【实战 ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-1.3.1单节点安装（Docker与手动部署）

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文章大纲

10分钟快速部署`Elasticsearch`单节点环境
- [1. 系统环境要求](#1. 系统环境要求)
- - [1.1 硬件配置推荐](#1.1 硬件配置推荐)
  - [1.2 软件依赖](#1.2 软件依赖)
- [2. `Docker`部署方案](#2. Docker部署方案)
- - [2.1 部署流程](#2.1 部署流程)
  - [2.2 参数说明](#2.2 参数说明)
  - [2.3 性能优化建议](#2.3 性能优化建议)
- [3. 手动部署方案](#3. 手动部署方案)
- - [3.1 安装步骤](#3.1 安装步骤)
  - [3.2 核心配置项](#3.2 核心配置项)
  - [3.3 启动服务](#3.3 启动服务)
- [4. 部署方式对比](#4. 部署方式对比)
- [5. 验证安装结果](#5. 验证安装结果)
- - [5.1 基础健康检查](#5.1 基础健康检查)
  - [5.2 性能测试](#5.2 性能测试)
- [6. 常见问题排查](#6. 常见问题排查)
- - [6.1 启动失败问题](#6.1 启动失败问题)
  - [6.2 性能优化检查表](#6.2 性能优化检查表)

10分钟快速部署`Elasticsearch`单节点环境

1. 系统环境要求

1.1 硬件配置推荐

组件	开发环境	生产环境
CPU	2核	8核+
内存	4GB	32GB+
磁盘	50GB HDD	1TB SSD RAID
网络	1Gbps	10Gbps

1.2 软件依赖

可在Windows电脑安装虚拟机，完成环境搭建尝试。

软件	版本要求	备注
OS	`Linux内核3.0+`	`CentOS/Ubuntu`等
Java	JDK 17	必须`LTS`版本
Docker	20.10+	`仅容器部署需要`
文件系统	ext4/xfs	推荐使用xfs

Java 版本
- LTS（Long - Term Support，长期支持）版本是由 Oracle 或其他供应商提供长期维护和更新的 Java 版本。这些版本为企业和开发者提供了稳定性和安全性保障，适合需要长期稳定运行的应用程序。
- 目前的 Java LTS 版本有 Java 8、Java 11 和 Java 17 等。

2. `Docker`部署方案

2.1 部署流程

bash 复制代码

# 创建数据目录
mkdir -p /data/es/{data,logs}

# 拉取官方镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

# 启动容器
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g" \
  -v /data/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /data/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  --ulimit nofile=65535:65535 \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

2.2 参数说明

参数	作用说明
`discovery.type`	指定单节点模式
ES_JAVA_OPTS	JVM堆内存设置（建议1:1）
`ulimit nofile`	文件描述符限制
9200端口	`REST API端口`
9300端口	`节点通信端口`

es.discovery.type
- 在 Elasticsearch 中，es.discovery.type 是一个用于配置节点发现机制的重要参数。节点发现机制决定了 Elasticsearch 集群中的节点如何相互找到并组成一个集群。
- 通过设置不同的 es.discovery.type 值，可以实现不同的发现方式，以适应不同的部署环境和需求。

2.3 性能优化建议

yaml 复制代码

# 修改docker-compose.yml配置
services:
  elasticsearch:
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 4g
    environment:
      - bootstrap.memory_lock=true
      - thread_pool.write.queue_size=1000

3. 手动部署方案

3.1 安装步骤

bash 复制代码

# 下载安装包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.9.0-linux-x86_64.tar.gz

# 解压文件
tar -zxvf elasticsearch-8.9.0-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-8.9.0/

# 创建专用用户
useradd elastic -s /bin/bash
chown -R elastic:elastic .

# 修改系统配置
echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

# 修改配置文件
vi config/elasticsearch.yml

3.2 核心配置项

yaml 复制代码

# 定义 Elasticsearch 集群的名称。
# 同一集群内的所有节点必须使用相同的集群名称，以便它们能够识别并加入到同一个集群中。
# 这里将集群名称设置为 my-es-cluster。
cluster.name: my-es-cluster

# 指定当前 Elasticsearch 节点的名称。
# 节点名称在集群中应该是唯一的，方便在管理和监控集群时识别不同的节点。
# 此节点的名称被设置为 node-1。
node.name: node-1

# 设置 Elasticsearch 存储数据文件的路径。
# 所有的索引数据、分片数据等都会存储在这个目录下。
# 这里指定为 /var/lib/elasticsearch。
path.data: /var/lib/elasticsearch

# 设置 Elasticsearch 存储日志文件的路径。
# 包含了节点的运行日志、错误日志等信息，方便后续的问题排查和监控。
# 这里指定为 /var/log/elasticsearch。
path.logs: /var/log/elasticsearch

