1. 安装：

要求至少Java 8(推荐使用Oracle JDK version 1.8.0_121)并设置$JAVA_HOME。

# 下载tar包或rpm包。
tarName="elasticsearch-5.3.2.tar.gz"
curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/${tarName}
tar -xf ${tarName}
dirName=`tar -tf "${tarName}" | head -1`
dirName=${dirName%%\/*}
cd ${dirName}

#创建elastic账号运行如果用root账号运行则会报错（提示"can not run elasticsearch as root" !）
useradd elastic
chown elastic:elastic `pwd`
su  elastic

# 启动 elasticsearch
./bin/elasticsearch

# 以daemon方式运行 
#-p指定pid文件
./bin/elasticsearch -d -p pid  
#或 
nohup ./bin/elasticsearch  &

# 测试是否运行
elServer="内网ip:9200"
curl -XGET "${elServer}/?pretty"

# 停止进程
kill -9 `cat pid`

2. 配置命令行参数

elasticsearch 默认从 $ES_HOME/config/elasticsearch.yml 文件中加载其配置。
所有可以在配置文件中指定的设置也可以在命令行上指定，使用 -E 语法，如下所示

./bin/elasticsearch -d -Ecluster.name=my_cluster -Enode.name=node_1

一般来说，所有cluster-wide的设置应该写在配置文件中，所有node-wide的设置应该写在命令行上。

3. 目录结构说明

3.1 tar包安装方式的目录结构

• home目录 ：使用$ES_HOME表示
• bin/ : 位置 $ES_HOME/bin，包含了elasticsearch和elasticsearch-plugin等脚本
• conf/ ：位置 $ES_HOME/config，包含了 配置文件 elasticsearch.yml 和 log4j2.properties，使用 path.conf 指定
• data/ ：位置 $ES_HOME/data，包含了每个index/shard的数据文件，可以指定多个位置,使用 path.data 指定
• logs/ : 位置 $ES_HOME/logs，使用 path.logs 指定
• plguins/ : 位置$ES_HOME/plugins
• repo/ ：使用 path.repo指定，没有默认位置，表示共享文件系统repository的位置。可以指定多个位置。
• script/ ：位置$ES_HOME/scripts，使用 path.scripts 指定。

3.2 RPM 安装方式的目录结构

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rpm.html

RPM方式安装的elasticsearch 默认会从 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 加载其配置

RPM方式安装的elasticsearch 还会使用 /etc/sysconfig/elasticsearch ，允许你设置如下的参数：

• ES_USER ：默认 elasticsearch ，表示指定使用哪个用户运行elasticsearch。
• ES_GROUP：默认是 elasticsearch。
• JAVA_HOME：设置自定义的要使用的JAVA path
• MAX_OPEN_FILES：打开文件的最大数量。默认是65536
• MAX_LOCKED_MEMORY：最大locked memory size。如果你在elasticsearch.yml中使用了
• bootstrap.memory_lock，则设置为unlimited 。
• MAX_MAP_COUNT：内存map区域的最大数量。如果你使用mmapfs作为index存储类型，要确保这个值设置的够大。这个值是在启动elasticsearch之前，通过sysctl设置。默认值是 262144。
• LOG_DIR ：
• DATA_DIR：
• CONF_DIR：
• ES_JAVA_OPTS：
• RESTART_ON_UPGRADE：

rpm包安装方式的目录结构

• home目录 默认是/usr/share/elasticsearch
• bin目录 默认是 $ES_HOME/bin
• conf目录 默认是 /etc/elasticsearch
• 环境变量文件 默认是 /etc/sysconfig/elasticsearch
• data/目录 默认是 /var/lib/elasticsearch
• logs/目录 默认是 /var/log/elasticsearch
• plugins目录 默认是 $ES_HOME/plugins
• repo目录 默认没有配置。
• scripts目录默认位置是 /etc/elasticsearch/scripts

4. 配置elasticsearch

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/settings.html

• (1) 配置文件格式为YAML。支持 path.data的语法或 path: data: /var/lib/elasticsearch语法。
• (2) 如果你不想将配置写在配置文件中，使用 node.name: ${prompt.text} ，这样在启动时会让用户输入，但是这种用法不能用在服务或后台运行方式中
• (3) 在命令行上设置默认值 -Edefault.node.name="XXX"

4.1 重要的配置项：

• path.data 和 path.logs ：如果使用的是tar包模式安装的，默认情况下，这两个文件夹位于$ES_HOME下的子文件夹，当升级elasticsearch时这两个文件夹很容易被删除，所以最好将其设置到其他位置。
  例如在 config/elasticsearch.yml 中设置

path.logs: /var/log/elasticsearch
 path.data: /var/data/elasticsearch

• cluster.name ： 在 config/elasticsearch.yml 中设置

cluster.name: logging-prod

• node.name : 在 config/elasticsearch.yml 中设置

node.name: prod-data-2
node.name: ${HOSTNAME} #使用主机名

• bootstrap.memory_lock:这个配置项对node的健康极其重要，JVM永远不swapped out to disk，即永远不使用交换分区将JVM交换到磁盘上。在 config/elasticsearch.yml 中设置

bootstrap.memory_lock: true

要查看该设置是否生效，通过如下的API请求，然后检查返回内容中的mlockall的值

GET _nodes?filter_path=**.mlockall

elServer="10.162.159.24:9200"
curl -XGET "${elServer}/_nodes?filter_path=**.mlockall"

如果你看到mlockall=false，那就意味着mlockall请求失败了。
你还可以在logs中搜索 “Unable to lock JVM Memory” 来获得更详细的信息。
如果你看到mlockall=false，那就意味着mlockall请求失败了。
你还可以在logs中搜索 “Unable to lock JVM Memory” 来获得更详细的信息。

要使这个设置生效，需要先配置其他的系统设置。
一般来说，最可能的原因是运行elasticsearch的用户没有权限来lock memory，这可以通过如下方式解决：
（a） tar包方式安装的： 在运行elasticsearch之前使用root用户设置 ulimit -l unlimited ，或在 /etc/security/limits.conf 中设置 memlock=unlimited。( elasticsearch - memlock unlimited )
（b） rpm包安装于使用systemd 的系统的： 在环境变量配置文件中设置 LimitMEMLOCK=infinity

另一个可能的原因是临时文件目录/tmp被挂载为 noexec 。
这可以通过指定一个新的临时文件夹来解决，通过设置 ES_JAVA_OPTS，如下所示

export ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Djava.io.tmpdir=/path/to/temp/dir"

或在 jvm.options配置文件中设置JVM flag。

可选的方法还有 彻底禁用swap 和 设置 vm.swappiness=1 。 见后面的详述

• network.host: 默认时，elasticsearch只绑定loopback地址,例如 127.0.0.1 and [::1]。在生产环境中，为了和其他nodes通信并组成一个集群，你的node需要绑定到一个non-loopback地址。虽然有很多关于network的设置，但是一般你只需要设置 network.host (在 /etc/security/limits.conf 中设置):

network.host: 192.168.1.10 ,127.0.0.1

• discovery.zen.ping.unicast.hosts: elasticsearch会绑定到可用的loopback 地址，并且扫描9300到9305，尝试连接到同一个server上的其他nodes。
  这提供了一种自动集群的体验，而不用额外的配置。
  但是当真的集群来临时，你需要提供集群中一组其他种子节点(这些节点可能是live且可连接的)，如下所示：(在 /etc/security/limits.conf 中设置)

discovery.zen.ping.unicast.hosts:
192.168.1.10:9300
#默认使用 transport.profiles.default.port，并且失败后使用 transport.tcp.port 
192.168.1.11
#会解析成IP地址
- seeds.mydomain.com

上面的数据格式在命令行怎么写？
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port", "host3[portX-portY]"]

• discovery.zen.minimum_master_nodes : 为了放弃数据丢失，这个参数极其重要。
  在 /etc/security/limits.conf 中设置

  discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 #集群master节点数量/2+1
  
  

4.2 启动检查

我们有许多关于用户忍受不可预期的问题的体验，因为他们没有配置上述重要的设置。
这些Bootstrap检查会检阅elasticsearch和操作系的设置，并看看是否安全。
如果elasticsearch是在开发模式，Bootstrap检查只会warning 于log中。
如果是在生产模式下，任何的Bootstrap检查都会导致启动fail。

heap size check：

如果JVM启动时，initial和max heap size不一致，在JVM heap被resized时可能会导致暂停。
要通过heap size check，你必须配置heap size。
在 config/jvm.options中设置

-Xms2g
-Xmx2g

一般这个值有两个原则,

• (a)不要超过物理内存的50%
• (b)不要超过26G

file descriptor check：

打开文件数量的检查，elasticsearch需要很多的file descriptor。
要通过检查，你必须配置 file descriptor ，确保将其设置为至少65536。

