elasticsearch在kubernetes中持久化集群部署

背景

Javashop电商系统的商品索引是使用的elasticsearch，对于高可用的要求有两个重要的考量：

1、集群化

2、可扩容

3、冗灾

冗灾就要实现es的持久化，要考虑到es宕机的情况，当es因不可抗因素挂掉了，当我们再恢复了es的运行后，商品索引也要随之 一起恢复。

本文着重讨论elasticsearch的持久化部署方案，当然提供在方案也支持了集群及扩容。 

思路

1、数据的存储

在k8s中的持久化部署不可避免的要用到持久卷，我们采用nfs方式的持久卷来存储es数据。

持久卷的详细介绍请见这里：

https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/persistent-volumes/

2、节点规划

默认启动5个节点，3主2数据。

根据es官方推荐每个节点的智能要分离，因此maseter节点不存储数据，只用来协调。

3、多节点的权限问题

es的数据目录默认只允许一个节点访问，但在k8s上采用了持久卷，所有节点的数据都存储在这个卷上，这会导致es的访问权限问题。

报错如下：

java.io.IOException: failed to obtain lock on /usr/share/elasticsearch/data/nodes/0",

当然可以通过更改es的配置max_local_storage_nodes来允许多个节点访问同一个数据目录，但es官方不推荐这样做。

所以我们的方案是更改每个节点的数据存储目录来解决

ps:指定es配置项path.data来实现

举例说明：

节点名	存储目录
es-data-1	/usr/share/elasticsearch/data/es-data-1
es-data-2	/usr/share/elasticsearch/data/es-data-2

部署过程

一、pv(持久卷的建立）

 先要建立nfs服务器

对于持久卷的结构规划如下：

目录	内容
/nfs/data/esmaster	es master节点的数据
/nfs/data/esdata	es 数据节点的数据

关于索引的磁盘占用：

请根据业务的数据量情况来规划持久卷硬件的情况

根据我们实际测算1000个商品大约需要1MB/每节点

默认情况

在默认的规划中，我们使用使用k8s的master节点作为nfs服务器，为上述卷准备了10G的空间，请确保k8s master node 不少于10G的空闲磁盘。

请根据您的具体业务情况选择nfs服务器，如果条件允许最好是独立的nfs服务器。

根据如上规划建立nfs服务：

#master节点安装nfs
yum -y install nfs-utils
#创建nfs目录
mkdir -p /nfs/data/{mqdata,esmaster,esdata}
#修改权限
chmod -R 777 /nfs/data/

#编辑export文件
vim /etc/exports

粘贴如下内容：
/nfs/data/esmaster *(rw,no_root_squash,sync)
/nfs/data/esdata *(rw,no_root_squash,sync)

#配置生效
exportfs -r
#查看生效
exportfs

#启动rpcbind、nfs服务
systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
systemctl restart nfs && systemctl enable nfs

#查看 RPC 服务的注册状况
rpcinfo -p localhost

#showmount测试，这里的ip输入master节点的局域网ip
showmount -e 

如果成功可以看到可被挂载的目录：

# showmount -e 172.17.14.73                                                                                                                  
Export list for 172.17.14.73:
                                                                                                                                          /nfs/data/esmaster *                                                                                                                                            
/nfs/data/mqdata   *

接下来，要在每一个节点上安装nfs服务以便使k8s可以挂载nfs目录

#所有node节点安装客户端
yum -y install nfs-utils
systemctl start nfs && systemctl enable nfs

 

这样就为k8s的持久卷做好了准备。

建立持久卷

有了nfs的准备，我就可以建立持久卷了：

我们分享了javashop内部使用的yaml仓库供大家参考：

https://gitee.com/enation/elasticsearch-on-k8s

在您的k8s maseter节点服务器上 clone我们准备好的yaml文件

git clone https://gitee.com/enation/elasticsearch-on-k8s.git

 

修改yaml目录中的pv.yaml

修改其中的server配置为nfs服务器的IP:

  nfs:
    server: 192.168.1.100 #这里请写nfs服务器的ip

在k8s  master节点上执行下面的命令创建namespace：

kubectl create namespace ns-elasticsearch

通过下面的命令建立持久卷：

kubectl create -f pv.yaml

通过以下命令查看持久卷是否建立成功：

kubectl get pv

部署elasticsearch

执行下面的命令创建es集群

kubectl create -f elasticsearch.yaml

通过以上部署我们建立了一个ns-elasticsearch的namespace，并在其中创建了相应的pvc、角色账号，有状态副本集以及服务。

有状态副本集：

 

服务：

 

 

 镜像

使用的是javashop自己基于es:6做的，加入了ik分词插件，其他没有变化。

 服务

我们默认开启了对外nodeport端口，对应关系：

32000->9200

32100->9300

k8s内部可以通过下面的服务名称访问：

elasticsearch-api-service.ns-elasticsearch:9300

elasticsearch-service.ns-elasticsearch:9200

等待容器都启动成功后验证。

验证

1、生成索引

2、删除副本集：

kubectl delete -f elasticsearch.yaml

 3、建立副本集

kubectl create -f elasticsearch.yaml

 4、查看之前的索引是否恢复

关键技术点

1、集群发现：

  - name: "discovery.zen.ping.unicast.hosts"
              value: "elasticsearch-discovery"

建立了elasticsearch-discovery服务

2、映射持久卷

映射到：/usr/share/elasticsearch/data/ 

3、自定义数据目录

            - name: "path.data"
              value: "/usr/share/elasticsearch/data/$(MY_POD_NAME)"

 其中MY_POD_NAME是读取的容器名称，通过有状态副本集保证唯一性的绑定：

- name: MY_POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  apiVersion: v1
                  fieldPath: metadata.name

 

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