注：ES是Java开源项目，预先安装Jre和NodeJS。
一、介绍
Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索引擎，目前被认为是最先进、性能最好、功能最全的搜索引擎。
1、名词
分片：集群中节点存放文档的地方，分片保存在不同节点可用于数据恢复，每个分片占用的CPU、RAM、IO越高索引速度就越快
index（索引）: 类似数据库，多个索引就代表多个数据库
type（类型）: 类似表名
mapping ：表结构
doc（文档）：数据，一条Json数据为一个文档
ES Json ：ES API请求模板，用于索引数据，格式ES有严格规定（不同版本有区别）
filter（过滤）：ES有俩种查询模式，一是根据条件查询（速度慢），二全部查询后再条件过滤
aggs（聚合）：类似数据库的group by，可多个聚合嵌套使用
二、安装配置
以下为单节点配置：
1、下载 ES压缩包，解压到本地。
2、打开/ES/config/下 elasticsearch.yml
为了显示整洁，去掉了注释和没使用的配置项
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: elasticsearch #ES根据此名将节点放到集群中
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node-master #节点名称，集群需更改!!!
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#path.data: /path/to/data
#path.logs: /path/to/logs
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#bootstrap.memory_lock: true
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 127.0.0.1 #节点绑定的ip
transport.tcp.port: 9301 #集群需更改!!!
http.port: 9401 #集群需更改!!!
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2"] #主节点列表
##########Prevent the "split brain" by configuring the majority of nodes (total number of master-eligible nodes / 2 + 1):##########
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 #至少1个主节点
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#gateway.recover_after_nodes: 3
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#action.destructive_requires_name: true1、命令
1、命令行到/ES/bin/下，运行 elasticsearch 或 elasticsearch -d 隐藏运行
2、非隐藏运行可使用 Ctrl+C 关闭。隐藏模式可使用 ps -ef | grep elastic 或 jps 查看进程号
3、当集群中的节点出现红色Unassigned，则检查处理问题（节点状态可使用下面的ES插件进行观察等其它操作）
（1）查看集群相关信息
curl "localhost:9401/_nodes/process?pretty"（2）找出 UNASSIGNED 相关信息
curl -XGET localhost:9401/_cat/shards|grep UNASSIGNED（3）依次修改以上UNASSIGNED
curl -XPOST 'localhost:9401/_cluster/reroute' -d '{
"commands" : [ {
"allocate" : {
"index" : "graylog_83",
"shard" : 1,
"node" : "Auq82gfGQVWgOBw6S7ajRQ",
"allow_primary" : true
}
}]
}'2、安装ES监控
1、下载开源项目 elasticsearch-head
2、进入到elasticsearch-head下，命令行 npm install grunt-cli 安装grunt客户端
3、在elasticsearch-head下打开Gruntfile.js
4、运行监控插件及结果
三、ES Api
1、创建索引
{
"student": {
"properties": {
"no": {
"type": "string",
"fielddata": true,
"index": "analyzed"
},
"name": {
"type": "string",
"index": "analyzed"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"birth": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"isLeader": {
"type": "boolean"
}
}
}
}然后用REST方式调用ES接口创建索引和类型：
ES监控插件上显示：
2、bulk批处理
bulk API 允许在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。
curl -XPOST "http://172.16.13.4:9401/_bulk?pretty" -d '
{"delete": {"_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2"}}
{"create": {"_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2"}}
{"name": "first"}
{"index": {"_index": "megacorp", "_type": "employee"}}\n
3、ES分析器
分析器包括三个功能：字符过滤器（过滤掉HTML，特殊符号转换）、分词器也叫分析器（标准分析器、简单、空格、语言分析器）、token过滤器（删除改变无用词）。具体详见这章 ES分析器。
四、ES集群
配置很简单就不做详细说明了，原理跟redis集群差不多，判断节点超时、投票选取主节点。
#####################################主节点1#####################################
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: alex-es
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node1
node.master: true
node.data: true
# ----------------------------------- Path ------------------------------------
path.data: /path/to/data
path.logs: /path/to/logs
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: true
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 172.16.13.4
transport.tcp.port: 9301
transport.tcp.compress: true
http.port: 9401
http.max_content_length: 100mb
http.enabled: true
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.13.4:9301", "172.16.13.4:9302"]
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
gateway.recover_after_nodes: 3
gateway.recover_after_time: 5m
gateway.expected_nodes: 3
#####################################主节点2#####################################
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: alex-es
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node2
node.master: true
node.data: true
# ----------------------------------- Path ------------------------------------
path.data: /path/to/data2
path.logs: /path/to/logs2
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: true
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 172.16.13.4
transport.tcp.port: 9302
transport.tcp.compress: true
http.port: 9402
http.max_content_length: 100mb
http.enabled: true
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.13.4:9301", "172.16.13.4:9302"]
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
gateway.recover_after_nodes: 3
gateway.recover_after_time: 5m
gateway.expected_nodes: 3#####################################子节点######################################
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: alex-es
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node3
node.master: false
node.data: true
# ----------------------------------- Path ------------------------------------
path.data: /path/to/data3
path.logs: /path/to/logs3
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: true
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 172.16.13.4
transport.tcp.port: 9303
transport.tcp.compress: true
http.port: 9403
http.max_content_length: 100mb
http.enabled: true
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.13.4:9301", "172.16.13.4:9302"]
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
gateway.recover_after_nodes: 3
gateway.recover_after_time: 5m
gateway.expected_nodes: 3以上配置信息不能包含空格，配置好后，全部启动，在ES-head上监控显示：
五、ES客户端问题
官方提供了基于Python、Java等语言的客户端，其中实现了对es连接池轮训、查询、索引、批量等操作。
由于最近在用多进程并发查询es的功能，当请求数量在一段时间内增加时，会有多个进程的响应超时的问题。
经过调查，已排查掉以下可能存在的问题：
1、Java GC机制问题（包括并发GC、FullGC、GCone等），因为根据GC的机制不同，会影响es的性能
2、es队列大小
3、进程池，基本上是同一时间异步调用es查询，所以这个不存在问题
4、CPU内存及es配置优化等
最后在服务器上抓包发现，部分请求要经过一定时间才能传到es上，而且随着请求数量加大，时间间隔有递增趋势，这样问题就定位在es客户端发送请求那。
经过一番研究，可能是es客户端所采用的传输协议会导致请求时间延长，最后决定用Python的 pycurl 来代替es客户端，下面是代码，可以自己实现es轮训：
import pycurl
import StringIO
import random
def es_pool():
return ["ip:port", "ip:port"]
# curl请求
def curl_req(index='', rtype='', body=''):
s = StringIO.StringIO()
c = pycurl.Curl()
es_hosts = es_pool()
host = es_hosts[random.randint(0, len(es_hosts)) % len(es_hosts)] # 根据es池大小随机选择
url = host + '/' + index + '/' + rtype + '/_search'
c.setopt(pycurl.URL, url)
c.setopt(pycurl.POST, 1)
c.setopt(pycurl.POSTFIELDS, body)
c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, s.write)
c.perform()
c.close()
return s.getvalue()
java
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