• 如果是用tar包的安装方式：
  先通过使用root用户 ulimit -n 65536 然后启动elasticsearch。
  或者 通过 /etc/security/limits.conf 文件设置 nofile 为65536。

  elasticsearch - nofile 65536 
  
  

• RPM包安装方式的默认设置已经是65536。

你可以通过如下API检查 max_file_descriptors 配置

GET _nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors
curl -XGET "${elServer}/_nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors"

memory lock check：

在 config/elasticsearch.yml 中设置

bootstrap.memory_lock: true

要查看该设置是否生效，通过如下的API请求，然后检查返回内容中的mlockall的值

GET _nodes?filter_path=**.mlockall
elServer="10.162.159.24:9200"
curl -XGET "${elServer}/_nodes?filter_path=**.mlockall"

如果你看到mlockall=false，那就意味着mlockall请求失败了。
你还可以在logs中搜索 “Unable to lock JVM Memory” 来获得更详细的信息。

要使这个设置生效，需要先配置其他的系统设置。
一般来说，最可能的原因是运行elasticsearch的用户没有权限来lock memory，这可以通过如下方式解决：

• tar包方式安装的：
  在运行elasticsearch之前使用root用户设置 ulimit -l unlimited ，
  或在 /etc/security/limits.conf 中设置 memlock=unlimited。

  elasticsearch - memlock unlimited
  
  

• rpm包安装于使用systemd 的系统的：
  在环境变量配置文件中设置 LimitMEMLOCK=infinity

另一个可能的原因是临时文件目录/tmp被挂载为 noexec 。
这可以通过指定一个新的临时文件夹来解决，通过设置 ES_JAVA_OPTS，如下所示

export ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Djava.io.tmpdir=/path/to/temp/dir"

或在jvm.options配置文件中设置JVM flag。

maximum number of threads check：

elasticsearch执行是通过将查询分解成不同的阶段，然后在不同的阶段使用不同的thread pool Executors。
所以elasticsearch需要大量的线程。
你必须至少让elasticsearch能创建2048个线程。
这可以通过 /etc/security/limits.conf 的 nproc 设置来做到。

elasticsearch - nproc 2048

maximum size virtual memory check：

elasticsearch和Lucene使用 mmap 来增强影响map index到elasticsearch的地址空间。
这会保持特定的index data off the JVM heap但是在内存中来燃烧快速的access。
要使它生效，elasticsearch需要拥有unlimited address space。
maximum size virtual memory check强制elasticsearch进程拥有unlimited地址空间。
要通过这个检查，你必须配置你的系统允许elasticsearch进程用拥有unlimited地址空间的能力。
这可以通过 /etc/security/limits.conf 的 as = unlimited 来做到。

elasticsearch - as unlimited

maximum map count check：

和上面一个设置一样，使用 mmap，elasticsearch还要求有创建很多内存map区域的能力。
maximum map count check检查内核允许一个进程至少有 262144个memory内存区域。
要通过这个检查，你必须配置 sysctl vm.max_map_count >= 262144

client JVM check:

OpenJDK-derived JVMs提供了两种不同的JVMs：client JVM 和 server JVM。
这些JVMs使用不同的compilers来从Java bytecode产生不同的可执行maching code。
client JVM 被调优于启动速度和内存占用，server JVM 被调优于 性能最大化。
性能是两种JVM的本质区别。
client JVM check保证了elasticsearch没有运行于client JVM。
要通过这个检查，你必须使用server VM来启动elasticsearch。
在现代的操作系统中，使用server VM是默认选项。
另外，elasticsearch默认被配置为强制使用server VM。
在 jvm.options 中默认有 -server 选项。

use serial collector check：

openjdk-derived JVMs有很多种垃圾收集器，用于不同的workloads。
serial collector 非常适用于 single logical CPU 机器 或 非常小的heaps，但这些都不适用于elasticsearch。
使用这种collector会极大地破坏elasticsearch的性能。
要通过这个检查，你必须不能使用这种collector，默认情况下，JVM配置为使用CMS collector。
在 jvm.options 中默认有 -XX:+UseConcMarkSweepGC 选项。

system call filter check：

elasticsearch根据不同的操作系统安装不同风格的system call filters，例如在linux上是seccomp。
这些system call filters被安装，是用于阻止执行system calls来forking的防御机制，防御任意代码执行于elasticsearch之上。
system call filter check保证了如果system call filter被启用了，它们被成功安装。
要通过这个检查，你必须修复那些任何阻止system call filter被安装的Configuration errors(通过检查logs)，或者禁用system call filters(自负风险)，通过在 /etc/security/limits.conf 中设置

bootstrap.system_call_filter: false

OnError and OnOutOfMemoryError checks:

JVM的选项 OnError 和 OnOutOfMemoryError 使得 如果 JVM遭遇了一个fatal error(OnError)或一个OutOfMemoryError(OnOutOfMemoryError)时可以执行任意代码。
但是默认情况下，elasticsearch的system call filter(seccomp)是启用的，并且这些filters会阻止forking。
因此，使用OnError或OnOutOfMemoryError和system call filters是矛盾的。
这个检查阻止elasticsearch启动，如果system call filter被启用的同时这两个选项也开启。
这个check总是强制的。要通过这个检查，就不要启用OnError或OnOutOfMemoryError

替代方案是升级到Java 8u92然后使用 ExitOnOutOfMemoryError

G1GC check：

JDK8提供的早期版本的HotSpot JVM 已知确认有问题，当G1GC collector被启用时会导致 index corruption 。
G1GC check会检测这些早期版本的HotSpot JVM。

4.3 重要的操作系统配置

(1) 理想状态下，elasticsearch应该霸占整个server。

要达到这个目的，你应该配置elasticsearch尽可能多地使用操作系统的资源。

(2) 默认情况下，elasticsearch假设你工作于开发模式下，这些重要的配置只是会记录为log中的warning。

当你设置了类似 network.host的配置项之后，elasticsearch会假设你已经在生产环境下，并且会将warning升级为Exception。
这会导致elasticsearch启动失败。

(3) 在哪里配置操作系统设置基于你的安装方式和你使用的操作系统。

• 如果你是通过tar包安装的，system settings可以通过如下方式配置:
  (a) 通过 ulimit 进行临时配置
  (b) 通过 /etc/security/limits.conf 进行永久配置

• 如果你是通过systemd方式安装，则可以通过systemd配置文件来设置。

使用ulimit设置:

(必须使用root，而且limit的设置只应用于当前session)

sudo su
ulimit -n 65536
su elasticsearch

通过 /etc/security/limits.conf 设置：

(可以为特定用户永久设置)，在这个文件中增加:

elasticsearch - nofile 65536

通过 /etc/sysconfig/elasticsearch 文件设置：

当使用RPM包安装时，可以通过这个文件进行设置环境变量和system settings。

通过 systemd Configuration 设置:

当使用RPM包安装于使用systemd的系统时，limits必须通过systemd配置。
systemd的服务文件 /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service 包含了默认的配置。
要覆盖这个默认配置，可以增加一个文件于 /etc/systemd/system/elasticsearch.service.d/elasticsearch.conf 并配置一些更改，例如：

[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

设置JVM选项：

设置JVM选项(包括系统属性和JVM选项)的推荐方法是通过 jvm.options 配置文件。
该文件默认位置为 config/jvm.options。
这个文件的每一行都必须是以 - 开头，你可以在其中增加自己的JVM选项。
另一种方式是通过 ES_JAVA_OPTS 环境变量，例如：

export ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Djava.io.tmpdir=/path/to/temp/dir"

这个环境变量可以在 /etc/sysconfig/elasticsearch 中指定。

设置 JVM heap size：

默认情况下，elasticsearch告诉JVM使用最小heap size和最大heap size为2GB。
当在生产环境中时，需要增加这个值。
在 jvm.options 中通过 -Xms 和 -Xmx 来设置这个值。
这个值的大小取决于 可用内存的大小。好的规则如下：

• (a) 将 Xms 和 Xmx 设置成一样的值

• (b) 越多的heap设置，elasticsearch就能缓存更多的数据。
  但是注意太大的heap会导致你长时间的垃圾回收中断。

• (c) 设置Xmx不要超过你的物理内存的50%，要为内核文件系统留有足够的内存。

• (d) 不要设置Xmx 超过JVM 用于 压缩 object pointers的临界点，这个临界点大约为32GB。你可以通过查看日志中的一行(如下所示)来验证它:
  heap size [1.9gb], compressed ordinary object pointers [true]

