ElasticSearch集群 - 部署
我们会在单机上利用docker容器运行多个es实例来模拟es集群。不过生产环境推荐大家每一台服务节点仅部署一个es的实例。
部署es集群可以直接使用docker-compose来完成,但这要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间,如果内存不足,可以Xms512m改小成Xms256m
创建es集群
首先编写一个docker-compose文件,内容如下:
version: '2.2'
services:
es01:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es01
environment:
- node.name=es01
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es02,es03
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data01:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
networks:
- elastic
es02:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es02
environment:
- node.name=es02
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es03
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data02:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9201:9200
networks:
- elastic
es03:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es03
environment:
- node.name=es03
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es02
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data03:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic
ports:
- 9202:9200
volumes:
data01:
driver: local
data02:
driver: local
data03:
driver: local
networks:
elastic:
driver: bridge
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es运行需要修改一些linux系统权限,修改/etc/sysctl.conf
文件
vi /etc/sysctl.conf
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添加下面的内容:
vm.max_map_count=262144
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然后执行命令,让配置生效:
sysctl -p
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通过docker-compose启动集群:
docker-compose up -d
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集群状态监控
kibana可以监控es集群,不过新版本需要依赖es的x-pack 功能,配置比较复杂。
这里推荐使用cerebro来监控es集群状态,官方网址:https://github.com/lmenezes/cerebro
安装包如下:
解压好的目录如下:
进入对应的bin目录:
双击其中的cerebro.bat文件即可启动服务。
访问http://localhost:9000 即可进入管理界面:
输入你的elasticsearch的任意节点的地址和端口,点击connect即可。
连接后的界面如下:绿色的条,代表集群处于绿色(健康状态)。
创建索引库
利用kibana的DevTools创建索引库
在DevTools中输入指令:
PUT /itcast
{
"settings": {
"number_of_shards": 3, // 分片数量
"number_of_replicas": 1 // 副本数量
},
"mappings": {
"properties": {
// mapping映射定义 ...
}
}
}
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利用cerebro创建索引库
利用cerebro还可以创建索引库:输入信息完成后,点击create
查看分片效果
回到首页,即可查看索引库分片效果:
创建文档
利用postman创建文档数据:
查询文档
利用postman查询文档数据:
因为是ES集群,虽然上面文档数据时从9201端口新建的,其他9202和9203端口都能查到对应数据。
查询文档
利用explain字段,进一步查看分库信息,可以看到对应字段数据所属分片: