分布式搜索引擎-

数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？

• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？

• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

聚合的种类

聚合常见的有三类：

• 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组

  • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组

  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

• 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

  • Avg：求平均值

  • Max：求最大值

  • Min：求最小值

  • Stats：同时求max、min、avg、sum等

• 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

DSL实现聚合

Bucket（桶）聚合语法

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为count，并且按照count降序排序。

我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

限定聚合范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

Metric（度量）聚合语法

我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

小结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

• 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

• 聚合名称

• 聚合类型

• 聚合字段

聚合可配置属性有：

• size：指定聚合结果数量

• order：指定聚合结果排序方式

• field：指定聚合字段

RestAPI实现聚合

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

分析：

目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。

例如：用户搜索“东方明珠”，那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。

使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

@Override
public Map> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(params, request);
        // 2.2.设置size
        request.source().size(0);
        // 2.3.聚合
        buildAggregation(request);
        // 3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Map> result = new HashMap<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果
        List brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
        result.put("品牌", brandList);
        // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果
        List cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
        result.put("城市", cityList);
        // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果
        List starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
        result.put("星级", starList);

        return result;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

private void buildAggregation(SearchRequest request) {
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("brandAgg")
                                 .field("brand")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("cityAgg")
                                 .field("city")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("starAgg")
                                 .field("starName")
                                 .size(100)
                                );
}

private List getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
    // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
    Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
    // 4.2.获取buckets
    List buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 4.3.遍历
    List brandList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 4.4.获取key
        String key = bucket.getKeyAsString();
        brandList.add(key);
    }
    return brandList;
}

自动补全

根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

安装方式与IK分词器一样，分三步：

①解压

②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录

③重启elasticsearch

④测试

测试用法如下：

POST /_analyze
{
  "text": "如家酒店还不错",
  "analyzer": "pinyin"
}

自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

• character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符

• tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart

• tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
		  "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

总结：

如何使用拼音分词器？

• ①下载pinyin分词器

• ②解压并放到elasticsearch的plugin目录

• ③重启即可

如何自定义分词器？

• ①创建索引库时，在settings中配置，可以包含三部分

• ②character filter

• ③tokenizer

• ④filter

拼音分词器注意事项？

• 为了避免搜索到同音字，搜索时不要使用拼音分词器

自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

• 参与补全查询的字段必须是completion类型。

• 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

比如，一个这样的索引库：

// 创建索引库
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

然后插入下面的数据：

// 示例数据
POST test/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}

查询的DSL语句如下：

// 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s", // 关键字
      "completion": {
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}

实现酒店搜索框自动补全

现在，我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器，需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的，只能删除然后重新创建。

另外，我们需要添加一个字段，用来做自动补全，将brand、suggestion、city等都放进去，作为自动补全的提示。

因此，总结一下，我们需要做的事情包括：

1. 修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器

2. 修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器

3. 索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器

4. 给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business

5. 重新导入数据到hotel库

修改酒店映射结构

// 酒店数据索引库
PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        "completion_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": {
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

修改HotelDoc实体

HotelDoc中要添加一个字段，用来做自动补全，内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求，最好是这些字段的数组。

因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段，类型为List，然后将brand、city、business等信息放到里面。

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    private Object distance;
    private Boolean isAD;
    private List suggestion;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
        // 组装suggestion
        if(this.business.contains("/")){
            // business有多个值，需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            // 添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            this.suggestion.add(this.brand);
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        }else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
        }
    }
}

自动补全查询的JavaAPI

而自动补全的结果也比较特殊，解析的代码如下：

实现搜索框自动补全

@Override
public List getSuggestions(String prefix) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
            "suggestions",
            SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
            .prefix(prefix)
            .skipDuplicates(true)
            .size(10)
        ));
        // 3.发起请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        // 4.1.根据补全查询名称，获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        // 4.2.获取options
        List options = suggestions.getOptions();
        // 4.3.遍历
        List list = new ArrayList<>(options.size());
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            list.add(text);
        }
        return list;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

