Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。
![timg]( "timg")
特性
- 安装方便：没有其他依赖，下载后安装非常方便；只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群
- JSON：输入/输出格式为 JSON，意味着不需要定义 Schema，快捷方便
- RESTful：基本所有操作（索引、查询、甚至是配置）都可以通过 HTTP 接口进行
- 分布式：节点对外表现对等（每个节点都可以用来做入口）；加入节点自动均衡
- 多租户：可根据不同的用途分索引；可以同时操作多个索引
集群
其中一个节点就是一个 ES 进程，多个节点组成一个集群。一般每个节点都运行在不同的操作系统上，配置好集群相关参数后 ES 会自动组成集群（节点发现方式也可以配置）。集群内部通过 ES 的选主算法选出主节点，而集群外部则是可以通过任何节点进行操作，无主从节点之分（对外表现对等/去中心化，有利于客户端编程，例如故障重连）。
分片
ES 是一个分布式系统，我们一开始就应该以集群的方式来使用它。它保存索引时会选择适合的“主分片”（Primary Shard），把索引保存到其中（我们可以把分片理解为一块物理存储区域）。分片的分法是固定的，而且是安装时候就必须要决定好的（默认是 5），后面就不能改变了。
既然有主分片，那肯定是有“从”分片的，在 ES 里称之为“副本分片”（Replica Shard）。副本分片主要有两个作用：
- 高可用：某分片节点挂了的话可走其他副本分片节点，节点恢复后上面的分片数据可通过其他节点恢复
- 负载均衡：ES 会自动根据负载情况控制搜索路由，副本分片可以将负载均摊
索引
![ES]( "ES")
RESTful
这个特性非常方便，最关键的是 ES 的 HTTP 接口不只是可以进行业务操作（索引/搜索），还可以进行配置，甚至是关闭 ES 集群。下面我们介绍几个很常用的接口：
- /_cat/nodes?v：查集群状态
- /_cat/shards?v：查看分片状态
- /${index}/${type}/_search?pretty：搜索
v 是 verbose 的意思，这样可以更可读（有表头，有对齐），_cat 是监测相关的 APIs，/_cat?help 来获取所有接口。${index} 和 ${type} 分别是具体的某一索引某一类型，是分层次的。我们也可以直接在所有索引所有类型上进行搜索：/_search。
日志处理
前面介绍了那么多Elasticsearch简介和特性，大多源自官方介绍和百度，其实写这篇文章的目的就是如何基于Elasticsearch构建网站日志处理系统，通过数据同步工具等一些列开源组件来快速构建一个日志处理系统，后面附项目Demo雏形，并不完善，初步成型中。
开发环境
JDK1.7、Maven、Eclipse、SpringBoot1.5.9、elasticsearch2.4.6、Dubbox2.8.4、zookeeper3.4.6、Vue、Iview
版本介绍
spring-boot-starter-parent-1.5.9.RELEASE、spring-data-elasticsearch-2.1.9.RELEAS、elasticsearch-2.4.6(5.0+以上需要依赖JDK8)
截止2018年1月22日，ElasticSearch目前最新的已到6.1.2，但是spring-boot的更新速度远远跟不上ElasticSearch更新的速度，目前spring-boot支持的最新版本是elasticsearch-2.4.6。
服务说明
使用本地ElasticSearch服务(application-dev.properties)
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
#默认就是本机,如果要使用远程服务器，或者局域网服务器，那就需要在这里配置ip:prot;可以配置多个，以逗号分隔，相当于集群。
#Java客户端：通过9300端口与集群进行交互
#其他所有程序语言：都可以使用RESTful API，通过9200端口的与Elasticsearch进行通信。
#spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.1.180:9300
使用远程ElasticSearch服务(application-dev.properties)
项目结构
├─src
│ ├─main
│ │ ├─java
│ │ │ └─com
│ │ │ └─itstyle
│ │ │ └─es
│ │ │ │ Application.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─common
│ │ │ │ ├─constant
│ │ │ │ │ PageConstant.java
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─interceptor
│ │ │ │ MyAdapter.java
│ │ │ │
│ │ │ └─log
│ │ │ ├─controller
│ │ │ │ LogController.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─entity
│ │ │ │ Pages.java
│ │ │ │ SysLogs.java
│ │ │ │
│ │ │ ├─repository
│ │ │ │ ElasticLogRepository.java
│ │ │ │
│ │ │ └─service
│ │ │ │ LogService.java
│ │ │ │
│ │ │ └─impl
│ │ │ LogServiceImpl.java
│ │ │
│ │ ├─resources
│ │ │ │ application-dev.properties
│ │ │ │ application-prod.properties
│ │ │ │ application-test.properties
│ │ │ │ application.yml
│ │ │ │ spring-context-dubbo.xml
│ │ │ │
│ │ │ ├─static
│ │ │ │ ├─iview
│ │ │ │ │ │ iview.css
│ │ │ │ │ │ iview.min.js
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ └─fonts
│ │ │ │ │ ionicons.eot
│ │ │ │ │ ionicons.svg
│ │ │ │ │ ionicons.ttf
│ │ │ │ │ ionicons.woff
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─jquery
│ │ │ │ │ jquery-3.2.1.min.js
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─vue
│ │ │ │ vue.min.js
│ │ │ │
│ │ │ └─templates
│ │ │ └─log
│ │ │ index.html
│ │ │
│ │ └─webapp
│ │ │ index.jsp
│ │ │
│ │ └─WEB-INF
│ │ web.xml
│ │
│ └─test
│ └─java