• (e) 最好是尝试停留在below the threshold for zero-based compressed oops；精确的临界值是变化的，但是26GB一般而言是安全的，但是在有些系统上可以达到30GB。你可以验证它，通过使用JVM选项 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintCompressedOopsMode 启动elasticsearch，并查找像下面的行:
  heap address: 0x000000011be00000, size: 27648 MB, zero based Compressed Oops
  这显示了 zero-based compressed oops are enabled，而不是
  heap address: 0x0000000118400000, size: 28672 MB, Compressed Oops with base: 0x00000001183ff000

还可以通过环境变量配置JAVA 选项：

ES_JAVA_OPTS="-Xms2g -Xmx2g" ./bin/elasticsearch 
ES_JAVA_OPTS="-Xms4000m -Xmx4000m" ./bin/elasticsearch 

(5) 禁用swapping ：

大部分操作系统都尝试使用尽可能多的文件系统缓存并急切地swap out未使用的应用程序缓存。
这会导致JVM heap被swapped out to disk。
swapping对于性能和node的稳定性来说是很坏的，应该尽可能阻止它发生。
它会导致垃圾回收达数分钟而不是毫秒级别。

启用 bootstrap.memory_lock ：

第一个选项是使用 mlockall 来尝试lock进程地址到RAM中，阻止任何的elasticsearch 内存被swapped out。
在配置文件中设置：

bootstrap.memory_lock: true

注意：mlockall可能会导致JVM或shell session退出，如果它尝试分配了超过了可用的内存！
在elasticsearch启动后你可以看到这个配置是否生效了,通过

GET _nodes?filter_path=**.mlockall
elServer="10.162.159.24:9200"
curl -XGET "${elServer}/_nodes?filter_path=**.mlockall"

如果你看到 mlockall=false，那就意味着mlockall请求失败了。你还会在logs中看到一行更详细的信息

Unable to lock JVM Memory.

一般来说，最可能的原因是运行elasticsearch的用户没有权限来lock memory，这可以通过如下方式解决：

• (1) tar包方式安装的：
  在运行elasticsearch之前使用root用户设置 ulimit -l unlimited ，或在 /etc/security/limits.conf 中设置 memlock=unlimited。

  elasticsearch - memlock unlimited
  
  

• (2) rpm包安装于使用systemd系统的：
  在环境变量配置文件中设置 LimitMEMLOCK=infinity

另一个可能的原因是临时文件目录/tmp被挂载为 noexec 。
这可以通过指定一个新的临时文件夹来解决，通过设置 ES_JAVA_OPTS，如下所示

export ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Djava.io.tmpdir=/path/to/temp/dir"

或在jvm.options配置文件中设置JVM flag。

第二个选项是彻底禁用swap
一般来说elasticsearch独立运行于一个box中，并且它的Memory usage通过JVM选项操纵。
那就不需要启用swapped。
在linux操作系统中，你可以通过如下命令来来禁用它：

sudo swapoff -a

要永久禁用，就编辑 /etc/fstab 并注释任何包含swap的行。

另一个选项是设置 vm.swappiness=1 。

这不会影响整个操作系统在紧急情况下的swap。

File Descriptors ：

elasticsearch需要使用大量的文件描述符，如果用超了，会是灾难性的并很可能导致数据丢失。
确保将其设置为至少65536。

• 如果是用tar包的安装方式：
  先通过使用root用户 ulimit -n 65536 然后启动elasticsearch。
  或者 通过 /etc/security/limits.conf 文件设置 nofile 为65536。

  elasticsearch - nofile 65536
  
  

• RPM包安装方式的默认设置已经是65536。

你可以通过如下API检查 max_file_descriptors 配置

GET _nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors
elServer="10.162.159.24:9200"
curl -XGET "${elServer}/_nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors"

Virutal memory：

elasticsearch默认使用 hybrid mmapfs / niofs 文件夹存储它的indices。
操作系统默认的mmap counts limits一般都太小了，可能会导致内存溢出。

