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手把手带你搭建 Elasticsearch 集群

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-01-26 11:12 出处:51CTO 作者:mb5fe55acf14b1a
投稿作者:喜马拉雅以南编辑整理:JackTian微信公众号:杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)一、为什么要搭建Elasticsearch的集群?Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。通过简单的RESTfulAPI来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。ES主要解决问题:检索相关数据返回统计结果速度要快1.高可用性通过设计减少系统不能提供服务的

手把手带你搭建 Elasticsearch 集群

投稿作者:喜马拉雅以南

编辑整理:JackTian

微信公众号:杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)

一、为什么要搭建 Elasticsearch 的集群?

Elasticsearch 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。

通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

ES主要解决问题:

检索相关数据

返回统计结果

速度要快

1. 高可用性

通过设计减少系统不能提供服务的时间,假设某个时刻服务节点宕机则该节点为临时不可用,如果系统能一直提供服务,则它的可用性为100%,因此为了减少 Elasticsearch 服务不可用时间,集群的作用就体现出来了。

当然如果要保证在宕机期间,ES 的数据保证不丢失,则需要对其数据进行备份,因此有了分片和副本的概念。


分片:将数据切分成多个部分,在ES中所有数据都存储于索引(index)之上,但实际索引只是维护了与多个分片之间的联系,数据则是被路由到多个分片。例如一个索引有5个分片,则该索引将会有0,1,2,3,4,这五个分片,其指定每个文档数据存储在哪个分片是根据路由运算公式has(_routing)%number_of_primary_shards指定,使数据均匀分布在集群当中。

如果存在某个或某几个分片存储数据量特别大,可以使用索引分区既index.routring_partition_size, 但使用后限制有无法创建join_feild 关系映射、_routing 将成为写入数据必要传入参数

副本:副本是主分片的复制分片,可以灵活调整,提高了整个集群的容错性,且需要注意的是副本分片不能与主分片在同一个节点。一般来说,Elasticsearch 会尽量把一个索引的不同分片存储在不同的主机上,分片的副本也尽可能存在不同的主机上,这样可以提高容错率,从而提高高可用性。
null

**2. 健康状态**
Elasticsearch集群存在三种健康状态,单节点 Elasticsearch 也可以算是一个集群。

green(绿色):代表所有索引的主分片和副本均已分配且可用,集群是 100% 可用;

yellow(黄色):主分片已分配且全部主分片可用,但所有的副本不全部可用,可能是缺失,也有可能是某个索引的副本未被分配,可以通过move cancel allocate命令所属的 API 进行分配或移动分片到指定节点,使用这里要注意主分片和其副本绝不能在同一节点。此时系统容错性和集群高可用被弱化;

red(红色):所有的主分片不全部可用,这代表很有可能存在丢失数据的风险,如果只有一个单节点 Elasticsearch 那么属于一种 yellow 状态,因为没有副本;

**3. 存储空间**
多个节点的 ES 集群,那么相对单节点来说拥有更多的存储空间,可以设置elasticsearch.yml设置data和log的挂载目录。

**二、ES 集群及节点类型**
集群由多个节点构成,每一台主机则称为一台节点,在伪集群中每一个 ES 实例则为一个节点。

![](https://s4.51cto.com/images/blog/202101/24/ac10f7ec04a30dea2844e0a76c043582.png)

上述图中则为一个集群,其中 Node-1 是主节点,主节点有权限控制整个集群,有权限控制整个集群。每个节点都有三个分片,其中P0 P1 P2代表 Primary 为主分片,R开头的则代表为每个主分片对应的副本分片,一共是 3 个主分片,每个主分片有两个对应的副本分片。

主节点:即 Master 节点。主节点的主要职责是和集群操作相关的内容,如创建或删除索引,跟踪哪些节点是群集的一部分,并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。索引数据和搜索查询等操作会占用大量的 cpu,内存,io 资源,为了确保一个集群的稳定,分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。虽然主节点也可以协调节点,路由搜索和从客户端新增数据到数据节点,但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是,尽可能做尽量少的工作;

数据节点:即 Data 节点。数据节点主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等。数据节点对 CPU、内存、IO 要求较高,在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不够的时候,需要在集群中添加新的节点;

负载均衡节点:也称作 Client 节点,也称作客户端节点。当一个节点既不配置为主节点,也不配置为数据节点时,该节点只能处理路由请求,处理搜索,分发索引操作等,从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求;

预处理节点:也称作 Ingest 节点,在索引数据之前可以先对数据做预处理操作,所有节点其实默认都是支持 Ingest 操作的,也可以专门将某个节点配置为 Ingest 节点。以上就是节点几种类型,一个节点其实可以对应不同的类型,如一个节点可以同时成为主节点和数据节点和预处理节点,但如果一个节点既不是主节点也不是数据节点,那么它就是负载均衡节点。具体的类型可以通过具体的配置文件来设置;

