Docker Elasticsearch 集群配置
一：选用ES原因
公司项目有些mysql的表数据已经超过5百万了，各种业务的查询入库压力已经凸显出来，初步打算将一个月前的数据迁移到ES中，mysql的老数据就物理删除掉。
首先是ES使用起来比较方便，对于项目初期存储一些不能删除但又一般使用不到的数据比较合适，
还有就是ES的存储采用索引分片式，使用数据的创建时间分片也很合适。
本文使用的ES版本：5.6.8，docker版本：18.06.3-ce。
本文的测试机器为两台百度云的2C4G的机器，每个机器分别部署三个节点（1个master，2个data），总共6个节点，次配置仅为研究测试用，具体生产业务要看情况考虑。
二：Docker的安装：
参考我之前的安装文档：《Docker-常用基建的安装与部署》。
三：ES配置
1：创建es相关目录
cd /home/data/docker
mkdir -p es/cluster/es-0/conf
mkdir -p es/cluster/es-1/conf
mkdir -p es/cluster/es-2/conf
cd es/cluster/es-0/conf
touch elasticsearch.yml
# 一个机器 三个节点，复制两份
cd /home/data/docker
cp es/cluster/es-0/conf/elasticsearch.yml es/cluster/es-1/conf
cp es/cluster/es-0/conf/elasticsearch.yml es/cluster/es-2/conf
2：编辑 服务器A的 elasticsearch.yml
#跨域支持
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#集群名称（所有节点的集群名称必须一致）
cluster.name: es-nova
#节点名称（集群下每个节点都不相同）
node.name: node-0
#ifconfig查看当前系统的内网ip
network.host: 172.16.0.4
#对外服务的http端口，默认为9200
http.port: 9201
#设置可以访问的ip,默认为0.0.0.0，这里全部设置通过
network.bind_host: 0.0.0.0
#设置结点之间交互的ip地址
network.publish_host: 当前服务器的外网ip
#culster transport port
#节点之间交互的tcp端口
transport.tcp.port: 9301
transport.tcp.compress: true
#至少存在一个主资格节点时才进行主节点选举，防止脑裂
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#是否有master选举资格：一个集群同时只有一个master存在，true代表有资格参与master选举
node.master: true
#是否作为数据节点：参与数据存储与查询
node.data: false
#等待集群至少存在多少节点数才进行数据恢复
gateway.recover_after_nodes: 3
#等待 5 分钟，或者3 个节点上线后，才进行数据恢复，这取决于哪个条件先达到
gateway.expected_nodes: 3
gateway.recover_after_time: 5m
#集群单播发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["外网ip:9301","另一台服务器外网ip:9301"]
# 连接集群超时时间
discovery.zen.ping_timeout: 120s
# discovery.zen.fd合理的设置可以避免正常机器重启造成的数据迁移
# 单次心跳检测ping超时时间
discovery.zen.fd.ping_timeout: 60s
# 多少次心跳检测失败才认为节点丢失
discovery.zen.fd.ping_retries: 3
# 集群机器间机器定时心跳检测时间
discovery.zen.fd.ping_interval: 30s
# 为保证ES性能，请同时关闭系统内存交换 swapp
#bootstrap.memory_lock: true
上面这个当前一个非数据节点的master节点的配置，然后再基于当前的配置，简单修改下，分别在es-1/conf 和 es-2/conf 下创建两个数据节点，
只需要修改以下配置：
node.name: node-1
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
node.master: false
node.data: true
node.name: node-2
http.port: 9203
transport.tcp.port: 9303
node.master: false
node.data: true
3：编辑 服务器B的 elasticsearch.yml
#跨域支持
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#集群名称（所有节点的集群名称必须一致）
cluster.name: es-nova
#节点名称（集群下每个节点都不相同）
node.name: node-4
#ifconfig查看当前系统的内网ip
network.host: 172.16.0.4
#对外服务的http端口，默认为9200
http.port: 9201
#设置可以访问的ip,默认为0.0.0.0，这里全部设置通过
network.bind_host: 0.0.0.0
#设置结点之间交互的ip地址
network.publish_host: 当前服务器的外网ip
#culster transport port
#节点之间交互的tcp端口
transport.tcp.port: 9301
transport.tcp.compress: true
#至少存在一个主资格节点时才进行主节点选举，防止脑裂
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#是否有master选举资格：一个集群同时只有一个master存在，true代表有资格参与master选举
node.master: true
#是否作为数据节点：参与数据存储与查询
node.data: false
#等待集群至少存在多少节点数才进行数据恢复
gateway.recover_after_nodes: 3
#等待 5 分钟，或者3 个节点上线后，才进行数据恢复，这取决于哪个条件先达到
gateway.expected_nodes: 3
gateway.recover_after_time: 5m
#集群单播发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["外网ip:9301","另一台服务器外网ip:9301"]
# 连接集群超时时间
discovery.zen.ping_timeout: 120s
# discovery.zen.fd合理的设置可以避免正常机器重启造成的数据迁移
# 单次心跳检测ping超时时间
discovery.zen.fd.ping_timeout: 60s
# 多少次心跳检测失败才认为节点丢失
discovery.zen.fd.ping_retries: 3
# 集群机器间机器定时心跳检测时间
discovery.zen.fd.ping_interval: 30s
# 为保证ES性能，请同时关闭系统内存交换 swapp
#bootstrap.memory_lock: true
和服务器A的不同配置仅仅 node.name和network.publish_host。
同样在当前服务器下也分别在es-1/conf 和 es-2/conf 下创建两个数据节点，
node.name: node-5
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
node.master: false
node.data: true
node.name: node-6
http.port: 9203
transport.tcp.port: 9303
node.master: false
node.data: true
四：修改宿主机的配置
如果es集群启动报错：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] vim /etc/sysctl.conf
# 配置里需要添加
vm.max_map_count=262144
# 执行命令sysctl -p 生效
sysctl -p
