Docker简易搭建 ElasticSearch 集群

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

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

2.启动容器

docker run -d -p 9100:9100 --name es-manager  mobz/elasticsearch-head:5

3.浏览器访问http://192.168.9.219:9100/

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 ‘{
“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}})

2.查看容器日志

docker logs 容器名/容器ID

3.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

作者：做最会吹牛的程序猿

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