Elasticsearch ELK Stack 深度解析

原创 于 2025-08-14 20:42:39 发布 · 727 阅读 · 12 ·
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#Elasticsearch # Log Analysis # Data Visualization

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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🌟 Elasticsearch 知识点

🍊 ELK Stack 简介

ELK Stack 是一款开源的日志分析平台，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三大组件构成。Elasticsearch 是一个功能强大的全文搜索引擎，它能够高效地存储、搜索和分析大量数据；Logstash 则是一个数据管道，用于收集、处理和传输数据；Kibana 提供了一个用户友好的界面，用于数据的可视化和分析。

🍊 Elasticsearch 架构

Elasticsearch 采用分布式架构，由多个节点组成，每个节点可以扮演不同的角色，包括主节点、数据节点和协调节点。主节点负责集群状态的管理，数据节点负责存储数据和执行查询，协调节点负责将查询分发到数据节点，并收集查询结果。

🎉 集群概念

Elasticsearch 集群由多个节点组成，这些节点可以部署在不同的服务器上。每个节点在集群中扮演着不同的角色，包括存储数据、处理查询以及参与集群的决策过程。

🎉 节点类型

  • 主节点（Master Node）：负责集群状态的管理和元数据的管理。
  • 数据节点（Data Node）：负责存储数据和执行查询。
  • 协调节点（Ingest Node）：负责将查询分发到数据节点，并收集查询结果。

🎉 主节点与副本节点

主节点负责维护集群状态，包括索引的元数据、集群的配置信息等。副本节点是数据节点的副本，它们提供了数据的冗余，从而提高了数据的可用性和容错能力。

🎉 数据分片与副本分片

Elasticsearch 将索引数据分散到多个分片中，每个分片都是一个独立的工作单元。副本分片是数据分片的副本，它们同样存储了索引数据的一部分，用于提高数据的可用性和容错能力。

🎉 路由算法

Elasticsearch 使用路由算法将查询请求分发到相应的数据分片上，确保查询的高效执行。

🎉 负载均衡

Elasticsearch 使用负载均衡算法将数据均匀地分布到各个节点上，以优化资源利用。

🍊 数据存储

Elasticsearch 使用 JSON 格式存储文档，每个文档都有一个唯一的 ID，并且可以包含多个字段。索引存储在磁盘上，Elasticsearch 使用 Lucene 作为其底层搜索引擎，Lucene 提供了高效的索引和搜索能力。

🎉 文档存储

  • JSON 格式：Elasticsearch 使用 JSON 格式存储文档，这种格式便于数据的存储和检索。
  • 唯一 ID：每个文档都有一个唯一的 ID。
  • 字段：文档可以包含多个字段，用于存储数据。

🎉 索引存储

  • Lucene 库：Elasticsearch 使用 Lucene 作为其底层搜索引擎，Lucene 提供了高效的索引和搜索能力。
  • 磁盘存储：索引存储在磁盘上。

