在k8s中部署Elasticsearch高可用集群详细教程-易微帮

分布式：Elasticsearch是分布式的，可以在多个服务器上运行，并且能够自动将数据在服务器之间进行负载均衡。
可扩展性：Elasticsearch提供了可扩展的架构，无论是存储、节点还是查询吞吐量，都可以随着业务需求的变化而增加资源。它可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
实时性：Elasticsearch能够实时地处理数据，提供了近实时的搜索和分析功能。
全文检索：Elasticsearch提供了全文检索功能，支持对大量数据进行复杂的搜索和分析。
分析性：Elasticsearch提供了强大的分析功能，包括聚合、统计和排序等。
多租户能力：Elasticsearch可以配置为多租户环境，允许不同的用户和应用共享相同的集群资源。
监控和警报：Elasticsearch提供了内置的监控和警报功能，使得用户可以实时了解系统的运行状态，并在出现异常时得到通知。

2. 数据支持：

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。

3. 技术实现：

Elasticsearch使用Java开发，并基于Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能。但其目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，通过面向文档从而让全文搜索变得简单。
Elasticsearch支持多种数据类型，包括字符串、数字、日期等。
Elasticsearch的水平可扩展性允许通过增加节点来扩展其处理能力。
在硬件故障或节点故障的情况下，Elasticsearch具有容错能力，能够保持数据的完整性和服务的可用性。

4. 应用场景：

Elasticsearch在众多场景下都有广泛的应用，如企业搜索、日志和事件数据分析、安全监控等。

5. 集成方案：

Elasticsearch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”）。

2、为什么在k8s中部署elasticsearch

1. 自动化和编排

自动化部署和管理:
- Kubernetes 提供了自动化的部署、扩展和管理功能，可以简化 Elasticsearch 集群的配置、启动和监控。
自愈能力:
- Kubernetes 能够自动检测并重新调度失败的 Pod，确保 Elasticsearch 集群的高可用性和稳定性。

2. 可扩展性

水平扩展:
- Elasticsearch 的节点可以在 Kubernetes 中水平扩展，通过增加或减少节点数目来应对数据量和查询量的变化。
弹性资源分配:
- Kubernetes 允许为不同的 Elasticsearch 节点（如数据节点、主节点、协调节点）分配不同的资源配额，确保资源的合理利用和优化。

3. 高可用性

多副本管理:
- Kubernetes 能够通过其副本控制器和 StatefulSets 管理 Elasticsearch 的数据副本和分片，确保在节点失败时数据不会丢失，并且服务能迅速恢复。
跨可用区分布:
- Kubernetes 可以将 Elasticsearch 节点分布在不同的可用区（Availability Zones），提高容灾能力。

4. 容器化优势

一致的环境:
- 使用容器化的 Elasticsearch 可以确保在开发、测试和生产环境中运行的一致性，减少环境差异带来的问题。
依赖管理:
- 容器化可以简化依赖管理，确保 Elasticsearch 及其依赖组件能够在独立的环境中运行，不会相互干扰。

二、k8s基础

1、k8s简介

K8s，全称Kubernetes，是一个开源的容器编排系统，旨在自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。

1. 定义与概念：

K8s是一个用于管理容器的开源平台，允许用户方便地部署、扩展和管理容器化应用程序。
它通过自动化的方式实现负载均衡、服务发现和自动弹性伸缩等功能。
Kubernetes将应用程序打包成容器，并将这些容器部署到一个集群中，自动处理容器的生命周期管理、自动扩容等操作。

2. 主要特点：

自动化管理：自动化管理容器应用程序的部署、扩展、运维等一系列操作，减少了人工干预，提高了效率。
弹性伸缩：根据应用负载情况自动进行扩容或缩容，保证应用的性能和稳定性。
高可用性：当某个节点故障时，K8s会自动将应用迁移至其他健康节点，保证应用的正常运行。
自愈能力：能够监测应用状态并进行自动修复，如自动重启或迁移故障应用。