数据同步

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。

常见的数据同步方案有三种：

• 同步调用

• 异步通知

• 监听binlog

同步调用

基本步骤如下：

• hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据

• 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口，

异步通知

流程如下：

• hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息

• hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改

监听binlog

流程如下：

• 给mysql开启binlog功能

• mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中

• hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容

选择

方式一：同步调用

• 优点：实现简单，粗暴

• 缺点：业务耦合度高

方式二：异步通知

• 优点：低耦合，实现难度一般

• 缺点：依赖mq的可靠性

方式三：监听binlog

• 优点：完全解除服务间耦合

• 缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高

实现数据同步

步骤：

• 导入课前资料提供的hotel-admin项目，启动并测试酒店数据的CRUD

• 声明exchange、queue、RoutingKey

• 在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送

• 在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中数据

• 启动并测试数据同步功能

声明交换机、队列

1）引入依赖

在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-amqp

2）声明队列交换机名称

在hotel-admin和hotel-demo中的cn.itcast.hotel.constatnts包下新建一个类MqConstants：

package cn.itcast.hotel.constatnts;

    public class MqConstants {
    /**
     * 交换机
     */
    public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
    /**
     * 监听新增和修改的队列
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
    /**
     * 监听删除的队列
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";
    /**
     * 新增或修改的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";
    /**
     * 删除的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";
}

3）声明队列交换机

在hotel-demo中，定义配置类，声明队列、交换机：

package cn.itcast.hotel.config;

import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MqConfig {
    // 交换机
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
    }
    // 队列
    @Bean
    public Queue insertQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
    }

    @Bean
    public Queue deleteQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
    }
    // 绑定
    @Bean
    public Binding insertQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
    }

    @Bean
    public Binding deleteQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
    }
}

发送MQ消息

在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息：

@PostMapping
    public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){
        hotelService.save(hotel);

        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @PutMapping()
    public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){
        if (hotel.getId() == null) {
            throw new InvalidParameterException("id不能为空");
        }
        hotelService.updateById(hotel);

        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
        hotelService.removeById(id);

        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY, id);
    }

接收MQ消息

hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括：

• 新增消息：根据传递的hotel的id查询hotel信息，然后新增一条数据到索引库

• 删除消息：根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据

1）首先在hotel-demo的cn.itcast.hotel.service包下的IHotelService中新增新增、删除业务

void deleteById(Long id);

void insertById(Long id);

2）给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService中实现业务：

@Override
public void deleteById(Long id) {
    try {
        // 1.准备Request
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());
        // 2.发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

@Override
public void insertById(Long id) {
    try {
        // 0.根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = getById(id);
        // 转换为文档类型
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);

        // 1.准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
        // 2.准备Json文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

3）编写监听器

在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq包新增一个类：

@Component
public class HotelListener {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    /**
     * 监听酒店新增或修改的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){
        hotelService.insertById(id);
    }

    /**
     * 监听酒店删除的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
    public void listenHotelDelete(Long id){
        hotelService.deleteById(id);
    }
}

集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

• 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点

• 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

• 集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。

• 节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例

• 分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

  解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

• 主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。

• 副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

• 首先对数据分片，存储到不同节点

• 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：

• node0：保存了分片0和1

• node1：保存了分片0和2

• node2：保存了分片1和2

部署es集群

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

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

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

添加下面的内容：

vm.max_map_count=262144

然后执行命令，让配置生效：

sysctl -p

通过docker-compose启动集群：

docker-compose up -d

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：GitHub - lmenezes/cerebro

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：

绿色的条，代表集群处于绿色（健康状态）。

创建索引库

1）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 ...
    }
  }
}

2）利用cerebro创建索引库

利用cerebro还可以创建索引库：

填写索引库信息：

点击右下角的create按钮：

查看分片效果

回到首页，即可查看索引库分片效果：

集群脑裂问题

集群职责划分

elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：

默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。

但是真实的集群一定要将集群职责分离：

• master节点：对CPU要求高，但是内存要求第

• data节点：对CPU和内存要求都高

• coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高

职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。

一个典型的es集群职责划分如图：

脑裂问题

脑裂是因为集群中的节点失联导致的。

例如一个集群中，主节点与其它节点失联：

解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题

例如：3个节点形成的集群，选票必须超过 （3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。

小结

master eligible节点的作用是什么？

• 参与集群选主

• 主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求

data节点的作用是什么？

• 数据的CRUD

coordinator节点的作用是什么？

• 路由请求到其它节点

• 合并查询到的结果，返回给用户

集群分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？

分片存储测试

插入三条数据：在不同的分片上

分片存储原理

elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：

说明：

• _routing默认是文档的id

• 算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改！

解读：

• 1）新增一个id=1的文档

• 2）对id做hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2

• 3）shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3

• 4）保存文档

• 5）同步给shard-2的副本replica-2，在node2节点

• 6）返回结果给coordinating-node节点

集群分布式查询

elasticsearch的查询分成两个阶段：

• scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片

• gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

集群故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。