Elasticsearch学习总结 (Centos7下Elasticsearch集群部署记录)

一.  ElasticSearch简单介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
-> 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
-> 实时分析的分布式搜索引擎。
-> 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

Elasticsearch使用案例：
-> 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。
-> 英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志，以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。
-> StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合，以提供more-like-this相关问题的展现。
-> GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。
-> 每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。

二.  Elasticsearch数据写入过程
Lucene 把每次生成的倒排索引，叫做一个段(segment)。然后另外使用一个 commit 文件，记录索引内所有的 segment。而生成 segment 的数据来源，则是内存中的 buffer。
1) 数据写入 --> 进入ES内存 buffer (同时记录到translog）--> 生成倒排索引分片（segment）;
2) 将 buffer 中的 segment 先同步到文件系统缓存中，然后再刷写到磁盘;

问题1: ES如何做到实时检索？
由于在buffer中的索引片先同步到文件系统缓存，再刷写到磁盘，因此在检索时可以直接检索文件系统缓存，保证了实时性。这一步刷到文件系统缓存的步骤，在 Elasticsearch 中，是默认设置为 1 秒间隔的，对于大多数应用来说，几乎就相当于是实时可搜索了.

# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.02.21/_settings -d' { "refresh_interval": "10s" }

问题2: 当segment从文件系统缓存同步到磁盘时发生了错误怎么办？ 数据会不会丢失？
由于Elasticsearch 在把数据写入到内存 buffer 的同时，其实还另外记录了一个ranslog日志，如果在这期间故障发生时，Elasticsearch会从commit位置开始，恢复整个translog文件中的记录，保证数据的一致性。等到真正把 segment 刷到磁盘，且 commit 文件进行更新的时候， translog 文件才清空。这一步，叫做 flush。同样，Elasticsearch也提供了 /_flush 接口。

Elasticsearch 的flush操作主要通过以下几个参数控制:
默认设置为：每 30 分钟主动进行一次 flush，或者当 translog 文件大小大于 512MB 时主动触发flush。这两个行为，可以分别通过:
index.translog.flush_threshold_period 每隔多长时间执行一次flush（默认30m）
index.translog.flush_threshold_size 当事务日志大小到达此预设值，则执行flush。（默认512mb）
index.translog.flush_threshold_ops 当事务日志累积到多少条数据后flush一次。

问题3: 索引数据的一致性通过 translog 保证。那么 translog 文件自己呢？
Elasticsearch 2.0 以后为了保证不丢失数据，每次 index、bulk、delete、update 完成的时候，一定触发刷新 translog 到磁盘上，才给请求返回 200 OK。这个改变在提高数据安全性的同时当然也降低了一点性能。如果你不在意这点可能性，还是希望性能优先，可以在 index template 里设置如下参数:

"index.translog.durability": "async"

三.  segment merge 对写入性能的影响

Elasticsearch会不断在后台运行任务，主动将这些零散的 segment 做数据归并，尽量让索引内只保有少量的，每个都比较大的，segment 文件。这个过程是有独立的线程来进行的，并不影响新 segment 的产生。

当归并完成，较大的这个 segment 刷到磁盘后，commit 文件做出相应变更，删除之前几个小 segment，改成新的大 segment。等检索请求都从小 segment 转到大 segment 上以后，删除没用的小 segment。这时候，索引里 segment 数量就下降了

segment 归并的过程，需要先读取 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以，ES 提供了对归并线程的限速机制，确保这个任务不会过分影响到其他任务。

默认情况下，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。对于写入量较大，磁盘转速较高，甚至使用 SSD 盘的服务器来说，这个限速是明显过低的。对于 ELK Stack 应用，建议可以适当调大到 100MB或者更高。

通过API的设置方式，也可以写在配置文件中:

curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d'
{
    "persistent" : {
        "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
    }
}'

用于控制归并线程的数目，推荐设置为cpu核心数的一半。 如果觉得自己磁盘性能跟不上，可以降低配置，免得IO情况瓶颈。
index.merge.scheduler.max_thread_count

Elasticsearch的归并策略
归并线程是按照一定的运行策略来挑选 segment 进行归并的。主要有以下几条：
index.merge.policy.floor_segment 默认 2MB，小于这个大小的 segment，优先被归并。
index.merge.policy.max_merge_at_once 默认一次最多归并 10 个 segment
index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit 默认 optimize 时一次最多归并 30 个 segment。
index.merge.policy.max_merged_segment 默认 5 GB，大于这个大小的 segment，不用参与归并。optimize 除外。

