第十四 Elasticsearch介绍和安装

docker-compose安装

kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.5.1
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
    depends_on:
      - elasticsearch

elasticsearch:
    # 使用elasticsearch:7.5.1镜像
    image: elasticsearch:7.5.1
    container_name: elasticsearch
    # 设置环境变量：集群名称为elasticsearch，以确保节点互相发现
    environment:
      cluster.name: elasticsearch
      # 使用单节点发现模式
      discovery.type: single-node
      ES_JAVA_OPTS: "-Xms64m -Xmx251m"
    # 将9200端口映射到主机端口
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    # 挂载elasticsearch数据目录
    volumes:
      - /docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data

ik分词器

docker exec -it elasticsearch bash/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.5.1/elasticsearch-analysis-ik-7.5.1.zip重启

1.Elasticsearch介绍和安装

用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术，比如之前大家学习过的Solr。

不过今天，我们要讲的是另一个全文检索技术：Elasticsearch。

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：欢迎来到 Elastic — Elasticsearch 和 Kibana 的开发者 | Elastic

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

1.1.3.版本

目前Elasticsearch最新的版本是6.3.1，我们就使用6.3.0

需要虚拟机JDK1.8及以上

1.2.安装和配置

为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.2.1.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到：/home/leyou目录

解压缩：

tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

我们把目录重命名：

进入，查看目录结构：

1.2.2.新建一个用户leyou

出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户：

user add leyou

设置密码：

passwd leyou

切换用户：

su - leyou

给leyou用户可以修改的权限

chown leyou:leyou elasticsearch-6.2.4 -R

拥有--leyou用户：leyou这个组-- elasticsearch-6.2.4这个文件---R表示修改里面所有的内容

1.2.3.修改配置

我们进入config目录：cd config

需要修改的配置文件有两个：

jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options：

vim jvm.options

默认配置如下：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了，我们调小一些：

-Xms512m
-Xmx512m
一个是最大内存，一个是最小可用，一般是设置一样的，没有最小内存，不用空闲还要去做垃圾回收（垃圾回收会导致程序暂定），

1.避免频繁的￥￥回收: 如果最小可用内存比最大内存要小很多，则 JVM 在运行过程中可能会不断地进行￥￥回收，这会消耗大量的 CPU 时间和系统资源，并且可能会导致应用程序响应变慢。尽管 JVM 可以自动增加堆内存的大小，但它并不能保证在出现内存不足时会在正确的时间点增加内存。

2.提高应用程序的性能：应用程序通常需要处理各种各样的事务，并且使用的内存大小也会随时间变化。将最小内存和最大内存设置为相同的值可以确保 JVM 开始执行时具有足够的内存，从而提高应用程序的性能。

elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录，然后创建：

mkdir data
mkdir logs

修改绑定的ip：

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问
0.0.0.0表示任何主机都可以访问

默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问

目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息：

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

然后输入命令：

./elasticsearch

发现报错了，启动失败：

1.3.1.错误1：内核过低

我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

1.3.2.错误2：文件权限不足

再次启动，又出错了：

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

我们用的是leyou用户，而不是root，所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容：

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

* soft nproc 4096

* hard nproc 4096

1.3.3.错误3：线程数不够

刚才报错中，还有一行：

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置：

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

修改下面的内容：

* soft nproc 1024

改为：

* soft nproc 4096

1.3.4.错误4：进程虚拟内存

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件，：

vim /etc/sysctl.conf

添加下面内容：

vm.max_map_count=655360

然后执行命令：

sysctl -p

1.3.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。

exit后再重新连接

1.3.6.启动

再次启动，终于成功了！

可以看到绑定了两个端口:

9300：集群节点间通讯接口
9200：客户端访问接口

我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200

1.4.安装kibana

1.4.1.什么是Kibana？

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

1.4.2.安装

因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致，也是6.3.0（版本一致）

解压到特定目录即可

1.4.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"

而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

运行

双击运行：

发现kibana的监听端口是5601

我们访问：http://127.0.0.1:5601

1.4.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：

在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。

1.5.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：6.3.0

1.5.1.安装

上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：

使用unzip命令解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer

然后重启elasticsearch：

1.5.2.测试

大家先不管语法，我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求：

POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}

运行得到结果：

{
"tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "中国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "国人",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    }
]
}

1.7.API

Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口，而且也提供了各种语言的客户端API

1.7.1.Rest风格API（就是http请求可以访问，用postman也可以测试）

文档地址：Elasticsearch Guide [8.7] | Elastic

1.7.2.客户端API

Elasticsearch支持的客户端非常多：Elasticsearch Clients | Elastic

点击Java Rest Client后，你会发现又有两个：

Low Level Rest Client是低级别封装，提供一些基础功能，但更灵活

High Level Rest Client，是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装，功能更丰富和完善，而且API会变的简单

1.7.3.如何学习

建议先学习Rest风格API，了解发起请求的底层实现，请求体格式等。

2.操作索引

2.1.基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

索引（indices）--------------------------------Databases 数据库

类型（type）-----------------------------Table 数据表

文档（Document）----------------Row 行

字段（Field）-------------------Columns 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

是不是与Lucene和solr中的概念类似。

另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：

索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

2.2.创建索引

2.2.1.语法

Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式：
```
{   "settings": {       "number_of_shards": 3,       "number_of_replicas": 2     }
}
```
- settings：索引库的设置
  - number_of_shards：分片数量
  - number_of_replicas：副本数量