如果es集群启动报错：memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
# 修改limits.conf
vim /etc/security/limits.conf
# 添加 *表示所用用户
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 32000
* hard nproc 32000
* hard memlock unlimited
* soft memlock unlimited
# 关闭selinux
vim /etc/sysconfig/selinux
# 将 SELINUX=enforcing 改为 SELINUX=disabled
五：集群
1：开启集群
分别启动服务器A的三个es节点、服务器B的三个es节点 （启动命令中仅docker的路径不同）
docker run -d --name es-0 -p 9201:9201 -p 9301:9301 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /home/data/docker/es/cluster/es-0/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /home/data/docker/es/cluster/es-0/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/data/docker/es/cluster/es-0/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8 docker run -d --name es-1 -p 9202:9202 -p 9302:9302 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /home/data/docker/es/cluster/es-1/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /home/data/docker/es/cluster/es-1/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/data/docker/es/cluster/es-1/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8 docker run -d --name es-2 -p 9203:9203 -p 9303:9303 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /home/data/docker/es/cluster/es-2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /home/data/docker/es/cluster/es-2/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/data/docker/es/cluster/es-2/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8
docker run -d --name es-0 -p 9201:9201 -p 9301:9301 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /root/data/docker/es/cluster/es-0/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /root/data/docker/es/cluster/es-0/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /root/data/docker/es/cluster/es-0/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8 docker run -d --name es-1 -p 9202:9202 -p 9302:9302 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /root/data/docker/es/cluster/es-1/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /root/data/docker/es/cluster/es-1/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /root/data/docker/es/cluster/es-1/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8 docker run -d --name es-2 -p 9203:9203 -p 9303:9303 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -v /root/data/docker/es/cluster/es-2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /root/data/docker/es/cluster/es-2/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /root/data/docker/es/cluster/es-2/logs:/user/share/elasticsearch/logs --restart=always elasticsearch:5.6.8
启动完成后，docker ps 以及docker logs es-0 去查看es是否启动成功。
2：常用的一些es命令
#集群健康
curl -XGET 127.0.0.1:9201/_cat/health?v
"status": 集群状态，重点关注项
* green正常
* yellow服务仍然可用但存在副本分片丢失，
* red 存在主分片丢失，集群不正常，存在数据丢失可能
shards ：所有分片数（主分片+副本分片）
pri：主分片数
# 查询集群节点
curl -XGET 127.0.0.1:9203/_cat/nodes?v
v替换为format=json可以使用json形式返回
| 表头字段 | 含义 | 用途 |
| Ip | IP地址 | |
| heap.percent | heap使用百分比 | 内存使用高时重点关注 |
| ram.percent | 系统内存使用百分比 | 内存使用高时重点关注 |
| cpu | 当前cpu使用百分比 | CPU使用高时重点关注 |
| load_1m | 最近1分钟cpu load | CPU使用高时重点关注 |
| load_5m | 最近5分钟cpu load | CPU使用高时重点关注 |
| load_15m | 最近15分钟cpu load | CPU使用高时重点关注 |
| node.role | 三字母缩写 m: 主节点 d: 数据节点 i: 协调节点 | |
| master | * 表示当前节点为主节点 |
# 分片信息查询
curl -XGET 127.0.0.1:9201/_cat/shards?v
| 表头字段 | 含义 | 用途 |
| index | 索引名 | |
| shard | 分片 | |
| prirep | p：主分片，r：副本分片 | |
| state | 节点状态 | |
| docs | 分片文档数 | |
| store | 分片数据大小 | |
| ip | 分片所在ip地址 | |
| node | 分片所在节点名称 | 结合prirep，确定多个主分片是否分布在同一个节点 |
分片移动（当多个主分片分配在同一节点，造成单节点写入压力较大，可将其中一个主分片移动到空闲节点）
POST _cluster/reroute
{
"commands": [
{
"move": {
"index": "poi-address", // 索引名
"shard": 2, // 分片号
"from_node": "node-1", // 源节点
"to_node": "node-5" // 目标节点
}
}
]
}
commands为json数据，支持多个迁移命令同时执行，可通过GET /_cat/recovery?v 查看迁移进度
六：参考文献
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