Elasticsearch的optimize 接口
既然默认的最大 segment 大小是 5GB。那么一个比较庞大的数据索引，就必然会有为数不少的 segment 永远存在，这对文件句柄，内存等资源都是极大的浪费。但是由于归并任务太消耗资源，所以一般不太选择加大 index.merge.policy.max_merged_segment 配置，而是在负载较低的时间段，通过 optimize 接口，强制归并 segment.

curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015-06.10/_optimize?max_num_segments=1

由于 optimize 线程对资源的消耗比普通的归并线程大得多，所以，绝对不建议对还在写入数据的热索引执行这个操作。

四.  Elasticsearch副本分片的存储过程
默认情况下Elasticsearch通过对每个数据的id值进行哈希计算，对索引的主分片取余，就是数据实际应该存储的分片ID。由于取余这个计算，完全依赖于分母，所以导致Elasticsearch索引有一个限制，索引的主分片数，不可以随意修改。因为一旦主分片数不一样，所以数据的存储位置计算结果都会发生改变，索引数据就完全不可读了。

有副本配置情况下，Elasticsearch的写入流程
1) 客户端请求发送给Node1节点，图中的Node1是Master节点，实际环境中也可以不是（通常Master节点和Data_Node部署在不同的服务器）。
2) Node 1 用数据的 _id 取余计算得到应该讲数据存储到 P0 上。通过 cluster state 信息发现 P0 的主分片已经分配到了 Node 3 上。Node 1 转发请求数据给 Node 3。
3) Node3 完成请求数据的索引过程，存入主分片 P0。然后并行转发数据给分配有 P0 的副本分片（R0）的 Node1 和 Node2。当收到任一节点汇报副本分片数据写入成功，Node 3 即返回给初始的接收节点 Node 1，宣布数据写入成功。Node 1 返回成功响应给客户端.

副本配置和分片配置不一样，是可以随时调整的。有些较大的索引，甚至可以在做 optimize 前，先把副本全部取消掉，等 optimize 完后，再重新开启副本，节约单个 segment 的重复归并消耗.

curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-mweibo-2015.05.02/_settings -d '{ "index": { "number_of_replicas" : 0 } }'

五.  Elasticsearch的fielddata
indices.fielddata.cache.size 节点用于 fielddata 的最大内存，如果 fielddata 达到该阈值，就会把旧数据交换出去。该参数可以设置百分比或者绝对值。默认设置是不限制，所以强烈建议设置该值，比如 10%。

需要注意: indices.fielddata.cache.expire 这个参数绝对绝对不要设置！

indices.breaker.fielddata.limit 默认值是JVM堆内存的60%,注意为了让设置正常生效，一定要确保 indices.breaker.fielddata.limit 的值大于 indices.fielddata.cache.size 的值。否则的话，fielddata 大小一到 limit 阈值就报错，就永远道不了 size 阈值，无法触发对旧数据的交换任务了。

六.  Elasticsearch全文搜索
Elasticsearch对搜索请求，有简易语法和完整语法两种方式。简易语法作为以后在 Kibana 上最常用的方式.

# 命令行示例:
curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.06.21/log/_search?q=first

# curl指令 -请求方式 http://服务器IP:端口/索引库名称/_type(索引类型)/_search?q=querystring 语法

?q=后面跟的是querystring 语法，这种语法在Kibana上是通用的

querystring 语法解析：
-> 全文检索：直接写搜索的单词，如 q=Shanghai
-> 单字段的全文检索：比如知道想检索的信息可能出现在某字段中，可以在搜索单词之前加上字段名和冒号，如：q=name:tuchao
-> 单字段的精确检索：在搜索单词前后加双引号，比如 clientip:"192.168.12.1"
-> 多个检索条件的组合：可以使用 NOT, AND 和 OR 来组合检索，注意必须是大写。比如:

http://127.0.0.1:9200/logstash-nginxacclog-2019.02.23/_search?q=status:>400 AND size:168

字段是否存在：_exists_:user 表示要求 user 字段存在，_missing_:user 表示要求 user 字段不存在；
通配符：用 ? 表示单字母，* 表示任意个字母。比如 fir?t mess*
正则: 不建议使用
近似搜索：用 ~ 表示搜索单词可能有一两个字母写的不对，请 ES 按照相似度返回结果。比如 frist~；