**Elasticsearch 处理查询请求时节点工作流程:**
请求被交给主节点;

主节点接收请求,将请求广播到该索引在数据节点上的每个分片(shard);

每个分片执行搜索请求,并将结果返回;

分片的Result在主节点上进行合并,排序后返回给用户;

**三、搭建 Elasticsearch7.X 伪集群**
**1、下载 ES**

这里我们把 ES 安装在服务器的opt目录下

# 使用华为镜像超快!! 并重命名 elasticsearch7.4-x86.tar.gz(x86是系统指令架构)
$ wget -O elasticsearch7.4-x86.tar.gz https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/7.4.0/elasticsearch-7.4.0-Linux-x86_64.tar.gz
# 解压
$ tar -zxvf elasticsearch7.4-x86.tar.gz

2、修改jvm.options和elasticsearch.yml配置 ES

# 进入es配置目录
$ cd /opt/elasticsearch7.4-x86/config

# 修改jvm相关参数,调整jvm堆内存大小
$ vim jvm.options

# 对es进行配置
$ vim elasticsearch.yml

jvm.options 配置

## 修改 IMPORTANT: JVM heap size ,内存小我就设置成这样了
-Xms512m
-Xmx512m

配置 elasticsearch.yml

# 不要在该文件中设置索引相关配置
cluster.name: waybill-center # 设置集群名比较重要!
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: es-master # 配置节点名
node.master: true # 是否有资格被选举为master,ES默认集群中第一台机器为主节点
node.data: false # 是否存储索引数据,默认 true,大集群中推荐一个角色一个类节点,不要身兼多职
node.ingest: false #默认情况下所有节点均可以做ingest节点
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#path.conf: /opt/elasticsearch7.4-x86/config # 设置配置文件存储路径,默认是es根目录下的config目录
path.data: /data/es-master/data # 设置索引数据存储路径,默认是es根目录下的data目录
path.logs: /data/es-master/log # 设置日志文件存储路径,默认是es根目录下的log目录
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#bootstrap.memory_lock: true # 锁住内存不进行swapping,避免系统内存不够时压制JVM虚拟内存
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#network.host: 192.168.0.1 # 同时设置bind_host 和 publish_host
network.bind_host: 0.0.0.0 # 设置节点绑定ip,可用于http访问
network.publish_host: x.x.x.x # 设置其他节点与该节点交互ip,可以使内网ip单必须是真实ip
# Set a custom port for HTTP:
http.port: 9200 # 设置对外服务http端口
transport.tcp.port: 9300 # 设置节点之间交互的tcp端口
transport.tcp.compress: true # 设置是否压缩tcp传输时的数据,默认为false
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when this node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.seed_hosts: ["x.x.x.x:9300", "x.x.x.x:9301","x.x.x.x:9302"]
# 集群各节点IP地址,也可以使用els、els.shuaiguoxia.com等名称,需要各节点能够解析
#
# Bootstrap the cluster using an initial set of master-eligible nodes:
#
cluster.initial_master_nodes: ["es-master"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2  # 为了避免脑裂,集群节点数最少为 半数+1
# For more information, consult the discovery and cluster formation module documentation.
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
gateway.recover_after_nodes: 3 # 设置集群中N个节点启动时进行数据恢复,默认为1

**3、配置 ES 使用自己的所带的 jdk (推荐)**

修改bin目录下的Elasticsearch脚本文件

source "`dirname "$0"`"/elasticsearch-env # 这里可以看出先加载的 elasticsearch-env 脚本设置环境
# use es internal jdk
export JAVA_HOME=$ES_HOME/jdk/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

查看elasticsearch-env

#!/bin/bash

set -e -o pipefail

CDPATH=""

SCRIPT="$0"

# SCRIPT might be an arbitrarily deep series of symbolic links; loop until we
# have the concrete path
while [ -h "$SCRIPT" ] ; do
  ls=`ls -ld "$SCRIPT"`
  # Drop everything prior to ->
  link=`expr "$ls" : '.*-> \(.*\)$'`
  if expr "$link" : '/.*' > /dev/null; then
    SCRIPT="$link"
  else
    SCRIPT=`dirname "$SCRIPT"`/"$link"
  fi
done

# determine Elasticsearch home; to do this, we strip from the path until we find
# bin, and then strip bin (there is an assumption here that there is no nested
# directory under bin also named bin)
ES_HOME=`dirname "$SCRIPT"` # 这里可以看出已经设置了ES_HOME

# now make ES_HOME absolute
ES_HOME=`cd "$ES_HOME"; pwd`

while [ "`basename "$ES_HOME"`" != "bin" ]; do
  ES_HOME=`dirname "$ES_HOME"`
done
ES_HOME=`dirname "$ES_HOME"`

