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elasticsearch 组件基于单机的多实例集群部署方法

2024-03-26 10:27:43 作者：终点就在前方

es 作为搜索引擎，应用场景不乏日志分析、网络安全、搜索引擎等，有时也会用作日志数据库使用，毕竟其出色的搜索查询性能，不是同等量级关系型数据库可以比拟的，这篇文章主要介绍了elasticsearch 组件基于单机的多实例集群,需要的朋友可以参考下

声明：
本示例主要作为测试用，生产请慎重。

最近公司突发奇想，想让我们搞个单机多实例的 es 的集群，看看其性能咋样。通常来说，es 作为搜索引擎，应用场景不乏日志分析、网络安全、搜索引擎等，有时也会用作日志数据库使用，毕竟其出色的搜索查询性能，不是同等量级关系型数据库可以比拟的，主要还是因为其倒排索引的特殊性，这里不讨论倒排索引与 B+ Tree 的性能，我们主要看看这种集群怎么组建的。

环境准备：

ubuntu，24核，64G
docker 20.10.2

因为是 es 集群，我们准备通过 docker 来创建实例，所以之前你还得先 pull es、kibana 的 image:

docker pull elasticsearch:6.8.23
docker pull kibana:6.8.23

如果你的容器有限，可以直接通过脚本运行 docker run，但是如果容器数量多还有相关依赖，建议通过容器编排起容器，当然数量更大的情况下，建议通过 k8s 部署。

我们的集群主要包含 3 个 es 节点，外加一个 kibana 作为观测，所以通过 docker-compose 作为容器编排，相对合适。

接下来是我们的编排定义：
docker-compose.yml

version: "2.3"
services:
  es-0:
    image: elasticsearch:6.8.23
    hostname: es-0
    container_name: es-0
    environment:
      - bootstrap.memory_lock=true
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    volumes:
      - /var/xxx/es_cluster/es-0:/usr/share/elasticsearch/data # 容器数据映射
      - ./es_cluster/es-0/elasticsearch:/etc/default/elasticsearch # elasticsearch 文件映射
      - ./es_cluster/es-0/config:/usr/share/elasticsearch/config # 配置映射，主要是 elasticsearch.yaml 和 jvm.options
      - /var/log/es_cluster/es-0/logs:/usr/share/elasticsearch/logs # 日志映射
      - /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime # 时间
      - /etc/timezone:/etc/timezone
      #- ./elasticsearch/jvm.options:/etc/elasticsearch/jvm.options
    ports:
      - "9200:9200" # 端口映射
    command: elasticsearch
    logging:
      options:
        max-size: "200M"
        max-file: "5"
    networks:
      app_net:
        ipv4_address: 172.238.238.219
    healthcheck:
        test: ["CMD", "curl", "-f", "-s", "http://172.238.238.219:9200/_cluster/health?wait_for_status=yellow&timeout=50s"]
        interval: 30s
        timeout: 10s
        retries: 20
    restart: always
  es-1:
    image: elasticsearch:6.8.23
    hostname: es-1
    container_name: es-1
    environment:
      - bootstrap.memory_lock=true
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    volumes:
      - /var/xxx/es_cluster/es-1:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./es_cluster/es-1/elasticsearch:/etc/default/elasticsearch
      - ./es_cluster/es-1/config:/usr/share/elasticsearch/config
      - /var/log/es_cluster/es-1/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
      - /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime
      - /etc/timezone:/etc/timezone
      #- ./elasticsearch/jvm.options:/etc/elasticsearch/jvm.options
    ports:
      - "9201:9201"
    command: elasticsearch
    logging:
      options:
        max-size: "200M"
        max-file: "5"
    networks:
      app_net:
        ipv4_address: 172.238.238.229
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "-s", "http://172.238.238.229:9200/_cluster/health?wait_for_status=yellow&timeout=50s"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 20
    restart: always
  es-2:
    image: elasticsearch:6.8.23
    hostname: es-2
    container_name: es-2
    environment:
      - bootstrap.memory_lock=true
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    volumes:
      - /var/xxx/es_cluster/es-2:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./es_cluster/es-2/elasticsearch:/etc/default/elasticsearch
      - ./es_cluster/es-2/config:/usr/share/elasticsearch/config
      - /var/log/es_cluster/es-2/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
      - /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime
      - /etc/timezone:/etc/timezone
      #- ./elasticsearch/jvm.options:/etc/elasticsearch/jvm.options
    ports:
      - "9202:9202"
    command: elasticsearch
    logging:
      options:
        max-size: "200M"
        max-file: "5"
    networks:
      app_net:
        ipv4_address: 172.238.238.239
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "-s", "http://172.238.238.239:9200/_cluster/health?wait_for_status=yellow&timeout=50s"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 20
    restart: always
  kibana:
    image: kibana:6.8.23
    hostname: kibana
    container_name: kibana
    volumes:
      - ./kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
      - /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime
      - /etc/timezone:/etc/timezone
      - ./kibana/kibana.keystore:/usr/share/kibana/data/kibana.keystore
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      app_net:
        ipv4_address: 172.238.238.242
    restart: always
    logging:
      options:
        max-size: "200M"
        max-file: "5"
networks:
  app_net:
    driver: bridge
    ipam:
      driver: default
      config:
      - subnet: 172.238.238.0/24

这里限定 docker 的网络网段。

然后我们要看看对应的其他准备。

主要看我们的对应到主机中的 data 目录，所以参考 yml 中的相关映射，注意创建相关目录。

这里我们主要看看相关的 elasticsearch.yaml 和 jvm.options。

elasticsearch.yml

cluster:
  name: logserver
#################
node.name: es-0 # 其他节点类似，修改 node name
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["es-0", "es-1", "es-2"]
network.host: 0.0.0.0
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
gateway.recover_after_nodes: 3
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
node.master: true
node.data: true
http.host: 0.0.0.0
http:
  enabled: true
  compression: true
  cors:
    enabled: true
    allow-origin: "*"
bootstrap.memory_lock: true
bootstrap.system_call_filter: false
path.data: /usr/share/elasticsearch/data
#cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true
#cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 80gb
#cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 100gb
#cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 120gb
##Lock memory, do not write swap
#bootstrap.mlockall: true
##The cache type is set to Soft Reference,
##and is reclaimed only if there is not enough memory
#index.cache.field.max_size: 50000
#index.cache.field.expire: 10m
#index.cache.field.type: soft
##Weighing the performance of the index and the timeliness of retrieval
#index.translog.flush_threshold_ops: 10000
#index.refresh_interval: 1
#number_of_replicas: 0
#indices.lifecycle.poll_interval: 5m
xpack.ml.enabled: false

jvm.options

...
# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms16g # 主机内存64G，每个实例分配16G
-Xmx16g
################################################################
## Expert settings
################################################################
##
...

这两个文件按照上面内容修改。

接下来是 kibana.yml:

...
elasticsearch.url: "http://172.xxx.xxx.xxx:9200" # 根据实际情况，填入自己的主机ip
...

接下来通过 docker-compose 命令就可以起容器了。

docker-compsoe up -d # 后台运行容器
docker-compose ps # 查看容器运行状态
docker-compose down # 停掉容器

接下来看看容器状态：

# docker-compose ps
 Name               Command                  State                         Ports
---------------------------------------------------------------------------------------------------
es-0     /usr/local/bin/docker-entr ...   Up (healthy)   0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp
es-1     /usr/local/bin/docker-entr ...   Up (healthy)   9200/tcp, 0.0.0.0:9201->9201/tcp, 9300/tcp
es-2     /usr/local/bin/docker-entr ...   Up (healthy)   9200/tcp, 0.0.0.0:9202->9202/tcp, 9300/tcp
kibana   /usr/local/bin/kibana-docker     Up             0.0.0.0:5601->5601/tcp

通过 kibana 查看容器状态：

其他看板：

可以看到，es 集群已经顺利起来了，集群实例就演示到这里，希望对你有用。

到此这篇关于elasticsearch 组件基于单机的多实例集群的文章就介绍到这了,更多相关elasticsearch 单机多实例集群内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

elasticsearch 组件基于单机的多实例集群部署方法

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