七.  Elasticsearch映射的定制
Elasticsearch 是一个 schema-less 的系统，会尽量根据 JSON 源数据的基础类型猜测你想要的字段类型映射。如果你对这种动态生成的映射关系不满意，或者想要使用一些更高级的映射设置，那么就需要使用自定义映射。Elasticsearch可以随时根据数据中的新字段来创建新的映射关系。我们也可以在还没有正式数据写入之前，先创建一个基础的映射。等后续数据有其他字段时，ES 也一样会自动处理。Elasticsearch映射的创建方式如下:

curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.02.20/_mapping -d '
{
  "mappings": {
    "syslog" : {
      "properties" : {
        "@timestamp" : {
          "type" : "date"
        },
        "message" : {
          "type" : "string"
        },
        "pid" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    }
  }
}'

注意：对于已存在的映射，Elasticsearch的自动处理仅限于新字段出现。已经生成的字段映射，是不可变更的。 如果确实需要，可以参考reindex接口.

而如果是新增一个字段映射的更新，那还是可以通过 /_mapping 接口直接完成的:

curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.02.21/_mapping/syslog -d '
{
  "properties" : {
    "syslogtag" : {
      "type" :    "string",
      "index":    "not_analyzed"
    }
  }
}'

这里只需要单独写这个新字段的内容就够了。ES 会自动合并进去。

Elasticsearch 删除映射
删除数据并不代表会删除数据的映射。比如:

curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.02.21/syslog

删除了索引下 syslog 的全部数据，但是 syslog 的映射还在。删除映射(同时也就删掉了数据)的命令是:

curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2019.02.21/_mapping/syslog

当然，如果删除整个索引，那映射也是同时被清除的。

查看已有数据的映射
用 logstash 写入 ES 的数据，都会根据 logstash 自带的 template，生成一个很有学习意义的映射:

curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-nginxacclog-2019.02.20/_mapping/

Elasticsearch特殊字段
Elasticsearch有一些默认的特殊字段，这些字段统一以_下划线开头。如_index，_type，_id。默认不开启的还有 _ttl，_timestamp，_size，_parent 等；这里介绍两个对我们索引和检索性能都有较大影响的:

_all
_all 里存储了各字段的数据内容。其作用是，在检索的时候，如果无法或者未指明具体搜索哪个字段的数据，那么 ES 默认就会是从 _all 里去查找。对于日志场景，如果你的日志划分出来的字段比较少且数目固定。那么，完全可以关闭掉 _all 功能，节省这部分 IO 和 CPU:

"_all" : {
    "enabled" : false
}

_source
_source 里存储了该条记录的 JSON 源数据内容。这部分内容只是按照 ES 接收到的内容原样存储下来，并不经过索引过程。对于 ES 的请求过程来说，它不参与 Query 阶段，而只用于 Fetch 阶段。我们在 GET 或者 /_search 时看到的数据内容，都是从 _source 里获取到的。所以，虽然 _source 也重复了一遍索引中的数据，一般我们并不建议关闭这个功能。因为一旦关闭，你搜索的结果除了一个 _id，啥都看不到。对于日志场景，意义不是很大。

当然，也有少数场景是可以关闭 _source 的：
-> 把Elasticsearch作为时间序列数据库使用，只要聚合统计结果，不要源数据内容。
-> 把Elasticsearch作为纯检索工具使用，_id 对应的内容在 HDFS 上另外存储，搜索后使用所得 _id 去 HDFS 上读取内容。

八.  Elasticsearch动态模板映射
当你有一类相似的数据字段，想要统一设置其映射，就可以用到这项功能 动态模板映射(dynamic_templates)

 "_default_" : {
      "dynamic_templates" : [ {
        "message_field" : {
          "mapping" : {
            "index" : "analyzed",
            "omit_norms" : true,
            "store" : false,
            "type" : "string"
          },
          "match" : "*msg",
          "match_mapping_type" : "string"
        }
      }, {
        "string_fields" : {
          "mapping" : {
            "index" : "not_analyzed",
            "ignore_above" : 256,
            "store" : false,
            "doc_values" : true,
            "type" : "string"
          },
          "match" : "*",
          "match_mapping_type" : "string"
        }
      } ],
      "properties" : {
      }
    }

这样只会匹配字符串类型字段名以 msg 结尾的，都会经过全文索引，其他字符串字段则进行精确索引。同理，还可以继续书写其他类型(long, float, date 等)的 match_mapping_type 和 match。