**4、复制当前 es 构建其他数据节点**

复制当前 ES 目录

# 复制两份数据节点的目录
cp -r /opt/elasticsearch7.4-x86 /opt/es-data-node1 
cp -r /opt/elasticsearch7.4-x86 /opt/es-data-node2

修改两个数据节点的配置文件,先修改第一数据节点
# vim /opt/es-data-node1/config/elasticsearch.yml
node.name: es-node1 # 配置节点名
node.ingest: false #默认情况下所有节点均可以做ingest节点
node.master: false # 是否有资格被选举为master,ES默认集群中第一台机器为主节点
node.data: true # 是否存储索引数据,默认 true
#path.conf: /opt/es-data-node1/config # 设置配置文件存储路径,默认是es根目录下的config目录
path.data: /data/es-node1/data # 设置索引数据存储路径,默认是es根目录下的data目录
path.logs: /data/es-node1/log # 设置日志文件存储路径,默认是es根目录下的log目录
http.port: 9201 # 设置对外服务http端口
transport.tcp.port: 9301 # 设置节点之间交互的tcp端口

修改两个数据节点的配置文件,再修改第二个数据节点

# vim /opt/es-data-node2/config/elasticsearch.yml
node.name: es-node2 # 配置节点名
node.master: false # 是否有资格被选举为master,ES默认集群中第一台机器为主节点
node.data: true # 是否存储索引数据,默认 true
#path.conf: /opt/es-data-node2/config # 设置配置文件存储路径,默认是es根目录下的config目录
path.data: /data/es-node2/data # 设置索引数据存储路径,默认是es根目录下的data目录
path.logs: /data/es-node2/log # 设置日志文件存储路径,默认是es根目录下的log目录
http.port: 9202 # 设置对外服务http端口
transport.tcp.port: 9302 # 设置节点之间交互的tcp端口

**5、创建 ES 存储数据和 log 目录**

# 根据之前每个节点的配置文件内配置path进行创建或修改
mkdir -p /data/es-master/data
mkdir -p /data/es-node1/data
mkdir -p /data/es-node2/data
mkdir -p /data/es-master/log
mkdir -p /data/es-node1/log
mkdir -p /data/es-node2/log

**6、因为 ES 不能用 root 用户启动,所以要新建用户**

groupadd es # 新建用户组es
useradd es -g es# 新建用户并添加到es用户组
passwd es # 也可以更改用户密码(输入 123123)

**7、授权 ES 用户对目录的操作权限**

chown -R es:es /data/es-master/

chown -R es:es /data/es-node1/

chown -R es:es /data/es-node2/


**8、启动 ES 集群**

# 需切换为es用户
su es
# 启动服务
./opt/elasticsearch7.4-x86/bin/elasticsearch -d
./opt/es-data-node1/bin/elasticsearch -d
./opt/es-data-node2/bin/elasticsearch -d

后台运行 ES 可以加入 -p 命令,让 ES 在后台运行, -p 参数记录进程 ID 为一个文件 # 设置后台启动

./opt/elasticsearch7.4-x86/bin/elasticsearch  -p /tmp/elasticsearch-pid -d

结束进程

# 查看运行的pid
cat /tmp/elasticsearch-pid && echo
# 结束进程
kill -SIGTERM {pid}

**四、启动异常(系统资源限制层面)**
**1、超过当前最大文件描述符**

如果出现max file descriptions,修改limits.conf

vim /etc/security/limits.conf # 修改限制文件


向文件内添加文件数
  • soft nofile 65536
  • hard nofile 65536

**2、超过当前最大线程数**

如果出现max number of threads,修改limits.d/20-nproc.conf

vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf


修改参数

*  soft    nproc   4096
*  hard   nproc   4096
# 或者不限制也行
# root       soft    nproc     unlimited 

3、超过当前最大虚拟内存

如果出现Virtual memory areas,修改sysctl.conf

vim /etc/sysctl.conf
修改参数

vm.max_map_count=262144
# 也可使用下面命令临时修改内存限制
sysctl -w vm.max_map_count=262144

**五、在主节点机器上进行验证**
当我们配置好并启动集群后,因为主节点打开了http.port并且主节点主要用于整个集群的管理,所以建议在配置kibana时只配置主节点就好。

不过在我们验证时可以通过以下命令进行验证集群的搭建状况

curl  -X GET http://localhost:9200/_cat/nodes # get请求查看集群健康状态

# 将会响应如下,带星号的就是指向的主节点
127.0.0.1 69 93 1 0.06 0.07 0.06 dilm * es-master
127.0.0.1 69 93 1 0.06 0.07 0.06 dil  - es-node1
127.0.0.1 56 93 1 0.06 0.07 0.06 dil  - es-node2

扫码领视频副本.gif

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