中间件之Elasticsearch

一、简介

Elasticsearch是一个基于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 web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您拥有结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据，Elasticsearch都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。

Elasticsearch位于Elastic Stack的核心，它能够对大量数据进行搜索、分析和探索。Elasticsearch的分布式特性使您的部署能够随着数据和查询量的增长而无缝增长。

Elasticsearch的特点包括：

为用户提供按关键字查询的全文搜索功能。
实现企业海量数据的处理分析的解决方案，是大数据领域的重要一份子，如著名的ELK框架（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。
把数据分成多个shard，多个shard可以组成一份完整的数据，这些shard可以分布在集群中的各个机器节点中。随着数据的不断增加，集群可以增加多个分片，把多个分片放到多个机子上，以达到负载均衡，横向扩展。
所有数据都是默认进行索引的，这点和MySQL正好相反，MySQL是默认不加索引，要加索引必须特别说明，而Elasticsearch只有不加索引才需要说明。
使用的是倒排索引，和MySQL的B+Tree索引不同。

目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款，elasticsearch和solr。这两款都是基于lucene搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作，修改、添加、保存、查询等等都十分类似。从实际企业使用情况来看，elasticSearch的市场份额逐步在取代solr，国内百度、京东、新浪都是基于elasticSearch实现的搜索功能。国外就更多了，像维基百科、GitHub、Stack Overflow等等也都是基于ES的。

二、核心概念

1. Cluster（集群）：

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。es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es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es集群通信是等价的。

2. Node（节点）：

集群中的一个实例。

3. Shard（分片）：

索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

4. Replica（副本）：

在主分片的基础上，创建的分片的副本。

5. Index（索引）：

Elasticsearch将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似属性的文档的集合。

6. Type（类型）：

索引可以定义为多个类型，是索引的一个逻辑分区，每个类型都有自己的映射或模式定义，用于确定该类型下的文档可以有哪些字段，以及字段的数据类型。不过，从Elasticsearch 6.x版本开始，已经废弃多Type的索引概念，Elasticsearch 7.x版本中已经彻底移除Type。

7. Document（文档）：

索引中的一条数据，它是一个JSON格式的字符串，可以把它理解为数据库中的一行记录。

8. Field（字段）：

Document中的属性，比如一个Document里面包含了title、content、timestamp等Field。

三、安装部署

Elasticsearch的安装部署步骤大致如下：

1. 下载安装包

Elasticsearch和Kibana的下载地址为：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

注意：es和kibana版本下载需一致，目前生产环境大多采用大版本6.x.x；7.x.x版本相对较新，但部署流程都一样。

2. 机器规划

例如规划3台机器：

11.8.37.50 ops01
11.8.36.63 ops02
11.8.36.76 ops03

如果在各节点的/etc/hosts中都配置了节点的ip解析，那后续在配置文件中，相关的ip配置都可以用解析名代替。例如：network.host: 11.8.37.50 等同于 network.host: ops01。

3. 下载安装包

下载完成后，可以使用以下命令查看安装包：

wangting@ops01:/opt/software>ll|grep6.6.0
-rw-r--r-- 1wangting wangting114106988Aug414:40 elasticsearch-6.6.0.tar.gz
-rw-r--r-- 1wangting wangting180704352Aug414:40 kibana-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz

4. 环境优化

优化1：系统允许Elasticsearch打开的最大文件数需要修改成65536。

wangting@ops01:/opt/software>sudo vim /etc/security/limits.conf
# End of file
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 65536
# 断开重连会话
wangting@ops01:/home/wangting>ulimit -n65536

如果不优化这个配置，启动服务时会出现以下错误：

[error] max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536] elasticsearch

优化2：允许最大进程数配置修改成4096，如果不是4096则需要修改优化。

wangting@ops01:/home/wangting>sudo vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
# Default limit for number of user's processes to prevent
# accidental fork bombs.
# See rhbz #432903 for reasoning.
* soft nproc 4096
root soft nproc unlimited

如果不优化这个配置，启动服务时会出现以下错误：

[error] max number of threads [1024] for user [judy2] likely too low, increase to at least [4096]

优化3：设置一个进程可以拥有的虚拟内存区域的数量。

wangting@ops01:/home/wangting>sudo vim /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144
# 重载配置
wangting@ops01:/home/wangting>sudo sysctl -p

如果不优化这个配置，启动服务时会出现以下错误：

[error] max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

四、Elasticsearch使用示例

示例一：全文搜索与高亮显示

业务场景：某电商平台需要为用户提供高效的商品搜索功能，要求在海量数据中快速返回匹配结果，并高亮显示关键字，提升用户体验。

索引设计：对商品名称、描述、品牌等字段进行全文索引，使用Elasticsearch的分词器（如Standard Analyzer）处理数据，确保用户输入的关键字可以正确匹配商品信息。

搜索功能：使用match查询类型，配合multi_match进行多个字段的搜索，确保用户查询能匹配到商品名称、描述等相关字段。

高亮显示：使用highlight功能，在返回的结果中对匹配的关键字进行高亮处理，提升用户可读性。

详细分析：Elasticsearch提供了强大的倒排索引机制，使得全文搜索非常高效。通过灵活的查询组合，用户可以精确匹配多种字段的搜索条件，同时高亮功能可以让用户直观地看到匹配位置。