Elasticsearch索引模板
对每个希望自定义映射的索引，都要定时提前通过发送 PUT 请求的方式创建索引的话，未免太过麻烦。Elasticsearch对此设计了索引模板功能。我们可以针对同一类索引，定制相同的模板。模板中的内容包括两大类，setting(设置)和 mapping(映射)。setting 部分，多为在 elasticsearch.yml 中可以设置全局配置的部分，而 mapping 部分，则是这节之前介绍的内容。如下为定义所有以 te 开头的索引的模板:

curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_1 -d '
{
    "template" : "te*",
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 1
    },
    "mappings" : {
        "type1" : {
            "_source" : { "enabled" : false }
        }
    }
}'

同时，索引模板是有序合并的。如果我们在同一类索引里，又想单独修改某一小类索引的一两处单独设置，可以再累加一层模板:

curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_2 -d '
{
    "order" : 1,
    "template" : "te*",
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 2
    },
    "mappings" : {
        "type1" : {
            "_all" : { "enabled" : false }
        }
    }
}'

默认的 order 是 0，那么新创建的 order 为 1 的 template_2 在合并时优先级大于 template_1。最终，对tete*/type1 的索引模板效果相当于:

{
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 2
    },
    "mappings" : {
        "type1" : {
            "_source" : { "enabled" : false },
            "_all" : { "enabled" : false }
        }
    }
}

注意1: 模版合并可以用在，当不想改变原模版，又想微调模版的相关参数时可使用。 创建一个小模版，设置相关修改的参数，保证template值设置和原模版相同，由于两个模版的template相同，那么当有新的索引被创建时会匹配到两个模版，这时两个模版的配置将会合并，order值大的模版参数，将会覆盖order值小的模版参数。

关于创建小模版的配置编写需要注意几个点:
-> 先认真分析原模版要修改的几个段值的嵌套关系（建议使用网页的json解析工具辅助查看）;
-> 小模版不需要写原模版所有内容，只需要写想变更的几个字段值;
-> 小模版不可和原模版同名;
-> 可以通过请求Elasticsearch输出原模版json参考，更改，但是需要删除一些导入不兼容的字段;

注意2: 从Elasticsearch中导出的模版无法直接复制导入，格式有差异
通过访问Elasticsearch中已有模版logstash3，得到以下模版json

http://10.10.1.90:9200/_template/logstash3?pretty

通过删除以上我标红的字符，也就是模版名称段和别名段和多余的符号。 就可以变成以下可以导入的格式.

curl -XPUT http://10.0.8.44:9200/_template/logstash5 -d '
{
    "order" : 1,
    "template" : "logstash-*",
    "settings" : {
      "index" : {
        "refresh_interval" : "120s"
      }
    },
    "mappings" : {
      "_default_" : {
        "_all" : {
          "enabled" : false
        }
      }
    }
}'

关键参数解释 :
"order":1             优先级
"template":"logstash-*"            匹配索引库的 Pattern
"aliases" : { }        别名段

变更模版配置也是一样的：
1) 访问该模版得到json

curl http://10.0.8.47:9200/_template/logstash3?pretty

2) 变更配置，删除不兼容的字符（以上标红的字符）
3) 删除原模版，重新导入

# 删除模版
curl -XDELETE http://10.0.8.47:9200/_template/logstash3

# 导入 (修改后的template json)
curl -XPUT http://10.0.8.47:9200/_template/logstash3 -d '

九.  Elasticsearch 常用配置参数总结

# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
# Use a descriptive name for your cluster:

# 集群名称，用于定义哪些elasticsearch节点属同一个集群。
cluster.name: bigdata

# ------------------------------------ Node ------------------------------------
# 节点名称，用于唯一标识节点，不可重名
node.name: server3

# 1、以下列出了三种集群拓扑模式，如下:
# 如果想让节点不具备选举主节点的资格，只用来做数据存储节点。
node.master: false
node.data: true

# 2、如果想让节点成为主节点，且不存储任何数据，只作为集群协调者。
node.master: true
node.data: false

# 3、如果想让节点既不成为主节点,又不成为数据节点,那么可将他作为搜索器,从节点中获取数据,生成搜索结果等
node.master: false
node.data: false

# 这个配置限制了单机上可以开启的ES存储实例的个数,当我们需要单机多实例，则需要把这个配置赋值2，或者更高。
#node.max_local_storage_nodes: 1

# ----------------------------------- Index ------------------------------------
# 设置索引的分片数,默认为5  "number_of_shards" 是索引创建后一次生成的,后续不可更改设置
index.number_of_shards: 5

# 设置索引的副本数,默认为1
index.number_of_replicas: 1

# 索引的刷新频率，默认1秒，太小会造成索引频繁刷新，新的数据写入就慢了。（此参数的设置需要在写入性能和实时搜索中取平衡）通常在ELK场景中需要将值调大一些比如60s，在有_template的情况下，需要设置在应用的_template中才生效。
index.refresh_interval: 120s

# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
# 数据存储路径，可以设置多个路径用逗号分隔，有助于提高IO。 # path.data: /home/path1,/home/path2
path.data: /home/elk/server3_data

# 日志文件路径
path.logs: /var/log/elasticsearch

# 临时文件的路径
path.work: /path/to/work

# ----------------------------------- Memory -------------------------------------
# 确保 ES_MIN_MEM 和 ES_MAX_MEM 环境变量设置为相同的值,以及机器有足够的内存分配给Elasticsearch
# 注意:内存也不是越大越好,一般64位机器,最大分配内存别才超过32G

# 当JVM开始写入交换空间时（swapping）ElasticSearch性能会低下,你应该保证它不会写入交换空间
# 设置这个属性为true来锁定内存,同时也要允许elasticsearch的进程可以锁住内存,linux下可以通过 `ulimit -l unlimited` 命令

bootstrap.mlockall: true

# 节点用于 fielddata 的最大内存，如果 fielddata
# 达到该阈值，就会把旧数据交换出去。该参数可以设置百分比或者绝对值。默认设置是不限制，所以强烈建议设置该值，比如 10%。
indices.fielddata.cache.size: 50mb

# indices.fielddata.cache.expire  这个参数绝对绝对不要设置！

indices.breaker.fielddata.limit 默认值是JVM堆内存的60%,注意为了让设置正常生效，一定要确保 indices.breaker.fielddata.limit 的值
大于 indices.fielddata.cache.size 的值。否则的话，fielddata 大小一到 limit 阈值就报错，就永远道不了 size 阈值，无法触发对旧数据的交换任务了。

#------------------------------------ Network And HTTP -----------------------------
# 设置绑定的ip地址,可以是ipv4或ipv6的,默认为0.0.0.0
network.bind_host: 192.168.0.1

# 设置其它节点和该节点通信的ip地址,如果不设置它会自动设置,值必须是个真实的ip地址
network.publish_host: 192.168.0.1

# 同时设置bind_host和publish_host上面两个参数
network.host: 192.168.0.1

# 设置集群中节点间通信的tcp端口,默认是9300
transport.tcp.port: 9300

# 设置是否压缩tcp传输时的数据，默认为false,不压缩
transport.tcp.compress: true

# 设置对外服务的http端口,默认为9200
http.port: 9200

# 设置请求内容的最大容量,默认100mb
http.max_content_length: 100mb

# ------------------------------------ Translog -------------------------------------
#当事务日志累积到多少条数据后flush一次。
index.translog.flush_threshold_ops: 50000

# --------------------------------- Discovery --------------------------------------
# 这个参数决定了要选举一个Master至少需要多少个节点，默认值是1，推荐设置为 N/2 + 1，N是集群中节点的数量，这样可以有效避免脑裂
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

# 在java里面GC是很常见的，但在GC时间比较长的时候。在默认配置下，节点会频繁失联。节点的失联又会导致数据频繁重传，甚至会导致整个集群基本不可用。

# discovery参数是用来做集群之间节点通信的，默认超时时间是比较小的。我们把参数适当调大，避免集群GC时间较长导致节点的丢失、失联。
discovery.zen.ping.timeout: 200s
discovery.zen.fd.ping_timeout: 200s
discovery.zen.fd.ping.interval: 30s
discovery.zen.fd.ping.retries: 6

# 设置集群中节点的探测列表，新加入集群的节点需要加入列表中才能被探测到。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.10.1.244:9300",]

# 是否打开广播自动发现节点，默认为true
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false

indices.store.throttle.type: merge
indices.store.throttle.max_bytes_per_sec: 100mb

十.  Elasticsearch调优建议

-  调优集群的稳定性
1) 增大系统最大打开文件描述符数，即65535;
2) 关闭swap，锁定进程地址空间，防止内存swap;
3) JVM调优
-Xms 和 -Xmx 设置成相同值

# 设置方法
# vim /etc/sysconfig/elasticsearch
ES_HEAP_SIZE=1g        #根据机器的实际情况设置. 默认为2g

Heap Size不超过物理内存的一半，且小于32G

-  调优节点丢失问题
由于在Java里面GC是很常见的，但在GC时间比较长时。在默认配置下, 节点会频繁失联。节点失联又会导致数据频繁重传，甚至导致整个集群基本不可用。我们可以通过参数调整来避免这些问题.

discovery参数ElasticSearch是用来做集群之间发现的，默认设置的超时时间是比较小的。我们把参数适当调大，避免集群GC时间较长导致节点的丢失、失联。