3. 架构与组件：

K8s集群由多个节点（Node）组成，包括Master节点和Worker节点。
Master节点作为整个集群的控制中心，负责集群的管理和调度工作，包括API服务器、调度器、控制器管理器等核心组件。
Worker节点是集群的工作节点，负责运行Pod（容器组）并提供应用程序的运行环境。

2、Pods、Services、StatefulSet等基本概念

2.1 Pods

Pods 是Kubernetes中最小的可部署计算单元。一个Pod可以包含一个或多个容器，这些容器共享网络命名空间和存储资源，并总是共同调度在同一个节点上。

单容器Pod: 最常见的情况，一个Pod包含一个容器。
多容器Pod: 包含多个需要紧密协作的容器，例如共享存储或网络的协同进程。

特点：

共享相同的存储卷和网络命名空间。
作为一个整体被调度到同一个节点上。

2.2 Services

Services 是一种抽象，它定义了一组逻辑上相同的Pods，并且提供一个稳定的访问入口（IP地址和端口）。Services实现了负载均衡，并且允许Pod进行自动发现和通信。

类型：

ClusterIP: 默认类型，仅在集群内部可访问。
NodePort: 在每个节点上开放一个静态端口，使得服务可以通过<NodeIP>:<NodePort>访问。
LoadBalancer: 使用云提供商的负载均衡器，公开服务到外部网络。
ExternalName: 将服务映射到外部名称，比如DNS名称。

功能：

提供Pod的负载均衡。
稳定的网络接口，不会因为Pod的创建和销毁而变化。

2.3 StatefulSets

StatefulSets 专门用于管理有状态应用，确保Pod有固定的标识符和稳定的存储。适用于数据库、分布式文件系统等需要持久化存储的应用。

特点：

稳定的网络标识: 每个Pod有一个固定的DNS名，例如pod-0.service.namespace.svc.cluster.local。
有序部署和更新: Pod按顺序进行创建、删除和更新（例如从pod-0到pod-N）。
稳定的存储: 每个Pod可以有一个独立的PersistentVolume，与Pod的生命周期无关。

三、Elasticsearch集群架构

1、Elasticsearch集群的组成

一个Elasticsearch集群主要由以下几个部分组成：

1. 节点（Node）:

节点是Elasticsearch集群中的一个单独运行实例，每个节点都存储数据并参与集群的索引和搜索功能。

2. 主节点（Master Node）:

负责集群范围内的管理任务，如创建或删除索引、跟踪集群中各个节点的状态，并选择主分片和副本分片的位置。
一个集群中只有一个主节点是活动的，但可以配置多个候选主节点以提高容错性。

3. 数据节点（Data Node）:

负责存储数据和处理CRUD（创建、读取、更新、删除）操作以及搜索请求。数据节点需要较多的内存和存储资源。

4. 协调节点（Coordinating Node）:

处理来自客户端的请求，将请求分发到合适的数据节点，并汇总结果后返回给客户端。
任何节点都可以作为协调节点，但可以专门配置一些节点只作为协调节点。

5. 主节点候选节点（Master-Eligible Node）:

可以被选举为主节点的节点。通常，集群会配置多个候选主节点，以防止单点故障。

6. 专用节点（Dedicated Node）:

可以配置专门的节点来处理特定任务，如专用的主节点、数据节点或协调节点，以优化集群性能。

2、Elasticsearch工作原理

1. 索引和分片（Shards）:

数据在存储时被划分为多个分片。每个索引（类似于关系数据库中的表）可以被分成一个或多个主分片（Primary Shard），每个主分片可以有多个副本分片（Replica Shard）。
主分片负责处理数据写入，副本分片用于数据冗余和读取操作，以提高查询性能和数据安全性。

2. 数据分布:

Elasticsearch使用一致性哈希算法将分片分布到集群中的各个节点上。主节点负责跟踪分片的位置，并在节点故障时重新分配分片。

3. 查询和搜索:

当客户端发送查询请求时，协调节点会解析请求并将其分发到相关的分片上。每个分片在本地执行查询，并返回结果给协调节点，协调节点汇总结果后返回给客户端。
查询可以并行执行，从而提高性能。

