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第18讲：Elaticearch应用架构的实现与调优
Elasticsearch 介绍
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索、结构化搜索及分析，并采用 Java 语言编写，它的主要特点如下：
实时搜索、实时分析；
分布式架构、实时文件存储，并将每一个字段都编入索引；
文档导向，所有的对象全部是文档；
高可用性、易扩展，支持集群（Cluster）、分片和复制（Shards and Replicas）；
接口友好，支持 JSON。
Elasticsearch 集群的安装与基础调优
1. Elasticsearch 集群的架构与角色
Elasticsearch 集群的一个主要特点是去中心化，从字面上理解就是无中心节点，这是从集群外部来说的，因为从外部来看 Elasticsearch 集群，它在逻辑上是一个整体，与任何一个节点的通信和与整个 Elasticsearch 集群通信是完全相同的。另外，从集群内部来看，集群中可以有多个节点，其中有一个为主节点（Master node），该主节点不是通过配置文件定义的，而是通过选举产生的。
下图为 Elasticsearch 集群的运行架构图：
在 ElasticSearch 的架构中，有三类角色，分别是 Client node、Data node 和 Master node。其关系如下：搜索查询的请求一般是经过 Client node 来向 Data node 获取数据；而索引查询首先请求 Master node 节点，然后 Master node 将请求分配到多个 Data node 节点完成一次索引查询。
本课时介绍的 Elasticsearch 架构中，我们只用了 Data node 和 Master node 角色，省去了 Client node 节点，集群采用 3 个节点，每个节点采用 CentOS 7.7 版本。关于主机和对应的各个角色如下表所示：
| 节点名称 | IP 地址 | 集群角色 | 安装软件 |
|---|---|---|---|
| server1 | 172.16.213.152 | Master node、Data node | elasticsearch-7.7.1 |
| server2 | 172.16.213.138 | Master node、Data node | elasticsearch-7.7.1 |
| server3 | 172.16.213.80 | Data node | elasticsearch-7.7.1 |
这里对集群中每个角色的含义介绍如下。
- Master node
可以理解为主节点，主要用于元数据（Metadata）的处理，比如索引的新增、删除、分片分配等，以及管理集群各个节点的状态。Elasticsearch 集群中可以定义多个主节点，但是在同一时刻，只有一个主节点起作用，其他定义的主节点，是作为主节点的候选节点存在。当一个主节点故障后，集群会从候选主节点中选举出新的主节点。
由于数据的存储和查询都不会走主节点，所以主节点的压力相对较小，因此主节点的内存分配也可以相对少些，但是主节点却是最重要的 ，因为一旦主节点宕机，整个 Elasticsearch 集群将不可用，所以一定要保证主节点的稳定性。
- Data node
可以理解为数据节点，这些节点上保存了数据分片。它负责数据相关操作，比如分片的 CRUD、搜索和整合等。数据节点上面执行的操作都比较消耗 CPU、内存和 I/O 资源，因此数据节点服务器要选择较好的硬件配置，才能获取高效的存储和分析性能。
- Client node
可以理解为客户端节点，属于可选节点，是作为任务分发用的，它里面也会存元数据，但是它不会对元数据做任何修改。Client node 存在的好处是可以分担 Data node 的一部分压力，因为 Elasticsearch 的查询是两层汇聚的结果，第 1 层是在 Data node 上做查询结果汇聚，然后把结果发给 Client node，接收到 Data node 发来的结果后再做第 2 次的汇聚，然后把最终的查询结果返回给用户。这样，Client node 就替 Data node 分担了部分压力。
由上可以看出，每个节点都有存在的意义，我们只有把相关功能和角色划分清楚了，每种节点各尽其责，才能充分发挥出分布式集群的效果。
2. 安装 Elasticsearch 与授权
Elasticsearch 的安装非常简单，首先点击Elastic官网下载页面找到适合版本，然后选择 zip、tar、rpm 等格式安装包进行下载。这里我们下载的软件包为 elasticsearch-7.7.1.tar.gz。安装过程如下：
dart
[root@localhost ~]# tar -zxvf elasticsearch-7.7.1.tar.gz -C /usr/local
[root@localhost ~]# mv /usr/local/elasticsearch-7.7.1 /usr/local/elasticsearch这里我们将 Elasticsearch 安装到了 /usr/local 目录下。由于 Elasticsearch 可以接收用户输入的脚本并且执行，为了系统安全考虑，需要创建一个单独的用户来运行 Elasticsearch。这里创建的普通用户是 elasticsearch，操作如下：
dart