-  调优集群脑裂问题
-> 建议采用角色分离的方法。
-> Master 节点不做数据节点
-> 数据节点也没有资格竞选Master节点。
-> 即不做Master节点，又不做数据节点，就是Client节点，用于响应请求，查询数据。

因为角色混合在一起会产生一个问题，当某个数据节点成为Master之后，它马上就会往其他节点发送数据以保证副本的冗余。如果数据量很大的情况下，这个Master就会一直在传送数据，而其他节点确认Master的请求可能就会被丢掉或者超时，这个时候其他节点就会重新选举新Master，造成集群脑裂。

-  调优索引写入速率
Index调优 (下面这几个参数的调优原理，上面都有详细的解释。)
-> index.refresh_interval: 120s 索引速率与搜索实时直接的平衡;
-> index.translog.flush_threshold_ops: 50000 事务日志的刷新间隔，适当增大可降低磁盘IO;
-> indices.store.throttle.max_bytes_per_sec: 100mb 当磁盘IO比较充足，可增大索引合并的限流值;

-  提高查询速度
严格限制 fielddata cache 占用的内存，最好完全不用。

-  索引日常维护
定时删除过期索引，可以使用工具，或者写脚本跑计划任务;
关闭暂时无需搜索的索引;
对不再更新的索引进行optimize;

十一.  Centos7下Elasticsearch集群部署记录
Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，github等大型的站点也都采用Elasticsearch作为其搜索服务。废话在此就不多赘述了，下面记录下CentOS7下Elasticsearch集群部署过程:

1）基础信息

elk-es01.kevin.cn    192.168.10.44
elk-es02.kevin.cn    192.168.10.45
elk-es03.kevin.cn    192.168.10.46

下面操作在三个节点机上都要操作
[root@elk-es01 ~]# systemctl stop firewalld.service
[root@elk-es01 ~]# systemctl disable firewalld.service
[root@elk-es01 ~]# firewall-cmd --state
not running

[root@elk-es01 ~]# setenforce 0
setenforce: SELinux is disabled
[root@elk-es01 ~]# getenforce
Disabled
[root@elk-es01 ~]# vim /etc/sysconfig/selinux
......
SELINUX=disabled

[root@elk-es01 ~]# cat /etc/hosts
.....
192.168.10.44 elk-es01.kevin.cn
192.168.10.45 elk-es02.kevin.cn
192.168.10.46 elk-es03.kevin.cn

[root@elk-es01 ~]# /usr/sbin/ntpdate ntp1.aliyun.com

2）安装java8环境，官方建议5.4版本最至少Java 8或以上（三个节点机都要操作）

[root@elk-es01 ~]# cd /usr/local/src/
[root@elk-es01 src]# ll jdk-8u131-linux-x64_.rpm
-rw-r--r-- 1 root root 169983496 Nov 19  2017 jdk-8u131-linux-x64_.rpm
[root@elk-es01 src]# rpm -ivh jdk-8u131-linux-x64_.rpm
[root@elk-es01 src]# java -version
java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

3）安装elasticsearch（三个节点机都要操作）

官方下载地址：https://www.elastic.co/downloads/past-releases
这里选择5.6.9版本
[root@elk-es01 src]# pwd
/usr/local/src
[root@elk-es01 src]# ll /usr/local/src/elasticsearch-5.6.9.rpm
-rw-r--r-- 1 root root 33701914 May 28 09:54 /usr/local/src/elasticsearch-5.6.9.rpm
[root@elk-es01 src]# rpm -ivh elasticsearch-5.6.9.rpm --force

elasticsearch集群配置
[root@elk-es01 src]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml |grep -v "#"
cluster.name: kevin-elk                              #集群名称，三个节点的集群名称配置要一样
node.name: elk-es01.kevin.cn                #集群节点名称，一般为本节点主机名。注意这个要是能ping通的，即在各节点的/etc/hosts里绑定。
path.data: /data/es-data                            #集群数据存放目录
path.logs: /var/log/elasticsearch                   #日志路径
network.host: 192.168.10.44                             #服务绑定的网络地址，一般填写本节点ip；也可以填写0.0.0.0
http.port: 9200                                     #服务接收请求的端口号
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.10.44", "192.168.10.45", "192.168.10.46"]    #添加集群中的主机地址，会自动发现并自动选择master主节点

另外两个节点的elasticsearch.yml文件配置，如上相似，只需修改节点名和地址即可。

[root@elk-es01 src]# mkdir -p /data/es-data
[root@elk-es01 src]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es-data       #这一步授权不能忘记，否则下面的es服务器启动会失败！

