用docker搭建一个ElasticSearch集群并集成Kibana+cerebro可视化

2021年5月20日 758点热度 0人点赞 0条评论

ES是一个非常流行的基于lucene的搜索和分析引擎，它提供了resetful的api非常适用于搜索、推荐、日志分析等场景，社区生态丰富，是分布式架构中非常重要的一环。下面从一个docker-compose部署一个最小化集群,并用Kibana和cerebro可视化的来一窥它的能力。

version: '3.9'
services:
  cerebro:
    image: lmenezes/cerebro
    container_name: cerebro
    ports:
      - "9000:9000"
    command:
      - -Dhosts.0.host=http://host.docker.internal:9200 
      # 因为我是mac所以用host.docker.internal代替主机名
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.7.0
    container_name: kibana7
    environment:
      - I18N_LOCALE=zh-CN
      - XPACK_GRAPH_ENABLED=true
      - TIMELION_ENABLED=true
      - XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true"
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://host.docker.internal:9200
    ports:
      - "5601:5601"
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.7.0
    container_name: es7_01
    environment:
      - cluster.name=cnblogs
      - node.name=es7_01
      - bootstrap.memory_lock=true  
      # 避免使用swap，减少磁盘IO
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"  
      # 防止JVM内存回收
      - discovery.seed_hosts=172.19.0.5,172.19.0.4
      # 默认ES只搜索本机的其他节点，如果节点在其他主机上则需要在这里给出地址
      - cluster.initial_master_nodes=es7_01,es7_02   
      # 初始化时符合主节点的节点方便选举
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es7data1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200

  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.7.0
    container_name: es7_02
    environment:
      - cluster.name=cnblogs
      - node.name=es7_02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=172.19.0.5,172.19.0.4
      - cluster.initial_master_nodes=es7_01,es7_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es7data2:/usr/share/elasticsearch/data
    expose:
      - 9200


volumes:
  es7data1:
    driver: local
  es7data2:
    driver: local

networks:
  default:
    external: true
    name: es7net

运行上述代码前请先创建一个名为es7net的网络: docker network create es7net
下面是配置集群几个常见配置的原则

bootstrap.memory_lock一般设置为true，避免使用swap
ES_JAVA_OPTS中Xms和Xmx设置为一致，避免jvm内存重新分配
cerebro起来比较快，kinaba很慢要等一下，多刷新就好了
运行上面的集群请至少保证docker拥有3g以上，因为Elasticsearch by default deploys with a 1GB heap，开始只使用了2g时就会出现内存不足导致es启动失败，如果是下面几种错误信息可以尝试增加内存

master not discovered or elected yet, an election requires a node with id 
或
master not discovered yet, this node has not previously joined a bootstrapped (v7+) cluster, and this node must discover master-eligible nodes 
或
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

启动后可以按照以下步骤逐步检查部署

1检查ES运行状态

   http://localhost:9200/_cat/health?v

2 登录cerebro

cb的概览非常适合作为看板，对于刚接触es的同学来说能更好的理解es集群的状态，虽然它不是官方的

3 登录kinaba,官方

官方样例数据就可以创建非常漂亮的看板/报表

可以查看非常细节的数据，并支持完整的索引操作

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