使用 Kubernetes 搭建高可用 Elasticsearch 集群

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Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索引擎，广泛应用在日志管理、全文搜索、监控分析等领域。在生产环境中，为了保证 Elasticsearch 集群的高可用性和可靠性，我们通常需要将其部署在多台服务器上，并通过负载均衡等手段来实现集群间的协同工作。

在 Kubernetes 中，我们可以使用 StatefulSet、Service 等资源对象来快速搭建高可用 Elasticsearch 集群，方便地管理和扩展集群中的节点。下面我们将介绍如何在 Kubernetes 中使用 Elasticsearch 镜像搭建高可用集群，并进行一些配置和优化。

准备工作

在开始搭建 Elasticsearch 集群之前，我们需要准备如下基础设施：

  • 一台或多台 Kubernetes 集群节点；
  • Elasticsearch 基础镜像；
  • Kubernetes 配置文件。

对于 Elasticsearch 镜像，我们可以选择官方提供的 elasticsearch 镜像，也可以根据自己的需求进行定制。这里我们选择版本为 7.8.0 的官方镜像。

在 Elasticsearch 镜像中，安装了 Elasticsearch 以及相关插件和工具，如 Logstash、Kibana 等。

构建 Kubernetes 资源

接下来，我们需要构建 Kubernetes 资源对象来管理 Elasticsearch 集群。具体包括：

  • Service：用于暴露 Elasticsearch 集群的服务；
  • StatefulSet：用于管理 Elasticsearch 的节点。

Service

我们需要创建一个 Service 对象来暴露 Elasticsearch 集群的服务。在示例中，我们定义了一个类型为 Headless 的 Service。Headless 类型的 Service 不会为集群中的每个 Pod 分配固定的 IP，而是直接将查询交给其对应的 Pod 处理。这对于一些需要直连 Elasticsearch 节点的场景非常有用，例如 Logstash 等。

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在 Service 的定义中，指定了两个端口：9200 端口用于 HTTP 请求，9300 端口用于 Elasticsearch 节点之间的通讯。需要注意的是，我们将 Service 的类型设置为了 ClusterIP: None，以确保它只暴露对 Kubernetes 集群内部可访问的 IP 地址。

StatefulSet

创建 StatefulSet 类型的资源对象是管理 Elasticsearch 集群的关键。在 StatefulSet 中，我们需要定义以下节点配置参数：

  • replicas：Elasticsearch 节点的数量；
  • serviceName：Elasticsearch 集群 Service 名称；
  • podManagementPolicy：Pod 管理策略，有 OrderedReady 和 Parallel 两种；
  • updateStrategy：更新策略，有 OnDelete 和 RollingUpdate 两种；
  • volumeClaimTemplates：持久化存储卷的定义。
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在这个示例中，我们定义了一个具有 3 个 Pod 的 Elasticsearch 集群。每个 Pod 中都运行着一个 Elasticsearch 节点。需要注意的是，如果我们想要启用 Elasticsearch 集群，需要设置 discovery.type 参数为 zen。

除此之外，我们还定义了持久化存储卷 data，以存储 Elasticsearch 的数据文件。通过 claimName 指定了要使用的 PersistentVolumeClaim 名称。

示例代码

下面是完整的示例代码，包括了上述定义的 Kubernetes 资源对象：

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总结

本文介绍了在 Kubernetes 中使用 Elasticsearch 镜像搭建高可用集群，并进行一些配置和优化的方法和步骤。通过使用 StatefulSet 和 Service 对象，我们可以快速、方便地管理 Elasticsearch 节点和集群。在实际生产环境中，还需要对 Elasticsearch 进行更多的配置和优化，例如调整内存和文件系统参数、安全加固等。

希望本文能对大家学习和使用 Elasticsearch 在 Kubernetes 中有所帮助。

来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/648048c148841e9894fc571c

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