4. 数据写入:

当客户端发送数据写入请求时，协调节点将数据发送到相关的主分片。主分片处理写入后，将数据同步到所有副本分片。确保所有副本分片都成功写入数据后，协调节点才会向客户端确认写入成功。

3、集群高可用设计

本次部署的elasticsearch设计为5节点，一主多从的高可用方式，如果一个主节点意外宕掉，其他节点自主选举出新的Master节点接管任务，从而保证集群的高可用性

四、部署环境准备

1、准备k8s集群

这里我们使用的k8s集群版本为 1.23，也可以使用其他的版本，只是镜像导入命令不通，如果还未搭建k8s集群，请参考《在Centos中搭建 K8s 1.23 集群超详细讲解》这篇文章

2、准备StorageClass

因为我们要对Elasticsearch中的数据进行持久化，避免Pod漂移后数据丢失，保证数据的完整性与可用性

如果还未创建存储类，请参考《k8s 存储类（StorageClass）创建与动态生成PV解析，（附带镜像）》这篇文件。

五、部署Elasticsearch集群

1、编写部署Elasticsearch的YAML文件

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: es
---
#创建ConfigMap用于挂载配置文件
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: sirc-elasticsearch-config
  namespace: es
  labels:
    app: elasticsearch
data:             #具体挂载的配置文件
  elasticsearch.yml: |+     
    cluster.name: "es-cluster"
    network.host: 0.0.0.0
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    http.cors.allow-headers: "*"
    bootstrap.system_call_filter: false
    xpack.security.enabled: false
    index.number_of_shards: 5
    index.number_of_replicas: 1
#创建StatefulSet，ES属于数据库类型的应用，此类应用适合StatefulSet类型
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: es
spec:
  serviceName: "elasticsearch-cluster"   #填写无头服务的名称
  replicas: 5
  selector: 
    matchLabels: 
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: es-data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: elasticsearch:7.17.18
        imagePullPolicy: Never
        resources:
          requests:
            memory: "1000Mi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "2000Mi"
            cpu: "2000m"
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: elasticsearch
        env:
        - name: node.name
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name  #metadata.name获取自己pod名称添加到变量MY_POD_NAME，status.hostIP获取自己ip等等可以自己去百度
        - name: discovery.type
          value: zen
        - name: cluster.name
          value: elasticsearch
        - name: cluster.initial_master_nodes
          value: "elasticsearch-0,elasticsearch-1,elasticsearch-2,elasticsearch-3,elasticsearch-4"
        - name: discovery.zen.minimum_master_nodes
          value: "3"
        - name: discovery.seed_hosts
          value: "elasticsearch-0.elasticsearch-cluster.es,elasticsearch-1.elasticsearch-cluster.es,elasticsearch-2.elasticsearch-cluster.es,elasticsearch-3.elasticsearch-cluster.es,elasticsearch-4.elasticsearch-cluster.es"
        - name: network.host
          value: "0.0.0.0"
        - name: "http.cors.allow-origin"
          value: "*"
        - name: "http.cors.enabled"
          value: "true"
        - name: "number_of_shards"
          value: "5"
        - name: "number_of_replicas"
          value: "1"
        - name: path.data
          value:  /usr/share/elasticsearch/data
        volumeMounts:                           
          - name: es-data                  #挂载数据
            mountPath: /usr/share/elasticsearch/data 
      volumes:
      - name: elasticsearch-config
        configMap:                                #configMap挂载
          name: sirc-elasticsearch-config
  volumeClaimTemplates:                     #这步自动创建pvc，并挂载动态pv
    - metadata:
        name: es-data
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteMany"]
        storageClassName: nfs
        resources:
          requests:
            storage: 10Gi
#创建Service
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-cluster  #无头服务的名称，需要通过这个获取ip，与主机的对应关系
  namespace: es
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  ports:
    - port: 9200
      name: elasticsearch
  clusterIP: None
  selector:
    app: elasticsearch  
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch   #service服务的名称，向外暴露端口
  namespace: es
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  ports:
    - port: 9200
      name: elasticsearch
  type: NodePort
  selector:
    app: elasticsearch
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nodeport-service-0
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  selector:
    statefulset.kubernetes.io/pod-name: elasticsearch-0
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # Service 暴露的端口
      targetPort: 9200   # Pod 中容器的端口
      nodePort: 30000    # NodePort 类型的端口范围为 30000-32767，可以根据需要调整
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nodeport-service-1
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  selector:
    statefulset.kubernetes.io/pod-name: elasticsearch-1
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # Service 暴露的端口
      targetPort: 9200   # Pod 中容器的端口
      nodePort: 30001    # NodePort 类型的端口范围为 30000-32767，可以根据需要调整
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nodeport-service-2
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  selector:
    statefulset.kubernetes.io/pod-name: elasticsearch-2
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # Service 暴露的端口
      targetPort: 9200   # Pod 中容器的端口
      nodePort: 30002    # NodePort 类型的端口范围为 30000-32767，可以根据需要调整
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nodeport-service-3
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  selector:
    statefulset.kubernetes.io/pod-name: elasticsearch-3
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # Service 暴露的端口
      targetPort: 9200   # Pod 中容器的端口
      nodePort: 30003    # NodePort 类型的端口范围为 30000-32767，可以根据需要调整
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nodeport-service-4
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  selector:
    statefulset.kubernetes.io/pod-name: elasticsearch-4
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # Service 暴露的端口
      targetPort: 9200   # Pod 中容器的端口
      nodePort: 30004    # NodePort 类型的端口范围为 30000-32767，可以根据需要调整
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearchhead
  namespace: es
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearchhead
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearchhead
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearchhead
        image: mobz/elasticsearch-head:5
        ports:
        - containerPort: 9100
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearchhead-service
  namespace: es
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port: 9100
    targetPort: 9100
    nodePort: 30910  # 可根据需要选择合适的端口号
  selector:
    app: elasticsearchhead