│ └─com
│ └─itstyle
│ └─es
│ └─test
│ Logs.java
│
项目演示
项目截图
![ES_index]( "ES_index")
分页查询
使用ElasticsearchTemplate模板插入了20万条数据，本地向外网服务器(1核1G)，用时60s+，一分钟左右的时间。虽然索引库容量有增加，但是等了大约 10分钟左右的时间才能搜索出来。
分页查询到10000+的时候系统报错，Result window is too large，修改config下的elasticsearch.yml 追加以下代码即可：
# 自行定义数量
index.max_result_window : '10000000'
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html
Java API
Elasticsearch为Java用户提供了两种内置客户端：
- 节点客户端(node client)：
节点客户端，顾名思义，其本身也是Elasticsearch集群的一个组成部分。以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
- 传输客户端(Transport client)：
这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用Elasticsearch传输协议(Elasticsearch Transport Protocol)。集群中的节点之间也通过9300端口进行通信。如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。
安装Elasticsearch-Head
elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具，可以对集群进行傻瓜式操作。你可以通过插件把它集成到es（首选方式）,也可以安装成一个独立webapp。
es-head主要有三个方面的操作：
- 显示集群的拓扑,并且能够执行索引和节点级别操作
- 搜索接口能够查询集群中原始json或表格格式的检索数据
- 能够快速访问并显示集群的状态
插件安装方式、参考：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
- for Elasticsearch 5.x: site plugins are not supported. Run as a standalone server
- for Elasticsearch 2.x: sudo elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
- for Elasticsearch 1.x: sudo elasticsearch/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head/1.x
- for Elasticsearch 0.x: sudo elasticsearch/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head/0.9
安装成功以后会在plugins目录下出现一个head目录，表明安装已经成功。
浏览截图：
![ES_head]( "ES_head")
x-pack监控
Elasticsearch、Logstash 随着 Kibana 的命名升级直接从2.4跳跃到了5.0，5.x版本的 ELK 在版本对应上要求相对较高，不再支持5.x和2.x的混搭，同时 Elastic 做了一个 package ，对原本的 marvel、watch、alert 做了一个封装，形成了 x-pack 。
安装：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/installing-xpack-es.html
用户管理
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户，当然这里可以通过kibana的web界面进行用户和用户组的管理。
修改elastic用户的密码：
curl -XPUT -u elastic 'localhost:9200/_xpack/security/user/elastic/_password' -d '{
"password" : "123456"
}'
IK Analysis for Elasticsearch
下载安装：
由于Elasticsearch版本是2.4.6，这里选择IK版本为1.10.6
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.10.6/elasticsearch-analysis-ik-1.10.6.zip
下载解压以后在 Elasticsearch 的config下的elasticsearch.yml文件中，添加如下代码(2.0以上可以不设置)。
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
或者
index.analysis.analyzer.ik.type : “ik”
安装前：
http://192.168.1.180:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我爱你中国
{
"tokens" : [ {
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
}, {
"token" : "爱",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
}, {
"token" : "你",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
}, {
"token" : "中",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
}, {
"token" : "国",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
} ]
}
安装后：
http://121.42.155.213:9200/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=我爱你中国
{
"tokens" : [ {
"token" : "我爱你",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}, {
"token" : "爱你",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}, {
"token" : "中国",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
} ]
}
数据同步
使用第三方工具类库elasticsearch-jdbc实现MySql到elasticsearch的同步。
![elasticsearch_jdbc]( "elasticsearch_jdbc")
运行环境：
centos7.5、JDK8、elasticsearch-jdbc-2.3.2.0
安装步骤：
#!/bin/sh