[root@localhost ~]# useradd elasticsearch然后将 Elasticsearch 的安装目录都授权给该用户，操作如下：
dart
[root@localhost ~]# chown -R elasticsearch:elasticsearch /usr/local/elasticsearch3. 操作系统调优
操作系统及 JVM 调优主要是针对安装 Elasticsearch 的机器，为了获取高效、稳定的性能，需要从操作系统和 JVM 两个方面对 Elasticsearch 进行一个简单调优。
对于操作系统，需要调整几个内核参数，将下面内容添加到 /etc/sysctl.conf 文件中：
dart
fs.file-max=655360
vm.max_map_count = 262144其中，第一个参数 fs.file-max 主要是配置系统最大打开文件描述符数，建议修改为 655360 或者更高；第二个参数 vm.max_map_count 影响 Java 线程数量，用于限制一个进程可以拥有的 VMA（虚拟内存区域）的大小，系统默认是 65530，建议修改成 262144 或者更高。
另外，还需要调整进程最大打开文件描述符（nofile）、最大用户进程数（nproc）和最大锁定内存地址空间（memlock），添加如下内容到 /etc/security/limits.conf 文件中：
dart
* soft nproc 20480
* hard nproc 20480
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited最后，还需要修改 /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 文件（CentOS 7.x系统），将 * soft nproc 4096 修改为 * soft nproc 20480，或者直接删除 /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 文件也行。
4. JVM 调优
JVM 调优主要是针对 Elasticsearch 的 JVM 内存资源进行优化，其内存资源配置文件为 jvm.options，此文件位于 /usr/local/elasticsearch/config 目录下，打开此文件，修改如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
可以看到，默认 JVM 内存为 1G，可根据服务器内存大小，修改为合适的值。一般设置为服务器物理内存的一半最佳。
配置 Elasticsearch
Elasticsearch 的配置文件均在 Elasticsearch 根目录下的 config 文件夹中，这里是 /usr/local/elasticsearch/config 目录，主要有 jvm.options、elasticsearch.yml 和 log4j2.properties 三个主要配置文件。其中 jvm.options 为 JVM 配置文件，log4j2.properties 为日志配置，两者都相对比较简单，这里重点介绍 elasticsearch.yml 一些重要的配置项及其含义。
这里配置的 Elasticsearch.yml 文件内容如下：
dart
cluster.name: my-application
node.name: server1
node.master: true
node.data: true
path.data: /data1/elasticsearch,/data2/elasticsearch
path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["server1", "server2", "server3"]
cluster.initial_master_nodes: ["server1", "server2"]在上述内容中，每个配置项的含义分别介绍如下。
（1）cluster.name: my-application
配置 Elasticsearch 集群名称，默认是 Elasticsearch，这里修改为 my-application。Elasticsearch 会自动发现在同一网段下的集群名为 Esbigdata 的主机，如果在同一网段下有多个集群，就可以通过这个属性来区分不同的集群。
（2）node.name: server1
节点名，任意指定一个即可，这里是 server1，我们这个集群环境中有 3 个节点，即 server1、server2 和 server3，记得根据主机的不同，要修改相应的节点名称。
（3）node.master: true
指定该节点是否有资格被选举成为 master，默认是 true，Elasticsearch 集群中默认第一台启动的机器为 master 角色，如果这台服务器宕机就会重新选举新的 master。我在这个集群环境中，定义了 server1 和 server2 两个 master 节点，因此这两个节点上 Node.Master 的值要设置为 true。
（4）node.data: true
指定该节点是否存储索引数据，默认为 true，表示数据存储节点，如果节点配 node.master 为 false，并且配置 node.data 为 false，则该节点就是 Client Node，它类似于一个"路由器"，负责将集群层面的请求转发到主节点上，然后将数据相关的请求转发到数据节点。在我们这个集群环境中，定义了 server1、server2 和 server3 均为数据存储节点，因此这三个节点上 node.data 的值要设置为 true。