🎉 磁盘存储策略

Elasticsearch 支持多种磁盘存储策略，包括文件系统、本地存储和云存储，以满足不同的存储需求。

🎉 内存管理

Elasticsearch 使用内存来缓存索引和查询结果，以提高查询性能。

🍊 文档操作

Elasticsearch 支持多种文档操作，包括索引文档、更新文档、删除文档和查询文档。

🎉 索引文档

  • POST 请求：使用 POST 请求创建文档。
  • 文档 ID：可以为文档指定一个 ID，也可以由 Elasticsearch 自动生成。

🎉 更新文档

  • POST 请求：使用 POST 请求更新文档。
  • 文档 ID：需要指定要更新的文档的 ID。

🎉 删除文档

  • DELETE 请求：使用 DELETE 请求删除文档。
  • 文档 ID：需要指定要删除的文档的 ID。

🎉 查询文档

  • GET 请求：使用 GET 请求查询文档。
  • 文档 ID：需要指定要查询的文档的 ID。

🍊 搜索功能

Elasticsearch 提供了丰富的搜索功能，包括全文搜索、高亮显示、搜索过滤和搜索排序等。

🎉 查询 DSL

查询 DSL 是 Elasticsearch 的查询语言，它允许用户构建复杂的查询，实现灵活的数据检索。

🎉 搜索类型

  • 全文搜索：Elasticsearch 支持全文搜索，可以快速地搜索大量文本数据。
  • 高亮显示：Elasticsearch 支持高亮显示，可以将搜索结果中的关键词高亮显示。
  • 搜索过滤：Elasticsearch 支持搜索过滤，可以过滤掉不需要的文档。
  • 搜索排序：Elasticsearch 支持搜索排序，可以根据不同的字段对结果进行排序。

🍊 索引管理

Elasticsearch 提供了丰富的索引管理功能，包括索引创建、更新、删除和别名管理等。

🎉 索引创建

  • PUT 请求：使用 PUT 请求创建索引，并指定索引名称和映射。

🎉 索引更新

  • PUT 请求：使用 PUT 请求更新索引的映射。

🎉 索引删除

  • DELETE 请求：使用 DELETE 请求删除索引。

🎉 索引别名管理

  • POST 请求：使用 POST 请求创建别名。
  • PUT 请求：使用 PUT 请求更新别名。
  • DELETE 请求：使用 DELETE 请求删除别名。

🍊 集群管理

Elasticsearch 提供了集群管理功能，包括集群状态检查、节点状态监控、集群扩容和缩容等。

🎉 集群状态

  • 集群健康检查：查看集群状态，了解集群的健康状况。

🎉 集群健康

  • 集群健康检查：检查集群的健康状况，确保集群正常运行。

🎉 集群节点

  • 节点管理：管理集群中的节点，包括添加、删除和重启节点。

🍊 安全性

Elasticsearch 提供了安全性功能，包括用户认证、权限控制和 SSL 加密等。

🎉 用户认证

  • 基本认证：使用用户名和密码进行认证。
  • 摘要认证：使用摘要算法进行认证。

🎉 权限控制

  • 角色和权限：定义角色和权限，控制用户对索引和文档的访问权限。

🎉 SSL 加密

  • SSL/TLS 加密：使用 SSL/TLS 加密集群通信，防止数据泄露。

🍊 性能优化

Elasticsearch 提供了多种性能优化方法，包括查询优化、索引优化、内存优化和磁盘优化等。

🎉 查询优化

  • 查询缓存：缓存查询结果，提高查询性能。
  • 查询重写：优化查询语句，提高查询性能。

🎉 索引优化

  • 索引分片数：调整索引分片数，优化索引性能。
  • 索引副本数：调整索引副本数，提高数据可用性和容错能力。

🎉 内存优化

  • 缓存策略：调整缓存策略，提高内存使用效率。

🎉 磁盘优化

  • 磁盘存储策略：调整磁盘存储策略，提高磁盘使用效率。

🍊 集群伸缩性

Elasticsearch 支持集群的自动扩展和手动扩展，以适应数据量的增长。

🎉 自动扩展

  • 自动扩展：自动增加集群节点，提高集群的存储和计算能力。

🎉 手动扩展

  • 手动扩展：手动增加集群节点，需要根据业务需求进行操作。

🎉 集群稳定性

  • 高可用性：确保集群在发生故障时仍然可用。

🍊 数据恢复

Elasticsearch 提供了数据备份和恢复功能，以确保数据安全。

🎉 数据备份

  • 数据备份：将数据复制到其他存储介质，确保数据安全。

🎉 数据恢复流程

  • 数据恢复：在数据丢失时，将数据恢复到原始状态。

🎉 故障恢复

  • 故障恢复：在集群发生故障时，将集群恢复到正常状态。

🍊 集群监控

Elasticsearch 提供了集群监控功能，包括监控指标、监控工具和日志分析等。

🎉 常用监控指标

  • CPU 使用率：监控 CPU 使用率。
  • 内存使用率：监控内存使用率。
  • 磁盘使用率：监控磁盘使用率。

🎉 监控工具

  • Elasticsearch-head：一个可视化工具，用于监控 Elasticsearch 集群。
  • Elasticsearch-HQ：一个监控和管理 Elasticsearch 集群的工具。

