es可以用docker部署吗

时间：2022-08-15 17:09

es可以用docker部署；部署es集群可以直接使用“docker-compose”来完成，“docker-compose”是一个用来定义和运行复杂应用的docker工具，一个使用docker容器的应用，通常由多个容器组成，使用“docker-compose”则不再需要使用shell脚本来启动容器。

本教程操作环境：linux7.3系统、docker19.03版、Dell G3电脑。

es可以用docker部署吗

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成

Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用，通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器。

Compose 通过一个配置文件来管理多个Docker容器，在配置文件中，所有的容器通过services来定义，然后使用docker-compose脚本来启动，停止和重启应用，和应用中的服务以及所有依赖服务的容器，非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。

扩展知识

ES集群介绍

为什么需要集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点

单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念

集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2

主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。
副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

首先对数据分片，存储到不同节点
然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

搭建ES集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
    ports:
      - 9202:9200
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local
networks:
  elastic:
    driver: bridge

文件内容介绍：

version: complse版本

es01: 节点

image: 镜像

container_name：容器名称

environment：环境变量

node.name: 节点名称

cluster.name: 集群名称，es自动建立集群

discovery.seed_hosts：另外两个的地址，可以用容器名称互联

cluster.initial_master_nodes：初始化的主节点，可以参与选举

“ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m”：最小和最大JVM内存

volumes: 数据卷地址