（5）path.data:/data1/elasticsearch, /data2/elasticsearch
设置索引数据的存储路径，默认是 elasticsearch 根目录下的 data 文件夹，这里自定义了两个路径，可以设置多个存储路径，用逗号隔开。
（6）path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs
设置日志文件的存储路径，默认是 elasticsearch 根目录下的 logs 文件夹。
（7）bootstrap.memory_lock: true
此配置项一般设置为 true 用来锁住物理内存。在 Linux 下物理内存的执行效率要远远高于虚拟内存（swap）的执行效率，因此，当 JVM 开始使用 swap 内存时 Elasticsearch 的执行效率会降低很多，所以要保证它不使用 swap，保证机器有足够的物理内存分配给 Elasticsearch。同时也要允许 Elasticsearch 的进程可以锁住物理内存，Linux 下可以通过"ulimit -l"命令查看最大锁定内存地址空间（memlock）是不是 unlimited，这个参数在之前系统调优的时候已经设置过了。
（8）network.host: 172.16.213.151
此配置项设置将 Elasticsearch 服务绑定到哪个网络上，配置为服务器的内网 IP 地址即可。设置为 0.0.0.0 的话，如果服务器有外网 IP，那么也可以通过外网访问 Elasticsearch，这样会非常不安全。
（9）http.port: 9200
设置 Elasticsearch 对外提供服务的 http 端口，默认为 9200。其实，还有一个端口配置选项 transport.tcp.port，此配置项用来设置节点间交互通信的 TCP 端口，默认是 9300。
（10）discovery.seed_hosts
配置集群的所有主机地址，配置之后集群的主机之间可以自动发现。
（11）cluster.initial_master_nodes
用来设置一系列符合 master 节点条件的主机名或 IP 地址来引导启动集群。
启动 Elasticsearch
启动 Elasticsearch 服务需要在一个普通用户下完成，如果通过 root 用户启动 Elasticsearch 的话，可能会收到如下错误：
dart
java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:106)
~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:195)
~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:342)
[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]这是出于系统安全考虑，Elasticsearch 服务必须通过普通用户来启动，在上面第一小节中，已经创建了一个普通用户 elasticsearch，直接切换到这个用户下启动 Elasticsearch 集群即可。分别登录到 server1、server2 和 server3 三台主机上，执行如下操作：
dart
[root@localhost ~]# su - elasticsearch
[elasticsearch@localhost ~]$ cd /usr/local/elasticsearch/
[elasticsearch@localhost elasticsearch]$ bin/elasticsearch -d其中，"-d" 参数的意思是将 Elasticsearch 放到后台运行。
验证 Elasticsearch 集群的正确性
将所有 Elasticsearch 节点的服务启动后，在任意一个节点执行如下命令：
dart
[root@localhost ~]# curl http://172.16.213.152:9200如果返回类似如下结果，则表示 Elasticsearch 集群运行正常。
从安装、基础调优、配置，再到启动、验证，Elasticsearch 集群安装与配置的讲解已经完成了。下面讲解如何安装 Head 插件。
安装 Head 插件
1. 安装 Head 插件
Head 插件是 Elasticsearch 的图形化界面工具，通过此插件可以很方便地对数据进行增删改查等数据交互操作。在 Elasticsearch 5.X 版本以后，Head 插件已经是一个独立的 Web App 了，所以不需要和 Elasticsearch 进行集成，可以将 Head 插件安装到任何一台机器上。这里将 Head 插件安装到 172.16.213.138（server2）机器上，可以点击 GitHub 网站 获取插件安装包。
由于 Head 插件本质上是一个 Node.js 工程，因此需要先安装 Node.js，使用 npm 工具来安装依赖的包。
在 CentOS 7.X 系统上，可以直接通过 yum 在线安装 Node.js（前提是你的机器要能上网），操作如下：
dart
[root@localhost ~]# curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_10.x | sudo bash -
