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springcloud----检索中间件 ElasticSearch 分布式场景的运用

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_55272229/article/details/133743318 2024/9/28 4:16:13

如果对es的基础知识有不了解的可以看
es看这个文章就会使用了

1.分布式集群场景下的使用

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点
单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

在这里插入图片描述

此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2

主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。
副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

首先对数据分片，存储到不同节点
然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

在这里插入图片描述

现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：

node0：保存了分片0和1
node1：保存了分片0和2
node2：保存了分片1和2
这样单一结点就算宕机,也可以备用

2.0.搭建ES集群

2.部署es集群

我们会在单机上利用docker容器(docker容器之间相互独立)运行多个es实例来模拟es集群。不过生产环境推荐大家每一台服务节点仅部署一个es的实例。

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，但这要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

2.1.创建es集群

首先编写一个docker-compose文件(yml或者yaml)，内容如下：

9200端口已经在之前的结点中使用了,要么停止要么改端口,这三个结点都没有设置插件数据卷,实际开发记得指明
- discovery.seed_hosts 这里都是同一网络 ,实际开发中不同结点都是在不同网络机器上比如 - discovery.seed_hosts=Machine1_IP:9200,Machine3_IP:9200

version: '2.2'
services:es01:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0container_name: es01environment:- node.name=es01- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es02,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9210:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0container_name: es02environment:- node.name=es02- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9201:9200networks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0container_name: es03environment:- node.name=es03- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es02- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticports:- 9202:9200
volumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

我的镜像名
在这里插入图片描述

es运行需要修改一些linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

添加下面的内容：

vm.max_map_count=262144

然后执行命令，让配置生效：

sysctl -p

在这里插入图片描述

在docker-c通过docker-compose启动集群：

docker-compose up -d

如果报错 bootstrap checks failed. You must address the points described in the following [1] lines before starting Elasticsearch.
bootstrap check failure [1] of [1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
那么说明是内存警告问题错误消息指出虚拟内存区域的 vm.max_map_count 参数设置得太低。

检查当前的 vm.max_map_count 值：运行以下命令来检查当前值：

sysctl vm.max_map_count

如果当前值低于 262144，那么你需要增加它。

增加 vm.max_map_count 的值：你可以使用以下命令来增加虚拟内存区域的值：

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

这会立即更改 vm.max_map_count 的值，但在系统重新启动后会重置为默认值。如果要永久更改此设置，你需要编辑 /etc/sysctl.conf 或 /etc/sysctl.d/ 下的配置文件，并添加或修改以下行：

vm.max_map_count=262144

然后保存文件并重新加载配置：

sudo sysctl -p

重新启动 Elasticsearch：一旦你增加了 vm.max_map_count 的值，重新启动 Elasticsearch，问题应该得到解决。

启动成功
在这里插入图片描述

2.2.集群状态监控

kibana可以监控es集群，不过新版本需要依赖es的x-pack 功能并且默认是监控但点es，配置比较复杂。

这里推荐使用cerebro来监控es集群状态，官方网址：https://github.com/lmenezes/cerebro

解压即可使用，非常方便。

解压好的目录如下：

在这里插入图片描述

进入对应的bin目录：

在这里插入图片描述

双击其中的cerebro.bat文件即可启动服务。

访问http://localhost:9000 即可进入管理界面：

在这里插入图片描述

输入你的elasticsearch的任意节点的地址和端口，点击connect即可：

在这里插入图片描述

绿色的条，代表集群处于绿色（健康状态）。

图标星星是实的是当前主节点,其他的是备用结点
在这里插入图片描述

2.3.创建索引库

1）利用kibana的DevTools创建索引库

(这里集群不使用这种方式)

在DevTools中输入指令：

PUT /itcast
{"settings": {"number_of_shards": 3, // 分片数量"number_of_replicas": 1 // 副本数量},"mappings": {"properties": {// mapping映射定义 ...}}
}

2）利用cerebro创建索引库

利用cerebro还可以创建索引库：

在这里插入图片描述

172是我的虚拟机所在的虚拟地址在这里插入图片描述

填写索引库信息：

在这里插入图片描述

选项分别是索引名几个分片几个备份
点击右下角的create按钮：

2.4.查看分片效果

回到首页，即可查看索引库分片效果：

首页可以看到索引数据
在这里插入图片描述
索引存储分为三个分片每个文档分片备份一份所以是6个数据,点击任意分片就可以看到索引信息

这样就可以保证任意结点宕机，其他结点把备份数据传递给宕机接结点

3.0.集群脑裂问题

3.1.集群职责划分

elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：

在这里插入图片描述

默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。

但是真实的集群一定要将集群职责分离：

master节点：对CPU要求高，但是内存要求第
data节点：对CPU和内存要求都高
coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高

职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。

一个典型的es集群职责划分如图：

在这里插入图片描述

3.2.脑裂问题

但是采用分布式的主从架构的服务一般都会出现脑裂问题

脑裂是因为集群中的节点失联导致的。结点尚未宕机,但是失去通信(比如网络问题)

例如一个集群中，主节点与其它节点失联：

在这里插入图片描述

此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主：

在这里插入图片描述

当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异,这个时候出现了俩个大脑

当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：

在这里插入图片描述

解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题

例如：3个节点形成的集群，选票必须超过（3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选救失去主节点身份。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。

3.3.小结

master eligible节点的作用是什么？

参与集群选主
主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求

data节点的作用是什么？

数据的CRUD

coordinator节点的作用是什么？

路由请求到其它节点
合并查询到的结果，返回给用户

3.4.集群分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？

3.4.1.分片存储测试

插入三条数据：
在这里插入图片描述

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创建索引时候我没有没有添加索引mapping,也没有规定字段，在Elasticsearch中，如果你创建一个索引但没有显式定义映射(mapping)或字段(mapping)，Elasticsearch会使用动态映射(dynamic mapping)来处理你插入的文档数据。动态映射允许Elasticsearch根据插入的文档数据自动推断字段的数据类型。
当你插入文档时，Elasticsearch会检查文档的字段，并根据字段值的类型自动创建相应的字段映射。例如，如果你插入一个包含字符串的字段，Elasticsearch会自动将其识别为文本字段，如果插入一个整数，它会将其识别为整数字段，以此类推。

测试可以看到，三条数据分别在不同分片,查询任意结点的数据

结果：

在这里插入图片描述