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  • elasticsearch在kubernetes中持久化集群部署

    背景

    Javashop电商系统的商品索引是使用的elasticsearch,对于高可用的要求有两个重要的考量:

    1、集群化

    2、可扩容

    3、冗灾

    冗灾就要实现es的持久化,要考虑到es宕机的情况,当es因不可抗因素挂掉了,当我们再恢复了es的运行后,商品索引也要随之 一起恢复。

    本文着重讨论elasticsearch的持久化部署方案,当然提供在方案也支持了集群及扩容。 

    思路

    1、数据的存储

    在k8s中的持久化部署不可避免的要用到持久卷,我们采用nfs方式的持久卷来存储es数据。

    持久卷的详细介绍请见这里:

    2、节点规划

    默认启动5个节点,3主2数据。

    根据es官方推荐每个节点的智能要分离,因此maseter节点不存储数据,只用来协调。

    3、多节点的权限问题

    es的数据目录默认只允许一个节点访问,但在k8s上采用了持久卷,所有节点的数据都存储在这个卷上,这会导致es的访问权限问题。

    报错如下:

    java.io.IOException: failed to obtain lock on /usr/share/elasticsearch/data/nodes/0",

    当然可以通过更改es的配置max_local_storage_nodes来允许多个节点访问同一个数据目录,但es官方不推荐这样做。

    所以我们的方案是更改每个节点的数据存储目录来解决

    ps:指定es配置项path.data来实现

    举例说明:

    节点名 存储目录
    es-data-1 /usr/share/elasticsearch/data/es-data-1
    es-data-2 /usr/share/elasticsearch/data/es-data-2

    部署过程

    一、pv(持久卷的建立)

     先要建立nfs服务器

    对于持久卷的结构规划如下:

    目录内容
    /nfs/data/esmaster es master节点的数据
    /nfs/data/esdata es 数据节点的数据

    关于索引的磁盘占用:

    请根据业务的数据量情况来规划持久卷硬件的情况

    根据我们实际测算1000个商品大约需要1MB/每节点

    默认情况

    在默认的规划中,我们使用使用k8s的master节点作为nfs服务器,为上述卷准备了10G的空间,请确保k8s master node 不少于10G的空闲磁盘。

    请根据您的具体业务情况选择nfs服务器,如果条件允许最好是独立的nfs服务器。

    根据如上规划建立nfs服务:

    #master节点安装nfs
    yum -y install nfs-utils
    #创建nfs目录
    mkdir -p /nfs/data/{mqdata,esmaster,esdata}
    #修改权限
    chmod -R 777 /nfs/data/
    
    #编辑export文件
    vim /etc/exports
    
    粘贴如下内容:
    /nfs/data/esmaster *(rw,no_root_squash,sync)
    /nfs/data/esdata *(rw,no_root_squash,sync)
    
    #配置生效
    exportfs -r
    #查看生效
    exportfs
    
    #启动rpcbind、nfs服务
    systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
    systemctl restart nfs && systemctl enable nfs
    
    #查看 RPC 服务的注册状况
    rpcinfo -p localhost
    
    #showmount测试,这里的ip输入master节点的局域网ip
    showmount -e <your ip>

    如果成功可以看到可被挂载的目录:

    # showmount -e 172.17.14.73                                                                                                                  
    Export list for 172.17.14.73:
                                                                                                                                              /nfs/data/esmaster *                                                                                                                                            
    /nfs/data/mqdata   *

    接下来,要在每一个节点上安装nfs服务以便使k8s可以挂载nfs目录

    #所有node节点安装客户端
    yum -y install nfs-utils
    systemctl start nfs && systemctl enable nfs

    这样就为k8s的持久卷做好了准备。

    建立持久卷

    有了nfs的准备,我就可以建立持久卷了:

    我们分享了javashop内部使用的yaml仓库供大家参考:

    https://gitee.com/enation/elasticsearch-on-k8s

    在您的k8s maseter节点服务器上 clone我们准备好的yaml文件

    git clone https://gitee.com/enation/elasticsearch-on-k8s.git

    修改yaml目录中的pv.yaml

    修改其中的server配置为nfs服务器的IP:

      nfs:
        server: 192.168.1.100 #这里请写nfs服务器的ip

    在k8s  master节点上执行下面的命令创建namespace:

    kubectl create namespace ns-elasticsearch

    通过下面的命令建立持久卷:

    kubectl create -f pv.yaml

    通过以下命令查看持久卷是否建立成功:

    kubectl get pv

    部署elasticsearch

    执行下面的命令创建es集群

    kubectl create -f elasticsearch.yaml

    通过以上部署我们建立了一个ns-elasticsearch的namespace,并在其中创建了相应的pvc、角色账号,有状态副本集以及服务。

    有状态副本集:

    服务:

     镜像

    使用的是javashop自己基于es:6做的,加入了ik分词插件,其他没有变化。

     服务

    我们默认开启了对外nodeport端口,对应关系:

    32000->9200

    32100->9300

    k8s内部可以通过下面的服务名称访问:

    elasticsearch-api-service.ns-elasticsearch:9300

    elasticsearch-service.ns-elasticsearch:9200

    等待容器都启动成功后验证。

    验证

    1、生成索引

    2、删除副本集:

    kubectl delete -f elasticsearch.yaml

     3、建立副本集

    kubectl create -f elasticsearch.yaml

     4、查看之前的索引是否恢复

    关键技术点

    1、集群发现:

      - name: "discovery.zen.ping.unicast.hosts"
                  value: "elasticsearch-discovery"

    建立了elasticsearch-discovery服务

    2、映射持久卷

    映射到:/usr/share/elasticsearch/data/ 

    3、自定义数据目录

                - name: "path.data"
                  value: "/usr/share/elasticsearch/data/$(MY_POD_NAME)"

     其中MY_POD_NAME是读取的容器名称,通过有状态副本集保证唯一性的绑定:

    - name: MY_POD_NAME
                  valueFrom:
                    fieldRef:
                      apiVersion: v1
                      fieldPath: metadata.name

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