[root@localhost ~]# yum install -y nodejs这里我们通过 git 克隆方式下载 Head 插件，所以还需要安装一个 git 命令工具，执行如下命令即可：
dart
[root@localhost ~]# yum install -y git接着，开始安装 Head 插件，这里将 Head 插件安装到 /usr/local 目录下，操作过程如下：
dart
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
[root@localhost local]# npm config set registry "http://registry.npm.taobao.org/"
[root@localhost local]# cd elasticsearch-head
[root@localhost elasticsearch-head]# npm install其中，第一步是通过 git 命令从 GitHub 上克隆 Head 插件程序，第二步是修改源地址为淘宝 NPM 镜像，因为默认 NPM 的官方源为 https://registry.npmjs.org/， 国内下载速度会很慢，所以建议切换到淘宝的 NPM 镜像站点。第三步是安装 Head 插件所需的库和第三方框架。
克隆下来的 Head 插件程序目录名为 elasticsearch-head，进入此目录，修改配置文件 /usr/local/elasticsearch-head/_site/app.js，找到如下内容：
dart
this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "http://localhost:9200";将其中的 http://localhost:9200，修改为 Elasticsearch 集群中任意一台主机的 IP 地址，这里修改为:
dart
<http://172.16.213.138:9200>表示的意思是 Head 插件将通过 172.16.213.138（server2）访问 Elasticsearch 集群。注意，访问 Elasticsearch 集群中的任意一个节点，都能获取集群的所有信息。
2. 修改 Elasticsearch 配置
在上面的配置中，将 Head 插件访问集群的地址配置为 172.16.213.138（server2）主机，下面还需要修改此主机上 Elasticsearch 的配置，添加跨域访问支持。
修改 Elasticsearch 配置文件，允许 Head 插件跨域访问 Elasticsearch，在 Elasticsearch.yml 文件最后添加如下内容：
dart
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"其中：
http.cors.enabled 表示开启跨域访问支持，此值默认为 false；
http.cors.allow-origin 表示跨域访问允许的域名地址，可以使用正则表达式，这里的"*"表示允许所有域名访问。
3. 启动 Head 插件服务
所有配置完成之后，就可以启动插件服务了，执行如下操作：
dart
[root@localhost ~]# cd /usr/local/elasticsearch-head
[root@localhost elasticsearch-head]# npm run startHead 插件服务启动之后，默认的访问端口为 9100，直接访问 http://172.16.213.138:9100 就可以访问 Head 插件了。
下图是配置完成后的一个 Head 插件截图：
配置完成后的 Head 插件图
从上图可以看到，Elasticsearch 集群有 server1、server2 和 server3 三个节点，其中，server1 是目前的主节点。点击图上的信息按钮，可查看节点详细信息。
其次，从这个页面上可以看到 Elasticsearch 基本的分片信息，比如主分片、副本分片等，以及多少可用分片。由于在 Elasticsearch 配置中设置了 5 个分片、一个副本分片，因此可以看到每个索引都有 10 个分片，每个分片都用 0、1、2、3、4 等数字加方框表示，其中，粗体方框是主分片，细体方框是副本分片。
再者，图中 my-application 是集群的名称，后面的"集群健康值"通过不同的颜色表示集群的健康状态：其中，绿色表示主分片和副本分片都可用；黄色表示只有主分片可用，没有副本分片；红色表示主分片中的部分索引不可用，但是某些索引还可以继续访问。正常情况下都显示绿色。
Elasticsearch 的优化
1. JVM 内存的优化
首先，作为一个 Java 应用，就脱离不开 JVM 和 GC。
下面先做一些简单地 JVM 介绍。Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域：新生代（Young）、老年代（Old），其目的是使 JVM 能够更好地管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。