# 配置 Elasticsearch 节点绑定的网络地址。
# 0.0.0.0 表示节点将监听所有可用的网络接口，允许来自任何网络的连接。
# 可以根据实际需求修改为特定的 IP 地址。
network.host: 0.0.0.0

# 设置 Elasticsearch 提供 HTTP 服务的端口号。
# 客户端通过这个端口与 Elasticsearch 进行 HTTP 通信，例如执行索引、查询等操作。
# 这里将端口设置为 9200。
http.port: 9200

# 配置节点的发现类型。
# single-node 表示该节点将作为单节点集群运行，不会尝试发现其他节点。
# 适用于开发和测试环境。
discovery.type: single-node

# 启用 Elasticsearch 的 X-Pack 安全功能。
# 开启后，会提供身份验证、授权、加密等安全特性，增强集群的安全性。
# 设置为 true 表示启用该功能。
xpack.security.enabled: true

3.3 启动服务

bash 复制代码

su elastic
bin/elasticsearch -d

# 生成密码（首次启动后）
bin/elasticsearch-reset-password -u elastic

4. 部署方式对比

对比维度	`Docker`部署	手动部署
部署速度	`<2分钟`	5-10分钟
环境隔离	完全隔离	依赖系统环境
升级维护	镜像替换即可	需手动更新文件
资源占用	增加约`200MB`容器开销	直接使用系统资源
安全性	依赖容器安全策略	可深度定制安全配置
适用场景	`快速验证/开发测试`	生产环境/深度定制

5. 验证安装结果

5.1 基础健康检查

bash 复制代码

curl -XGET "http://localhost:9200/_cluster/health?pretty"

# 预期输出
{
  "cluster_name" : "my-es-cluster",
  "status" : "green",
  "number_of_nodes" : 1
}

5.2 性能测试

bash 复制代码

# 使用压测工具
ab -n 1000 -c 10 http://localhost:9200/

# 典型性能指标
| QPS       | 平均响应时间 | 错误率 |
|-----------|--------------|--------|
| 850 req/s | 11ms         | 0%     |

ab 是 Apache HTTP 服务器自带的一个性能测试工具，全称为 ApacheBench。它可以用于对 HTTP 服务器进行压力测试，帮助开发者和运维人员评估服务器在不同负载下的性能表现，比如处理请求的能力、响应时间等。
- -n 1000：指定要执行的请求总数为 1000 次。也就是说，ab 工具会向目标服务器发送 1000 个 HTTP 请求。
- -c 10：设置并发请求数为 10。意味着在同一时间内，ab 会同时向服务器发送 10 个请求，以此模拟多个用户同时访问服务器的场景。
运行该命令后，ab 会输出一系列测试结果，其中一些重要的指标包括：
- 吞吐率（Requests per second）：表示服务器每秒能够处理的请求数量，数值越高说明服务器处理请求的能力越强。
- 平均响应时间（Time per request）：包含了每个请求的平均处理时间，能反映出服务器的响应速度。
- 传输速率（Transfer rate）：指服务器每秒传输的数据量。
- 示例输出片段及解释
  bash 复制代码
```
Concurrency Level:      10
Time taken for tests:   1.234 seconds
Complete requests:      1000
Failed requests:        0
Total transferred:      123456 bytes
HTML transferred:       111111 bytes
Requests per second:    810.36 [#/sec] (mean)
Time per request:       12.340 [ms] (mean)
Time per request:       1.234 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          98.76 [Kbytes/sec] received
```
  - Concurrency Level：并发请求数，这里是 10。
  - Time taken for tests：完成所有请求测试所花费的总时间，为 1.234 秒。
  - Complete requests：成功完成的请求数量，这里 1000 个请求都成功完成。
  - Failed requests：失败的请求数量，这里为 0。
  - Requests per second：服务器每秒处理的请求数，平均为 810.36 个。
  - Time per request：平均每个请求的处理时间，分别展示了单个请求视角和所有并发请求视角下的时间。

6. 常见问题排查

6.1 启动失败问题

错误现象	解决方案
无法绑定端口	检查防火墙/`SELinux`状态
内存不足	调整`JVM`堆大小
文件权限错误	递归修改目录属主
虚拟内存不足	修改`vm.max_map_count`

6.2 性能优化检查表

1. JVM堆内存设置为物理内存的50%
1. 禁用swap分区
1. 数据目录使用SSD存储
1. 配置合理的日志滚动策略
1. 启用bootstrap.memory_lock
- bootstrap.memory_lock 是 Elasticsearch 中的一个重要配置项，用于控制 Elasticsearch 节点是否锁定其堆内存，防止堆内存被交换到磁盘的交换空间（swap）中。
  - 在 Elasticsearch 中，堆内存的使用非常关键，尤其是在处理大量数据和复杂查询时。
  - 如果堆内存被交换到磁盘上（即发生了内存交换，swap），会严重影响 Elasticsearch 的性能，因为磁盘 I/O 比内存访问要慢得多。这可能导致查询响应时间变长、吞吐量下降，甚至可能引发节点不稳定或崩溃。

【实战 ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-1.3.1单节点安装（Docker与手动部署）

文章大纲

10分钟快速部署Elasticsearch单节点环境

1. 系统环境要求

1.1 硬件配置推荐

1.2 软件依赖

2. Docker部署方案

2.1 部署流程

2.2 参数说明

2.3 性能优化建议

3. 手动部署方案

3.1 安装步骤

3.2 核心配置项

3.3 启动服务

4. 部署方式对比

5. 验证安装结果

5.1 基础健康检查

5.2 性能测试

6. 常见问题排查

6.1 启动失败问题

6.2 性能优化检查表

10分钟快速部署`Elasticsearch`单节点环境

2. `Docker`部署方案