使用docker快速部署Elasticsearch集群的方法

本文将使用Docker容器（使用docker-compose编排）快速部署Elasticsearch 集群，可用于开发环境（单机多实例）或生产环境部署。

注意，6.x版本已经不能通过 -Epath.config 参数去指定配置文件的加载位置，文档说明：

For the archive distributions, the config directory location defaults to $ES_HOME/config. The location of the >config directory can be changed via the ES_PATH_CONF environment variable as follows:
ES_PATH_CONF=/path/to/my/config ./bin/elasticsearch
Alternatively, you can export the ES_PATH_CONF environment variable via the command line or via your shell profile.

即交给环境变量 ES_PATH_CONF 来设定了（官方文档），单机部署多个实例且不使用容器的同学多多注意。

准备工作

安装 docker & docker-compose

这里推进使用 daocloud 做个加速安装：

#docker
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh

#docker-compose
curl -L \
https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` \
> /usr/local/bin/docker-compose

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

#查看安装结果
docker-compose -v

数据目录

#创建数据/日志目录 这里我们部署3个节点
mkdir /opt/elasticsearch/data/{node0,nod1,node2} -p
mkdir /opt/elasticsearch/logs/{node0,nod1,node2} -p
cd /opt/elasticsearch
#权限我也很懵逼啦 给了 privileged 也不行 索性0777好了
chmod 0777 data/* -R && chmod 0777 logs/* -R

#防止JVM报错
echo vm.max_map_count=262144 >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

docker-compse 编排服务

创建编排文件

vim docker-compose.yml

参数说明

- cluster.name=elasticsearch-cluster

集群名称

- node.name=node0
- node.master=true
- node.data=true

节点名称、是否可作为主节点、是否存储数据

- bootstrap.memory_lock=true

锁定进程的物理内存地址避免交换（swapped）来提高性能

- http.cors.enabled=true
- http.cors.allow-origin=*

开启cors以便使用Head插件

- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

JVM内存大小配置

- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_n0,elasticsearch_n1,elasticsearch_n2"
- "discovery.zen.minimum_master_nodes=2"

由于5.2.1后的版本是不支持多播的，所以需要手动指定集群各节点的tcp数据交互地址，用于集群的节点发现和failover，默认缺省9300端口，如设定了其它端口需另行指定，这里我们直接借助容器通信，也可以将各节点的9300映射至宿主机，通过网络端口通信。

设定failover选取的quorum = nodes/2 + 1

当然，也可以挂载自己的配置文件，ES镜像的配置文件是/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml，挂载如下:

volumes:
- path/to/local/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro

docker-compose.yml

version: '3'
services:
elasticsearch_n0:
image: elasticsearch:6.6.2
container_name: elasticsearch_n0
privileged: true
environment:
- cluster.name=elasticsearch-cluster
- node.name=node0
- node.master=true
- node.data=true
- bootstrap.memory_lock=true
- http.cors.enabled=true
- http.cors.allow-origin=*
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_n0,elasticsearch_n1,elasticsearch_n2"
- "discovery.zen.minimum_master_nodes=2"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- ./data/node0:/usr/share/elasticsearch/data
- ./logs/node0:/usr/share/elasticsearch/logs
ports:
- 9200:9200
elasticsearch_n1:
image: elasticsearch:6.6.2
container_name: elasticsearch_n1
privileged: true
environment:
- cluster.name=elasticsearch-cluster
- node.name=node1
- node.master=true
- node.data=true
- bootstrap.memory_lock=true
- http.cors.enabled=true
- http.cors.allow-origin=*
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_n0,elasticsearch_n1,elasticsearch_n2"
- "discovery.zen.minimum_master_nodes=2"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- ./data/node1:/usr/share/elasticsearch/data
- ./logs/node1:/usr/share/elasticsearch/logs
ports:
- 9201:9200
elasticsearch_n2:
image: elasticsearch:6.6.2
container_name: elasticsearch_n2
privileged: true
environment:
- cluster.name=elasticsearch-cluster
- node.name=node2
- node.master=true
- node.data=true
- bootstrap.memory_lock=true
- http.cors.enabled=true
- http.cors.allow-origin=*
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_n0,elasticsearch_n1,elasticsearch_n2"
- "discovery.zen.minimum_master_nodes=2"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- ./data/node2:/usr/share/elasticsearch/data
- ./logs/node2:/usr/share/elasticsearch/logs
ports:
- 9202:9200

