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

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，起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。

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。

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！！ 并重命名未 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"]
# 集群个节点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

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