然后再对 GC 进行简单介绍。设置堆内存的唯一目的是创建对象实例，所有的对象实例和数组都要在堆上分配，堆由垃圾回收（Garbage Collect）来负责，因此也叫作 "GC 堆"，垃圾回收采用分代算法，堆由此分为新生代 和老年代。堆的优势是可以动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的，Java 的垃圾回收器会自动回收这些不再使用的数据。
了解了堆内存的概念和作用后，下面来说下 Elasticsearch 的 JVM 设置堆内存的方法。默认情况下，Elasticsearch JVM 使用堆内存最小和最大值为 1G，可以在 Elasticsearch 的配置目录下 jvm.options 文件中找到如下内容：
dart
-Xms1g
-Xmx1g其中，Xms 是设置堆最小内存，Xmx 是设置堆最大内存，很明显，默认的这个值太小，我们生产系统环境中必须要修改这个值。修改方法很简单，直接修改 jvm.options 文件中这两个值即可，比如修改为 16G，可以这么写：
dart
-Xms16g
-Xmx16g然后再次重启 Elasticsearch，配置才能生效。
那么问题来了，这个最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置多少合适呢？继续往下看。
堆内存值的设置取决于服务器上可用的内存大小。 原则上来说，堆内存设置的越大，Elasticsearch 可用的堆就越多，可用于缓存的内存就越多，但不能无限大，太多的堆内存可能会使垃圾回收机制暂停，并且还会浪费大量内存。
根据经验，将最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置为相同值，可以防止堆在运行时调整大小，因为这是一个非常消耗性能的过程。
那么设置堆内存多大合适呢？一个经验值是：不超过物理内存的 50％，以确保有足够的物理内存留给内核文件系统缓存，一般设置对内存最大不超过 32GB。
为什么呢？继续往下看。
堆内存对于 Elasticsearch 来说非常重要，它可以为数据提供快速操作，但还有另外一个非常重要的内存使用者：Lucene。
Lucene 是一个开源的全文检索引擎工具包，而 Elasticsearch 底层是基于 Lucene 的，并对其进行了扩展，提供了比 Lucene 更丰富的查询语言，以及简单易用的 restful api 接口、java api 接口等。一句话概括就是，Elasticsearch 是 Lucene 面向企业搜索应用的扩展，可极大地缩短研发周期。
Lucene 设计的目的是把底层操作系统数据缓存到内存中，而 Lucene 段（segment）存储在单个文件中，这些文件都不会发生变化，所以更利于缓存，同时操作系统也会把这些热段（hot segments）保留在内存中，以便更快地访问，这些热段包括倒排索引（用于全文搜索）和文档值（用于聚合）。
由此可知，Lucene 的性能依赖于与操作系统的这种交互。如果把所有可用的内存都给了 Elasticsearch 的堆，那么 Lucene 就不会有任何剩余的内存，这将严重影响性能。
所以正如前部分所说：建议将可用内存的 50％ 提供给 Elasticsearch 堆，而将其他 50％ 空闲，但这剩余 50% 的空闲内存不会被真的闲置，因为 Lucene 正等待使用这剩余 50% 的内存资源。
2. 操作系统内存优化
操作系统作为运行 Elasticsearch 的基础，为保证性能，最好禁用系统的 Swap 使用，方法如下。
（1）暂时关闭 Swap，重启后恢复。
dart
swapoff -a（2）永久关闭 Swap
编辑 /etc/fstab，注释掉如下 Swap 分区项即可。
dart
#UUID=0b55fdb8-a9d8-4215-80f7-f42f75644f87 none swap sw 0 0如果是混合服务器，不能完全禁用 Swap 的话，可以尝试降低 swappiness，该值控制操作系统尝试交换内存的积极性。当 swappiness=0 的时候，则表示最大限度使用物理内存，然后才是 Swap 空间；当 swappiness＝100 的时候，则表示积极的使用 Swap 分区，并且把内存上的数据及时地搬运到 Swap 空间里面。
Linux 的基本默认设置为 60，具体如下：
dart
cat /proc/sys/vm/swappiness也就是说，你的内存在使用到 100-60=40% 的时候，就开始出现有交换分区的使用。
操作系统层面要尽可能使用内存，此时就需要对该参数进行调整。
临时调整的方法如下，比如调成 10，可以在命令行执行如下：
dart
sysctl vm.swappiness=10要想永久调整的话，则需要将在 /etc/sysctl.conf 修改，加上：
dart
cat /etc/sysctl.conf
vm.swappiness=103. 使用更快的硬件
要保证 Elasticsearch 的性能，在硬件上配置 SSD 硬盘是最有效果的，如果有多个 SSD 硬盘，则可以配置成 RAID 0 阵列以获得更佳的 IO 性能，但是任何一个 SSD 损坏都有可能破坏 index。
因此，通常正确的做法是优化单的 shard 存储性能，然后添加 replicat 放在不同的节点，同时使用 snapshot 快照和 restore 功能去备份 index。
总结
本课时注意讲解了 Elasticsearch 的集群安装、配置与基础调优，以及 Head 插件的使用，其中，Elasticsearch 集群的部署，以及每个参数的含义是需要熟练掌握的内容，因为对于故障的处理和优化，必须要掌握 Elasticsearch 每个参数的含义。