Docker单机搭建elasticsearch7.4.1伪集群

Z时代
2024-01-10
分类：综合

集群搭建有助于我们理解集群是怎么工作的，以便于我们更好的理解es的高可用、副本容错机制、高性能等。

es中的角色分配

主节点
参数：node.master：true
因为真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以，这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。

数据节点
node.data：true 数据节点
这个属性表示节点是否存储数据，主节点也可以存储数据。

客户端节点
node.master：false
node.data：false 点
这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，这个节点的意义是作为一个client(客户端)节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。
默认情况下，每个节点都有成为主节点的资格，也会存储数据，还会处理客户端的请求。

docker搭建es集群

我们在同一台虚拟机上搭建三个ES节点，1master（本身也是data-node），2data-node。

下载镜像

docker pull elasticsearch:7.4.1

新增配置

新增三个配置，需要注意的是：集群名称必须保持一致

es1.yml

#集群名称所有节点要保持一致 cluster.name: "test_es" #本节点名称 node.name: master #手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算 cluster.initial_master_nodes: ["master"] #作为master节点 node.master: true #是否存储数据 node.data: true #head插件设置，支持跨域访问 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" http.port: 9200 transport.tcp.port: 9300 #设置本机通信地址,用于其它节点和该节点交互的ip地址 network.host: 0.0.0.0

es2.yml

#集群名称所有节点要保持一致 cluster.name: "test_es" #本节点名称 node.name: node-1 #手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算 cluster.initial_master_nodes: ["master"] node.master: false #是否存储数据 node.data: true http.port: 9202 transport.tcp.port: 9302 #master地址 discovery.seed_hosts: ["172.17.0.2:9300"] #设置本机通信地址,用于其它节点和该节点交互的ip地址 network.host: 0.0.0.0

es3.yml

#集群名称所有节点要保持一致 cluster.name: "test_es" #本节点名称 node.name: node-2 #手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算 cluster.initial_master_nodes: ["master"] node.master: false #是否存储数据 node.data: true http.port: 9203 transport.tcp.port: 9303 #master地址 discovery.seed_hosts: ["172.17.0.2:9300"] network.host: 0.0.0.0

注意我上面写的mster地址是docker容器的ip

docker运行es

分别吧master和datanode运行起来

docker run -d --name elasticSearch-master -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/local/dockerfiles/es-cluster/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:7.4.1 docker run -d --name elasticSearch-node1 -p 9202:9202 -p 9302:9302 -v /usr/local/dockerfiles/es-cluster/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:7.4.1 docker run -d --name elasticSearch-node2 -p 9203:9203 -p 9303:9303 -v /usr/local/dockerfiles/es-cluster/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:7.4.1

集群状态查看

命令查看

curl -XGET "http://192.168.100.1:9200/_cat/health?v" #控制台输出： epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 1587542787 08:06:27 test_es green 3 3 9 3 0 0 0 0 - 100.0%

我们可以看到我们的集群状态是green（健康），3个节点，3个数据节点等相关信息

es head查看

docker pull mobz/elasticsearch-head:5 docker run -d -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

开发9100端口访问：http://192.168.100.1:9100/ 即可查看集群状态

java 写入数据到ES集群

es 7.4.1需要spring boot版本2.2.1，以下只是关键配置：

pom

  <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version>
  </parent>
   <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
 </dependency>

application.yml

spring: elasticsearch: rest: uris: http://192.168.100.1:9200

程序代码

entity

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
/**
 * index相当于db
 * type相当于table
 */
@Document(indexName = "basic_index",type = "user_info", shards = 3, replicas = 2)
public class UserInfoDTO {
    @Id
    private String userId;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String userName;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String nikeName;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String remarks;
}

jpa

public interface UserInfoRepo extends ElasticsearchRepository<UserInfoDTO, String> {
}

sevice

 this.userInfoRepo.saveAll(users);

注意：es7.X之后，不再支持配置文件设置副本和分片，需要创建索引的时候设置。

执行完成后查看es head：

可以看到我们的数据3分片和2副本（1主，2副共3份数据）设置生效。

以上是 Docker单机搭建elasticsearch7.4.1伪集群的全部内容，来源链接： utcz.com/z/515746.html