启动elasticsearch
[root@elk-es01 src]# systemctl daemon-reload
[root@elk-es01 src]# systemctl start elasticsearch

[root@elk-es01 src]# systemctl status elasticsearch
[root@elk-es01 src]# lsof -i:9200
COMMAND   PID          USER   FD   TYPE  DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java    20061 elasticsearch  195u  IPv6 1940586      0t0  TCP elk-es01.kevin.cn:wap-wsp (LISTEN)

4）查看集群信息（如下操作在任意一台节点机上都可操作）

注意：Elasticsearch 5.x版本不再支持相关插件，比如elasticsearch-head，解释可以访问官网，实在需要，可以独立运行（此处跳过）。

a）查询集群状态方法
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cat/nodes'
192.168.10.44  8 37 0 0.00 0.01 0.05 mdi - elk-es01.kevin.cn
192.168.10.46 20 36 0 0.00 0.01 0.05 mdi - elk-es03.kevin.cn
192.168.10.45 14 36 0 0.00 0.01 0.05 mdi * elk-es02.kevin.cn    #带*号表示该节点是master主节点

后面添加 ?v ,表示详细显示
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cat/nodes?v'
ip        heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.10.44            9          37   0    0.00    0.01     0.05 mdi       -      elk-es01.kevin.cn
192.168.10.46           20          36   0    0.00    0.01     0.05 mdi       -      elk-es03.kevin.cn
192.168.10.45           16          36   0    0.00    0.01     0.05 mdi       *      elk-es02.kevin.cn

b）查询集群状态方法
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cluster/state/nodes?pretty'
{
  "cluster_name" : "kevin-elk",
  "nodes" : {
    "8xvAOooeQlK1cilfHGTdHw" : {
      "name" : "elk-es01.kevin.cn",
      "ephemeral_id" : "9MeQir6KQ-aG0_nlZnq87g",
      "transport_address" : "192.168.10.44:9300",
      "attributes" : { }
    },
    "Uq94w9gHRR6ewtI4SoXC2Q" : {
      "name" : "elk-es03.kevin.cn",
      "ephemeral_id" : "PLZfo1q9TzyJ61v2v4-5aA",
      "transport_address" : "192.168.10.46:9300",
      "attributes" : { }
    },
    "NOM0bFmvRDSJDLbJzRsKEQ" : {
      "name" : "elk-es02.kevin.cn",
      "ephemeral_id" : "VnhtQtjrT4eL3P4C3cY6uA",
      "transport_address" : "192.168.10.45:9300",
      "attributes" : { }
    }
  }
}

c）查询集群中的master
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cluster/state/master_node?pretty'
{
  "cluster_name" : "kevin-elk",
  "master_node" : "NOM0bFmvRDSJDLbJzRsKEQ"
}

或者
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cat/master?v'
id                     host      ip        node
NOM0bFmvRDSJDLbJzRsKEQ 192.168.10.45 192.168.10.45 elk-es02.kevin.cn

d）查询集群的健康状态（一共三种状态：green、yellow，red；其中green表示健康。）
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cat/health?v'
epoch      timestamp cluster  status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1527489534 14:38:54  kevin-elk green           3         3      2   1    0    0        0             0                  -                100.0%

或者
[root@elk-es01 src]# curl -XGET 'http://192.168.10.44:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "kevin-elk",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 1,
  "active_shards" : 2,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

=====================下面贴一个之前线上es集群服务追加节点的操作记录======================

之前线上的一个图片搜索业务使用了elasticsearch集群服务, 集群一开始是3个节点, 后来随着业务量增加, 需要再追加一台es节点到这个集群中去.
以下是操作记录:

在追加的那台es节点集群上擦着:
1）安装jdk和elasticsearch
jdk-8u5-linux-x64.rpm下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1bpxtX5X      (提取密码：df6s)

elasticsearch-5.5.0.rpm下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1mibwWeG     （提取密码：vtm2）

[root@qd-vpc-op-es04 ~]# cd tools/
[root@qd-vpc-op-es04 tools]# ls
elasticsearch-5.5.0.rpm  jdk-8u5-linux-x64.rpm
[root@qd-vpc-op-es04 tools]# rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
[root@qd-vpc-op-es04 tools]# rpm -ivh jdk-8u5-linux-x64.rpm
[root@qd-vpc-op-es04 tools]# java -version
java version "1.8.0_05"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_05-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.5-b02, mixed mode)

