usr/share/elasticsearch/data --name ES03 elasticsearch:5.6.8


注:设置​​-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" ​​​是因为​​/etc/elasticsearch/jvm.options​​​ 默认jvm最大最小内存是2G,读者启动容器后 可用​​docker stats​​命令查看


四、验证是否搭建成功

1.在浏览器地址栏访问​​http://192.168.9.219:9200/_cat/nodes?pretty​​ 查看节点状态

Docker 简易搭建 ElasticSearch 集群教程_java


注:节点名称带表示为主节点*


2.使用elasticsearch-head前端框架
  1. 拉取镜像
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
  1. 启动容器
docker run -d -p 9100:9100 --name es-manager  mobz/elasticsearch-head:5
  1. 浏览器访问http://192.168.9.219:9100/

Docker 简易搭建 ElasticSearch 集群教程_docker_02

写在最后,这里要多提一点索引分片设置以及副本,官方推荐设置,读者根据自身需要进行修改:

curl -XPUT ‘http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true’ -d ‘{undefined
“index.number_of_replicas” : “1”,
“index.number_of_shards” : “10”
}

附录

  1. 查看容器内存
docker stats $(docker ps --format={{.Names}})
  1. 查看容器日志
docker logs 容器名/容器ID
  1. ElasticSearch配置文件说明
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node1
#index.number_of_shards: 2
#index.number_of_replicas: 1
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["es-node1:9300","es-node2:9301","es-node3:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

注:

  • ​cluster.name​​:用于唯一标识一个集群,不同的集群,其 cluster.name 不同,集群名字相同的所有节点自动组成一个集群。如果不配置改属性,默认值是:elasticsearch。
  • ​node.name​​:节点名,默认随机指定一个name列表中名字。集群中node名字不能重复
  • ​index.number_of_shards​​: 默认的配置是把索引分为5个分片
  • ​index.number_of_replicas​​:设置每个index的默认的冗余备份的分片数,默认是1

通过 index.number_of_shards,index.number_of_replicas默认设置索引将分为5个分片,每个分片1个副本,共10个结点。

禁用索引的分布式特性,使索引只创建在本地主机上:

  • index.number_of_shards: 1
  • index.number_of_replicas: 0

但随着版本的升级 将不在配置文件中配置而实启动ES后,再进行配置

  • ​bootstrap.memory_lock​​: true 当JVM做分页切换(swapping)时,ElasticSearch执行的效率会降低,推荐把ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM两个环境变量设置成同一个值,并且保证机器有足够的物理内存分配给ES,同时允许ElasticSearch进程锁住内存
  • ​network.bind_host​​: 设置可以访问的ip,可以是ipv4或ipv6的,默认为0.0.0.0,这里全部设置通过
  • ​network.publish_host​​:设置其它结点和该结点交互的ip地址,如果不设置它会自动判断,值必须是个真实的ip地址

同时设置​​bind_host​​​和​​publish_host​​​两个参数可以替换成​​network.host​

network.bind_host: 192.168.9.219
network.publish_host: 192.168.9.219
=>network.host: 192.168.9.219
  • ​http.port​​:设置对外服务的http端口,默认为9200
  • ​transport.tcp.port​​: 设置节点之间交互的tcp端口,默认是9300
  • ​http.cors.enabled​​: 是否允许跨域REST请求
  • ​http.cors.allow-origin​​: 允许 REST 请求来自何处
  • ​node.master​​: true 配置该结点有资格被选举为主结点(候选主结点),用于处理请求和管理集群。如果结点没有资格成为主结点,那么该结点永远不可能成为主结点;如果结点有资格成为主结点,只有在被其他候选主结点认可和被选举为主结点之后,才真正成为主结点。
  • ​node.data​​: true 配置该结点是数据结点,用于保存数据,执行数据相关的操作(CRUD,Aggregation);
  • ​discovery.zen.minimum_master_nodes​​: //自动发现master节点的最小数,如果这个集群中配置进来的master节点少于这个数目,es的日志会一直报master节点数目不足。(默认为1)为了避免脑裂,个数请遵从该公式 => (totalnumber of master-eligible nodes / 2 + 1)。* 脑裂是指在主备切换时,由于切换不彻底或其他原因,导致客户端和Slave误以为出现两个active master,最终使得整个集群处于混乱状态*
  • ​discovery.zen.ping.unicast.hosts​​:集群个节点IP地址,也可以使用es-node等名称,需要各节点能够解析


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