要实现全文搜索与高亮显示的功能，主要分为以下几个步骤，包括Elasticsearch环境的设置、数据的索引、查询的编写，以及高亮显示的处理。

确保Elasticsearch已经安装并运行

如果尚未安装，可以通过Docker快速启动一个Elasticsearch实例：
```
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:8
.x
```
创建索引和映射

在Elasticsearch中，我们需要为商品数据创建一个索引，并定义其字段的映射。假设我们的商品数据包含以下字段：product_id（产品ID）、name（产品名称）、description（产品描述）、brand（品牌）。
```
PUT /products
{"mappings": {"properties": {"product_id": { "type": "keyword" },"name": { "type": "text", "analyzer": "standard" },"description": { "type": "text", "analyzer": "standard" },"brand": { "type": "text", "analyzer": "standard" }}}
}
```

导入数据

接下来，我们需要将商品数据导入Elasticsearch。这通常通过批量索引API（Bulk API）完成，以提高效率。

POST /products/_bulk
{ "index": {} }
{ "product_id": "1", "name": "Apple iPhone 13", "description": "Latest Apple smartphone with A15 Bionic chip.", "brand": "Apple" }
{ "index": {} }
{ "product_id": "2", "name": "Samsung Galaxy S21", "description": "High-end Samsung smartphone with Snapdragon 888 processor.", "brand": "Samsung" }
# 可以继续添加更多商品数据

执行搜索查询

现在，我们可以执行搜索查询，以查找与特定关键字匹配的商品。在这个例子中，我们想要找到包含“smartphone”的商品，并高亮显示匹配的关键字。
```
GET /products/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "smartphone","fields": ["name", "description"]}},"highlight": {"fields": {"name": {},"description": {}}}
}
```
这个查询将返回所有包含“smartphone”关键字的商品，并在返回的JSON结果中，highlight字段将包含高亮显示的匹配内容。

处理搜索结果

最后，我们需要处理Elasticsearch返回的搜索结果，将其展示给用户。这通常涉及解析JSON响应，提取所需的字段（如产品ID、名称、描述和高亮显示的文本），并将它们以用户友好的方式呈现。

示例JSON响应（简化）：

{"hits": {"hits": [{"_source": {"product_id": "1","name": "Apple iPhone 13","description": "Latest Apple smartphone with A15 Bionic chip.","brand": "Apple"},"highlight": {"name": [],"description": ["<em>smartphone</em> with A15 Bionic chip."]}},{"_source": {"product_id": "2","name": "Samsung Galaxy S21","description": "High-end Samsung <em>smartphone</em> with Snapdragon 888 processor.","brand": "Samsung"},"highlight": {"name": [],"description": ["High-end Samsung <em>smartphone</em> with Snapdragon 888 processor."]}}]}
}

在上面的响应中，highlight字段显示了高亮显示的匹配内容。在前端，我们可以使用这些高亮显示的文本来增强用户体验，例如，通过将匹配的关键字加粗或以不同颜色显示。

示例二：实时日志分析

业务场景：某互联网公司需要对其服务器生成的日志进行实时分析，以监控系统的健康状况，及时发现并解决潜在问题。

索引设计：对日志数据进行索引，包括日志级别（如INFO、ERROR）、时间戳、日志消息等字段。使用Elasticsearch的时间序列分析功能，按时间顺序存储和查询日志数据。

实时分析：利用Elasticsearch的实时查询能力，对日志数据进行过滤和聚合分析，以监控系统的关键指标（如错误率、响应时间等）。

报警机制：结合Kibana或其他监控工具，设置报警规则，当系统出现异常（如错误日志数量激增）时，及时通知相关人员进行处理。

详细分析：Elasticsearch的索引设计和实时分析能力使其成为日志分析的理想工具。通过合理的索引设计，可以高效地存储和查询日志数据。实时查询和聚合分析功能使得系统管理员能够实时监控系统状态，及时发现潜在问题。结合Kibana等可视化工具，可以方便地设置报警规则，实现自动化监控和报警。

由于篇幅限制，实时日志分析的具体实现步骤在此不再赘述，但大致流程包括：

配置Logstash或Filebeat等日志收集工具，将服务器生成的日志数据发送到Elasticsearch。
在Elasticsearch中创建索引，并定义日志数据的映射。
使用Kibana或其他可视化工具，创建仪表盘（Dashboard）和报警规则，对日志数据进行实时监控和分析。
根据分析结果，采取相应的措施，如优化系统性能、修复错误等。

以上两个示例展示了Elasticsearch在全文搜索和日志分析方面的应用。通过合理的索引设计和查询优化，Elasticsearch可以高效地处理海量数据，满足各种业务需求。同时，结合Kibana等可视化工具，可以方便地实现数据监控和报警功能，提高系统的稳定性和可靠性。

总结

Elasticsearch是一个功能强大的开源搜索引擎，基于Lucene构建，提供分布式、多用户的全文搜索功能。它支持RESTful web接口，以Java开发，并能高效地存储、索引和搜索结构化、非结构化及地理空间数据。Elasticsearch与Logstash和Kibana共同构成了Elastic Stack（ELK Stack），为用户提供数据收集、搜索、分析和可视化的完整解决方案。