上述Kubernetes配置文件定义了Elasticsearch集群的部署，使用StatefulSet来管理其有状态的Pod。

配置说明

1. 命名空间 (Namespace)

创建一个命名空间es，用于组织和隔离Elasticsearch资源。

2. ConfigMap

创建一个ConfigMap，用于存储Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml。

3. StatefulSet

StatefulSet 用于部署和管理有状态应用。
包含5个副本（replicas），每个副本都有唯一的标识符（如elasticsearch-0）。
使用初始化容器（initContainers）来处理权限、系统参数和文件描述符的设置。
定义了主容器elasticsearch，并指定了环境变量、资源请求和限制，以及挂载数据卷。

4. Services

创建了一个无头服务elasticsearch-cluster，用于Pod之间的内部通信。
创建了一个NodePort服务elasticsearch，暴露9200端口到集群外部。
为每个StatefulSet的Pod创建单独的NodePort服务，分别暴露在不同的端口（30000-30004），用于直接访问特定的Pod。

5. Elasticsearch Head 部署和服务

部署Elasticsearch Head插件，用于图形化管理和浏览Elasticsearch集群。
暴露Elasticsearch Head的9100端口，使用NodePort类型服务，端口号为30910。

2、部署 Elasticsearch

执行下面的命令

3、查看Pod状态

执行下面的命令

4、访问测试

查看svc的nodeport端口

在浏览器输入Node的IP加30910端口

在连接窗口输入 Node的IP加30001端口，点击连接

如果能显示下面的结果，则集群部署成功

💕💕💕每一次的分享都是一次成长的旅程，感谢您的陪伴和关注。希望这些关于Elasticsearch的文章能陪伴您走过技术的一段旅程，共同见证成长和进步！😺😺😺

🧨🧨🧨让我们一起在技术的海洋中探索前行，共同书写美好的未来！！！

在k8s中部署Elasticsearch高可用集群详细教程

一、引言

1、Elasticsearch简介