🎉 日志分析

  • 日志分析：分析 Elasticsearch 集群的日志文件，用于诊断问题和优化性能。

🍊 集群故障处理

Elasticsearch 提供了集群故障处理流程，包括故障定位、故障处理和故障预防等。

🎉 故障定位

  • 故障定位：确定集群故障原因。

🎉 故障处理流程

  • 故障处理：按照一定的步骤进行处理。

🎉 故障预防

  • 故障预防：采取措施防止集群发生故障。

🍊 Elasticsearch 与其他系统集成

Elasticsearch 可以与其他系统集成，包括数据库、消息队列、缓存系统和大平台等。

🎉 与数据库集成

  • 数据共享：将 Elasticsearch 与数据库结合使用，实现数据共享和互补。

🎉 与消息队列集成

  • 数据流处理：将 Elasticsearch 与消息队列结合使用，实现数据流的处理和分析。

🎉 与缓存系统集成

  • 数据访问速度：将 Elasticsearch 与缓存系统结合使用，提高数据访问速度。

🎉 与大数据平台集成

  • 大数据分析：将 Elasticsearch 与大数据平台结合使用，实现大数据分析。

🍊 Elasticsearch 高级特性

Elasticsearch 提供了多种高级特性，包括事务、事务日志、事务恢复、事务隔离级别等。

🎉 事务

  • 数据一致性：确保数据一致性。

🎉 事务日志

  • 数据恢复：记录事务操作，用于数据恢复。

🎉 事务恢复

  • 数据一致性：在事务失败时，将数据恢复到事务开始之前的状态。

🎉 事务隔离级别

  • 数据一致性：控制事务并发执行的过程。

🍊 Elasticsearch 性能测试

Elasticsearch 提供了性能测试工具，用于评估集群性能。

🎉 压力测试

  • 性能评估：测试 Elasticsearch 集群在高负载下的性能。

🎉 响应时间测试

  • 性能评估：测试 Elasticsearch 集群响应查询的时间。

🎉 资源消耗测试

  • 性能评估：测试 Elasticsearch 集群在执行查询时消耗的资源。

🍊 Elasticsearch 开发

Elasticsearch 提供了丰富的 API 和客户端库，方便开发者进行开发。

🎉 API 使用

  • 索引操作：包括文档创建、更新、删除和查询。
  • 查询操作：包括简单查询、复杂查询和聚合查询。

🎉 插件开发

  • 功能扩展：开发插件，扩展 Elasticsearch 功能。

🎉 集成开发

  • 数据共享：将 Elasticsearch 集成到其他应用程序，实现数据共享和互补。

🍊 Elasticsearch 社区与生态

Elasticsearch 拥有庞大的社区和丰富的生态系统。

🎉 社区资源

  • 官方文档：提供详细的文档和教程。
  • 社区论坛：提供丰富的讨论和资源。

🎉 生态圈

  • 第三方工具：包括数据导入导出工具、可视化工具等。
  • 第三方插件：用于扩展 Elasticsearch 功能。

🎉 第三方工具与插件

  • 数据导入导出：Logstash、Beats。
  • 可视化：Kibana、Grafana。
  • 数据分析：Elasticsearch-head、Elasticsearch-dashboards。
  • 性能监控：X-Pack Monitoring、Elasticsearch-head。

🎉 表格：Elasticsearch 与其他系统集成示例

系统类型集成目的集成工具
数据库数据共享和互补Elasticsearch 与数据库的连接器
消息队列数据流处理Elasticsearch 与消息队列的集成插件
缓存系统提高数据访问速度Elasticsearch 与缓存系统的集成插件
大数据平台大数据分析Elasticsearch 与大数据平台的集成工具

通过以上表格，我们可以看到 Elasticsearch 可以与多种系统进行集成，以实现不同的业务需求。

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