1.Elasticsearch介绍和安装

以一个电商项目为例，用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术，比如之前大家学习过的Solr。不过今天，我们要讲的是另一个全文检索技术：Elasticsearch。

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

1.1.3.版本

目前Elasticsearch最新的版本是6.3.1，我们就使用6.3.0

需要虚拟机JDK1.8及以上

1.2.安装和配置

为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.2.1.新建一个用户

出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户：

useradd zerol

设置密码：

passwd 123456

切换用户：

su zerol

1.2.2.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到：/home/zerol目录

解压缩：

tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

我们把目录重命名：

mv elasticsearch-6.2.4/ elasticsearch

进入，查看目录结构：

1.2.3.修改配置

我们进入config目录：cd config

需要修改的配置文件有两个：

1. jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options：

vim jvm.options

默认配置如下：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了，我们调小一些：

-Xms512m
-Xmx512m

1. elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml

• 修改数据和日志目录：

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录，然后创建：

mkdir data
mkdir logs

• 修改绑定的ip：

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问

默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问

目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息：

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

然后输入命令：

./elasticsearch

发现报错了，启动失败：

1.3.1.错误1：内核过低

我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

1.3.2.错误2：文件权限不足

再次启动，又出错了：

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

我们用的是zerol用户，而不是root，所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容：

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

* soft nproc 4096

* hard nproc 4096

1.3.3.错误3：线程数不够

刚才报错中，还有一行：

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置：

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 

修改下面的内容：

* soft nproc 1024

改为：

* soft nproc 4096

1.3.4.错误4：进程虚拟内存

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

vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件， ：

vim /etc/sysctl.conf 

添加下面内容：

vm.max_map_count=655360

然后执行命令：

sysctl -p

1.3.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。

1.3.6.启动

再次启动，终于成功了！

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：集群节点间通讯接口
• 9200：客户端访问接口

我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200

1.4.安装kibana

1.4.1.什么是Kibana？

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

1.4.2.安装

因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致，也是6.3.0

解压到特定目录即可

1.4.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

运行

进入安装目录下的bin目录：

双击运行：

发现kibana的监听端口是5601

我们访问：http://127.0.0.1:5601

1.4.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：

在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。

1.5.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：6.3.0

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

1.5.1.安装

上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：

使用unzip命令解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer

然后重启elasticsearch：

1.5.2.测试

大家先不管语法，我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我是中国人"
}

运行得到结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "中国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "国人",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    }
  ]
}