简介⌗

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful API 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合：

Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
卫报使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，为它的编辑们提供公众对于新文章的实时反馈。
Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题和回答。
GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。

Elasticsearch 不仅仅为巨头公司服务。它也帮助了很多初创公司，比如 Datadog 和 Klout， Elasticsearch 帮助他们将想法用原型实现，并转化为可扩展的解决方案。Elasticsearch 能运行在你的笔记本电脑上，或者扩展到数百台服务器上来处理PB级数据。

诞生于⌗

许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。

直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目 Compass。

后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出，他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。

第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。

据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎……

术语⌗

cluster⌗

代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。Elasticsearch 的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看 Elasticsearch 集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个 Elasticsearch 集群通信是等价的。

shards⌗

代表索引分片，Elasticsearch 可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

replicas⌗

代表索引副本，Elasticsearch 可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高 Elasticsearch 的查询效率，Elasticsearch 会自动对搜索请求进行负载均衡。

recovery：⌗

代表数据恢复或叫数据重新分布，Elasticsearch 在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

river：⌗

代表 Elasticsearch 的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到 Elasticsearch 的一个方法。它是以插件方式存在的一个 Elasticsearch 服务，通过读取 river 中的数据并把它索引到 Elasticsearch 中，官方的 river 有 couchDB、RabbitMQ、Twitter 和 Wikipedia。

gateway：⌗

代表 Elasticsearch 索引快照的存储方式，Elasticsearch 默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。Gateway 对索引快照进行存储，当这个 Elasticsearch 集群关闭再重新启动时就会从 Gateway 中读取索引备份数据。Elasticsearch 支持多种类型的 Gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop 的 HDFS 和 Amazon 的 S3 云存储服务。

discovery.zen：⌗

代表 Elasticsearch 的自动发现节点机制，Elasticsearch 是一个基于 P2P 的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。

Transport：⌗

代表 Elasticsearch 内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用 TCP 协议进行交互，同时它支持 HTTP 协议（JSON格式）、Thrift、Servlet、Memcached、ZeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。

安装⌗

我这里使用 Docker 进行安装，访问 https://hub.docker.com 并搜索 Elasticsearch 可以看到官方镜像。

$ docker pull elasticsearch:7.4.2

注意：Elasticsearch 官方镜像仓库不支持 latest 的标签了，所以不能直接使用 docker pull elasticsearch 命令直接进行拉取，拉取时必须指定版本号。

单机模式⌗

# 创建名为 betterde 的 Docker 网络
$ docker network create betterde

$ docker run -d \
  --name elasticsearch \
  --net betterde \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  elasticsearch:7.4.2

集群模式⌗

这里我们使用 Docker Compose 来部署 Elasticsearch 集群，下面是 docker-compose.yml：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.4.2
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - betterde
  es02:
    image: elasticsearch:7.4.2
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - betterde
  es03:
    image: elasticsearch:7.4.2
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - betterde

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  betterde:
    name: betterde
    driver: bridge

$ docker-compose up

注意：如果用于生产环境的话，请至少将系统参数 vm.max_map_count 的值设置成 262144，使用命令 sysctl -w vm.max_map_count=262144 来进行设置。

此时使用 Curl 访问 http://localhost:9200 不出意外的话，可以获取这样的相应：

{
  "name" : "9affc1c058b7",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "vqP1MWdlQxWT8xwJ9A-FyA",
  "version" : {
    "number" : "7.4.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
    "build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.2.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

这就说明 Elasticsearch 已经运行起来了。

总结⌗

可以看到，Elasticsearch 虽然很强大，但是对于新手来说，部署起来是非常简单容易上手的。这一体验我们在后续部署其他 Elastic Stack 产品时也能深刻体会到。关于另一个配套的组件 Kibana 我将会单独发一片博文来进行介绍，敬请期待吧。

这里我只是记录了安装 Elasticsearch 的过程，更多的配置和使用时所遇到的坑会在后续的博文中，进行探究。

社区⌗

I hope this is helpful, Happy hacking…

Elastic Stack 之 Elasticsearch

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