2）配置elasticsearch
[root@qd-vpc-op-es04 ~]# cd /etc/elasticsearch/
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# ls
elasticsearch.yml  elasticsearch.yml.bak  jvm.options  log4j2.properties  nohup.out  scripts

[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# cat elasticsearch.yml|grep -v "#"           //集群中每个节点的配置内容都基本一致
cluster.name: image_search                                                       //集群名称
node.name: image_search_node_4                                                   //集群中本节点的节点名称，这里定义即可
path.data: /data/es/data                                                         //服务目录路径
path.logs: /data/es/logs                                                         //服务日志路径
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.50.247","172.16.50.249","172.16.50.254","172.16.50.16"]     //这里是各节点的ip地址
network.host: 0.0.0.0                                                            //服务绑定的网络地址

默认elasticsearch服务端口时9200
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# cat elasticsearch.yml|grep 9200
#http.port: 9200

[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# systemctl start elasticsearch.service
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# systemctl restart elasticsearch.service
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# systemctl status elasticsearch.service

[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# ps -ef|grep elasticsearch
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# lsof -i:9200
COMMAND   PID          USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java    10998 elasticsearch  320u  IPv4  39255      0t0  TCP *:wap-wsp (LISTEN)

检查elasticsearch的健康状态
[root@qd-vpc-op-es04 elasticsearch]# curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index                    uuid                     pri rep docs.count   docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   video_filter             Bx7He6ZtTEWuRBqXYC6gRw   5   1   458013       0            4.1gb      2gb
green  open   recommend_history_image  svYo_Do4SM6wUiv6taUWug   5   1   2865902      0            24.9gb     12.4gb
green  open   recommend_history_gif    rhN3MDN2TbuYILqEDksQSg   5   1   265731       0            2.4gb      1.2gb
green  open   post_images              TMsMsMEoR5Sdb7UEQJsR5Q   5   1   48724932     0            407.3gb    203.9gb
green  open   review_images_v2         qzqnknpgTniU4rCsvXzs0w   5   1   50375955     0            61.6gb     30.9gb
green  open   review_images            rWC4WlfMS8aGe-GOkTauZg   5   1   51810877     0            439.3gb    219.7gb
green  open   sensitive_images         KxSrjvXdSz-y8YcqwBMsZA   5   1   13393        0            128.1mb    64mb
green  open   post_images_v2           FDphBV4-QuKVoD4_G3vRtA   5   1   49340491     0            55.8gb     27.8gb

从上面的命令结果中可以看出，本节点已经成功加入到名为image_search的elasticsearch集群中了，green表示节点状态很健康，数据也已经在同步中了。

3）在代码中更新elasticsearch的配置
通知开发同事，在代码中增加新增elasticsearch节点的配置，上线更新后，到新节点上查看elasticsearch日志是否有信息写入：
[root@qd-vpc-op-es04 ~]# cd /data/es/logs/
[root@qd-vpc-op-es04 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es
[root@qd-vpc-op-es04 logs]# ls
image_search_deprecation.log  image_search_index_indexing_slowlog.log  image_search_index_search_slowlog.log  image_search.log

======特别注意=======
如果往elasticsearch集群中新增一个节点，做法如下：
1）在新节点上安装jdk和elasticsearch服务，配置elasticsearch.yml文件了，启动elasticsearch服务
2）在集群中其他节点上配置elasticsearch.yml文件，不需要启动elasticsearch服务
3）在新节点上执行curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'命令，查看健康状态以及数据同步情况
4）在代码中增加新增elasticsearch节点的配置，上线更新后，查看新增节点的elasticsearch日志是否有信息写入

==============================================================
顺便贴一下之前其他三个es节点的elasticsearch.yml文件配置：
[root@qd-vpc-op-es01 ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml |grep -v "#"
cluster.name: image_search
node.name: image_search_node_1
path.data: /data/es/data
path.logs: /data/es/logs
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.50.16","172.16.50.247","172.16.50.249","172.16.50.254"]
network.host: 0.0.0.0

[root@qd-vpc-op-es02 ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml |grep -v "#"
cluster.name: image_search
node.name: image_search_node_2
path.data: /data/es/data
path.logs: /data/es/logs
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.50.16","172.16.50.247","172.16.50.249","172.16.50.254"]
network.host: 0.0.0.0

[root@qd-vpc-op-es03 ~]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml|grep -v "#"
cluster.name: image_search
node.name: image_search_node_3
path.data: /data/es/data
path.logs: /data/es/logs
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.50.247","172.16.50.249","172.16.50.254","172.16.50.16"]
network.host: 0.0.0.0