一、ELK基本介绍 ELK 其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写， Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件，通常是配合使用， 而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为 ELK 协议栈。 1、Elasticsearch Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结 构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜 索引擎
https://www.elastic.co/guide/index.html（推荐） ES官方英文原版文档，一般会更新到最新版本
1、Elasticsearch 6.x版本的安装，我这里使用Elasticsearch 6.7.0版本的。
1）、首先需要收集Elasticsearch集群的查询语句。 2）、然后分析查询语句的常用语句、响应时长等等指标。 2、分析Elasticsearch查询语句的功能，使用方案。
JDK12下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html，在该地址中选择对应的JDK版本和环境安装包下载安装即可。
Spring Data是spring提供的一套连接各种第三方数据源的框架集，它支持连接很多第三方数据源，例如：
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。
使用 Spring Data 下二级子项目 Spring Data Elasticsearch 进行操作。 支持 POJO 方 法操作 Elasticsearch。相比 Elasticsearch 提供的 API 更加简单更加方便。
1. 准备环境 docker pull elasticsearch:6.7.0 docker pull kibana:6.7.0 docker run -it --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:6.7.0 docker run --link elasticsearch -p 5601:5601 --name kibana -d kibana:6.7.0 2. java代码 2.1 pom引入 <el
计划创建3个ES实例组成一个集群，同时创建一个Kibana实例连接该集群。每个ES实例使用本地配置文件，方便配置文件的保存和版本管理。Kibana的配置文件也放在本地，通过文件映射的方式挂载到容器内。
Spring Cloud Sleuth和ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）是一种流行的组合，可用于实现分布式跟踪和日志分析。
另外Spring框架也提供了spring-data-elasticsearch对Elasticsearch进行CURD操作，但是最底层也是基于Elasticsearch官方提供的API。
我的 elasticsearch 是6.7.0 版本的，kibana 对版本敏感，要和 elasticsearch 同版本。
在页面中访问 http://localhost:9200/ 得到如下内容则表示安装成功
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随着我们的系统越来越庞大，各个服务间的调用关系也变得越来越复杂。当客户端发起一个请求时，这个请求经过多个服务后，最终返回了结果，经过的每一个服务都有可能发生延迟或错误，从而导致请求失败。这时候我们就需要请求链路跟踪工具来帮助我们，理清请求调用的服务链路，解决问题。
记录一个最近半年犯了两次的低级编码错误，校验某个字符串信息为枚举类的某实例时，写成了：枚举类的实例.equals(字符串) ，结果总是 false ，打印信息貌似正确，实际执行结果总是不达预期，仔细看看代码才发现问题。本文记录本周开发工作中遇到的几个小问题，Bug 是无法完全消除的，只能尽量减少。
D：AP：放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，例如很多NoSQL系统就是如此
通过使用微服务，我们能够解决许多在单体应用中暴露的问题，并且它允许我们创建稳定的分布式应用程序，并对代码，团队规模，维护，发布周期，云计算等进行所需要的控制。但同时微服务也引入了一些挑战，例如分布式日志管理和查看。需要提供在众多服务中查看分布的完整事务日志和分布式调试的能力。
在搭建一些集群软件的时候，组件和组件之间需要进行网络通信，这个时候如果每次重启IP都发生变化会很不方便，因此希望能够将容器的IP固定下来，这也是可以实现的，具体参考下面的方法。
以 Java 语言为例，Elasticsearch 提供的接口文档为：Java API，可能我们翻遍整个 API 文档也找不到对应_cat/indices命令的接口。
【解释】INFO [simple-demo-2,ddfe378c0a8ec7cc,d4f2e63ad9bc890b,true]
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
大家好，又见面了，我是全栈君。 IK压缩包下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.7.0，
如果使用 Docker 技术来架构微服务体系，服务发现就是一个必然的课题。目前主流的服务发现模式有两种：客户端发现模式，以及服务端发现模式。 客户端发现模式 客户端发现模式的架构图如下： 客户端发现模式的典型实现是Netflix体系技术。客户端从一个服务注册服务中心查询所有可用服务实例。客户端使用负载均衡算法从多个可用的服务实例中选择出一个，然后发出请求。比较典型的一个开源实现就是 Netflix 的 Eureka。 Netflix-Eureka Eureka 的客户端是采用自注册的模式，客户端需要负责
在使用Elasticsearch时，有时候我们可能会遇到ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing]这样的问题。这个错误提示意味着在执行请求时，代码脚本或文档内容缺失。这篇博客将介绍如何解决这个问题以继续使用Elasticsearch。
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
ElasticSearch是一个高度可扩展的开源搜索引擎并使用REST API，所以您值得拥有。 在本教程中，将介绍开始使用ElasticSearch的一些主要概念。
这是系列文章的第五篇，主要探讨：Elasticsearch 出现 “429 reject 报错"，怎么办？
先自上而下，后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理，试图回答以下问题：
上一篇文章ElasticSearch详解——1.源码编译和本地Debug环境搭建说了ES的源码编译以及如何在本地编译。这一篇文章主要说明ES的启动过程。
Elasticsearch 是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，目前国内诸多互联网大厂都在使用，包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米、vivo 等。
这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它
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。
这是系列文章的第四篇，主要探讨：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片（默认每个索引含5个主分片（primary shard）），每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做，那么对于同一个文档的检索请求，得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
如果你没有听说过 Elastic Stack，那你一定听说过 ELK ，实际上 ELK 是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana 组成，在发展的过程中，又有新成员 Beats 的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK 是旧的称呼，Elastic Stack 是新的名字。
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
Elasticsearch 提供了搜索建议（suggesters）功能，可以帮助用户快速、准确地搜索相关的文档。搜索建议是一种自动完成（autocomplete）的技术，用户只需要输入部分关键字，搜索引擎就会自动完成剩余的内容，并返回相关的文档。搜索建议通常用于搜索引擎、电商网站等需要快速、准确地搜索大量数据的应用场景。
在Elasticsearch中，线程池是用于管理线程资源和控制并发度的关键组件。它通过将不同类型的操作映射到不同的线程池中，实现了资源的隔离和优化。Elasticsearch的线程池设计考虑了不同类型的操作对CPU、IO和内存等资源的需求，以及操作的优先级和并发度。
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
公司一直在使用ES作为分布式的搜索引擎，由于数据量的不断升高，ES出现了性能瓶颈。公司决定进一步的优化ES配置，所以最近几天在研究ES，最近会更新一系列ES的教程，希望大家持续关注。不多说了，Action。
采用scoll滚动搜索，scoll搜索会在第一次搜索的时候保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，这个期间数据变更，用户是看不到的，每次发送scoll请求，需要指定一个scoll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内完成就可以了。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github也都采用它做的搜索。 更多Elasticsearch的相关知识，请阅读官网《Elasticsearch: 权威指南》。
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
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