# elasticsearch-jdbc 安装路径
bin=/home/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/bin
lib=/home/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/lib
echo '{
"type" : "jdbc",
"jdbc": {
# 如果数据库中存在Json文件 这里设置成false，否则会同步出错
"detect_json":false,
"url":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/itstyle_log??useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowMultiQueries=true",
"user":"root",
"password":"root",
# 如果想自动生成_id,去掉第一个获取字段即可；如果想Id作为主键，把id设置为_id即可
"sql":"SELECT id AS _id,id,user_id AS userId ,username,operation,time,method,params,ip,device_type AS deviceType,log_type AS logType,exception_detail AS exceptionDetail,
gmt_create AS gmtCreate,plat_from AS platFrom FROM sys_log",
"elasticsearch" : {
"host" : "127.0.0.1",#elasticsearch服务地址
"port" : "9300" #远程elasticsearch服务 此端口一定要开放
},
"index" : "elasticsearch",# 索引名相当于库
"type" : "sysLog" # 类型名相当于表
}
}' | java \
-cp "${lib}/*" \
-Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
org.xbib.tools.Runner \
org.xbib.tools.JDBCImporter
chmod +x mysql_import_es.sh
./mysql_import_es.sh
Repository和Template
Spring-data-elasticsearch是Spring提供的操作ElasticSearch的数据层，封装了大量的基础操作，通过它可以很方便的操作ElasticSearch的数据。
ElasticSearchRepository的基本使用
@NoRepositoryBean
public interface ElasticsearchRepository<T, ID extends Serializable> extends ElasticsearchCrudRepository<T, ID> {
<S extends T> S index(S entity);
Iterable<T> search(QueryBuilder query);
Page<T> search(QueryBuilder query, Pageable pageable);
Page<T> search(SearchQuery searchQuery);
Page<T> searchSimilar(T entity, String[] fields, Pageable pageable);
void refresh();
Class<T> getEntityClass();
}
ElasticsearchRepository里面有几个特殊的search方法，这些是ES特有的，和普通的JPA区别的地方，用来构建一些ES查询的。 主要是看QueryBuilder和SearchQuery两个参数，要完成一些特殊查询就主要看构建这两个参数。
![1]( "1")
一般情况下，我们不是直接是new NativeSearchQuery，而是使用NativeSearchQueryBuilder。 通过NativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilder1).withFilter(QueryBuilder2).withSort(SortBuilder1).withXXXX().build();这样的方式来完成NativeSearchQuery的构建。
![2]( "2")
![3]( "3")
ElasticSearchTemplate的使用
ElasticSearchTemplate更多是对ESRepository的补充，里面提供了一些更底层的方法。
这里我们主要实现快读批量插入的功能，插入20万条数据，本地向外网服务器(1核1G)，用时60s+，一分钟左右的时间。虽然索引库容量有增加，但是等了大约10分钟左右的时间才能搜索出来。
//批量同步或者插入数据
public void bulkIndex(List<SysLogs> logList) {
long start = System.currentTimeMillis();
int counter = 0;
try {
List<IndexQuery> queries = new ArrayList<>();
for (SysLogs log : logList) {
IndexQuery indexQuery = new IndexQuery();
indexQuery.setId(log.getId()+ "");
indexQuery.setObject(log);
indexQuery.setIndexName("elasticsearch");
indexQuery.setType("sysLog");
//也可以使用IndexQueryBuilder来构建
//IndexQuery index = new IndexQueryBuilder().withId(person.getId() + "").withObject(person).build();
queries.add(indexQuery);
if (counter % 1000 == 0) {
elasticSearchTemplate.bulkIndex(queries);
queries.clear();
System.out.println("bulkIndex counter : " + counter);
}
counter++;
}
if (queries.size() > 0) {
elasticSearchTemplate.bulkIndex(queries);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("bulkIndex completed use time:"+ (end-start));
} catch (Exception e) {
System.out.println("IndexerService.bulkIndex e;" + e.getMessage());
throw e;
}
}
开源项目源码(参考)：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-elasticsearch
作者： 小柒
出处： https://blog.52itstyle.com
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