这里我们分别为node0/node1/node2开放宿主机的9200/9201/9202作为http服务端口，各实例的tcp数据传输用默认的9300通过容器管理通信。

如果需要多机部署，则将ES的transport.tcp.port: 9300端口映射至宿主机xxxx端口，discovery.zen.ping.unicast.hosts填写各主机代理的地址即可：

#比如其中一台宿主机为192.168.1.100
...
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=192.168.1.100:9300,192.168.1.101:9300,192.168.1.102:9300"
...
ports:
...
- 9300:9300

创建并启动服务

[root@localhost elasticsearch]# docker-compose up -d
[root@localhost elasticsearch]# docker-compose ps
Name          Command        State        Ports
--------------------------------------------------------------------------------------------
elasticsearch_n0  /usr/local/bin/docker-entr ...  Up   0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp
elasticsearch_n1  /usr/local/bin/docker-entr ...  Up   0.0.0.0:9201->9200/tcp, 9300/tcp
elasticsearch_n2  /usr/local/bin/docker-entr ...  Up   0.0.0.0:9202->9200/tcp, 9300/tcp

#启动失败查看错误
[root@localhost elasticsearch]# docker-compose logs
#最多是一些访问权限/JVM vm.max_map_count 的设置问题

查看集群状态

192.168.20.6 是我的服务器地址

访问http://192.168.20.6:9200/_cat/nodes?v即可查看集群状态：

ip     heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.25.0.3      36     98 79  3.43  0.88   0.54 mdi    *   node0
172.25.0.2      48     98 79  3.43  0.88   0.54 mdi    -   node2
172.25.0.4      42     98 51  3.43  0.88   0.54 mdi    -   node1

验证 Failover

通过集群接口查看状态

模拟主节点下线，集群开始选举新的主节点，并对数据进行迁移，重新分片。

[root@localhost elasticsearch]# docker-compose stop elasticsearch_n0
Stopping elasticsearch_n0 ... done

集群状态(注意换个http端口 原主节点下线了)，down掉的节点还在集群中，等待一段时间仍未恢复后就会被剔出

ip     heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.25.0.2      57     84  5  0.46  0.65   0.50 mdi    -   node2
172.25.0.4      49     84  5  0.46  0.65   0.50 mdi    *   node1
172.25.0.3                            mdi    -   node0

等待一段时间

ip     heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.25.0.2      44     84  1  0.10  0.33   0.40 mdi    -   node2
172.25.0.4      34     84  1  0.10  0.33   0.40 mdi    *   node1

恢复节点 node0

[root@localhost elasticsearch]# docker-compose start elasticsearch_n0
Starting elasticsearch_n0 ... done

等待一段时间

ip     heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.25.0.2      52     98 25  0.67  0.43   0.43 mdi    -   node2
172.25.0.4      43     98 25  0.67  0.43   0.43 mdi    *   node1
172.25.0.3      40     98 46  0.67  0.43   0.43 mdi    -   node0

配合 Head 插件观察

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start

集群状态图示更容易看出数据自动迁移的过程

1、集群正常 数据安全分布在3个节点上

2、下线 node1 主节点 集群开始迁移数据

迁移中

迁移完成

3、恢复 node1 节点

问题小记

elasticsearch watermark

部署完后创建索引发现有些分片处于 Unsigned 状态，是由于 elasticsearch watermark：low,high,flood_stage的限定造成的，默认硬盘使用率高于85%就会告警，开发嘛，手动关掉好了，数据会分片到各节点，生产自行决断。

curl -X PUT http://192.168.20.6:9201/_cluster/settings \
-H 'Content-type':'application/json' \
-d '{"transient":{"cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled": false}}'

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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