你可以使用root执行下面的命令来增加这个limits：

sysctl -w vm.max_map_count=262144

要永久设置，就更新 /etc/sysctl.conf 中的 vm.max_map_count 设置。
RPM包安装方式会自动设置，不需要额外的配置。

number of threads：

elasticsearch使用很多的thread pools来执行不同类型的操作。
要确保elasticsearch至少可以创建2048个线程。
可以通过使用root用户执行 ulimit -u 2048 来临时设置，或通过 /etc/security/limits.conf 设置 nproc=2048来永久设置。

elasticsearch - nproc 2048

2.6 升级 elasticsearch

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-upgrade.html

2.7 停止elasticsearch

• (1) 一个常规的shutdown可以让elasticsearch有机会cleanup并close outstanding resources。例如一个node会将其自身从cluster中移除，sync translogs到磁盘上，执行其他的相关cleanup activities。
• (2) 如果你使用service的方式运行elasticsearch，你可以通过systemctl stop的方式
• (3) 如果你使用直接运行的方式运行elasticsearch，你可以通过Ctrl+C或发送SIGTERM信号。
• (4) 在elasticsearch VM的生命周期内，可能会发生fatal errors，这会导致VM处于一个有问题的状态。这些erros包括内存溢出、VM的内部错误、严重的I/O错误。

当elasticsearch检测到VM遇到这样的错误时，它会尝试log error并halt VM。
当elasticsearch开始了这样的一个shutdown，它不会馋鬼的shutdown，其进程也会返回一个特定的状态码来指示发生了什么错误。

3. API 约定

elasticsearch REST APIs使用HTTP返回JSON数据。

3.1 Multiple Indices:

所有的index参数都支持多个，可以简单的 test1,test2,...,_all表示所有Indices，
支持通配符，test* 或 test 或 tet 或 test ，
还支持 + 和 -，例如 +test* ， -test3 。

3.2 date math support in index names:

例子： index的名称使用了date math

GET /<logstash-{now/d}>/_search
GET /%3Clogstash-%7Bnow%2Fd%7D%3E/_search
elServer="10.162.159.24:9200"
curl -XGET "${elServer}/%3Clogstash-%7Bnow%2Fd%7D%3E/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
      {
        "query" : {
          "match": {
            "test": "data"
          }
        }
      }

注意 < > 需要urlcode

格式为 <static_name{date_math_expr{date_format|time_zone}}>

3.3 通用选项

• (1) ?pretty=true 表示返回的JSON有缩进，只在debugging时使用它！

• (2) Date math

• (3) response filtering: filter_path, 例子：

  GET /_search?q=elasticsearch&filter_path=took,hits.hits._id,hits.hits._score
  elServer="10.162.159.24:9200"
  curl -XGET "${elServer}/_search?q=elasticsearch&filter_path=took,hits.hits._id,hits.hits._score"
  
  

• (4) flat settings： 当其设置为true时，返回的是flat格式的数据。

• (5) Parameters： false是指 false、0、no、off 。其他的值都是 true。
  时间单位：2d = days h=hours m=minutes micros=microseconds nanos=nanoseconds
  byte size units：b=Bytes kb mb gb tb pb
  没有单位的quantities：k m g t p
  长度单位： mi或miles、yd或yards、ft或feet、in或inch、km或kilometers、m或meters、cm或centimiters、mm或millimeters、NM或nmi或nauticalmiles(海里)
  Fuzziness(模糊不清的):0,1,2=匹配任意一个 0..2 、3..5 、 >5
  启用Stack traces：默认情况下，当一个请求返回错误时，elasticsearch不包含stacktrace。你可以启用它，通过设置 error_trace=true。

• Request body In query string： 对于一些非POST请求不接受Request body的库来说，你可以通过将Request body作为source的参数来代替。

3.4 URL-based access control:

• (1) 很多用户使用with URL-based access control的代理来安全访问到elasticsearch indices。

• (2) 对于 multi-search、multi-get和bulk请求，用户可以在URL中选择指定一个index，和在每个individual Request的Request body中。这会导致URL-based access control面临挑战。

• (3) 要阻止用户覆盖URL中已经指定的index，可以在 config.yml 中设置

  rest.action.multi.allow_explicit_index: false
  
  

  这个值默认是true。当设置为false时，elasticsearch会拒绝这样的请求，
  什么样的请求？就是在Request body中显式指定了index 的请求。

4. Modules

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules.html

这个章节包含各个modules，它们负责elasticsearch功能的各个方面。
每个module都可能包含静态配置(在每个node上通过 elasticsearch.yml 文件配置)和动态配置(通过 Cluster APIs中的cluster-update-settings 进行动态配置)。

这个章节包含的模块有:

4.1 Cluster-level routing and shard allocation

(控制 where、when、how shards被分配到nodes上) :
master的一个主要职能就是决定哪些shards被分配到哪些nodes上，和什么时候在nodes之间移动shards以达到rebalance集群。

4.1.1 Cluster level shard Allocation：

shard Allocation是分配shards到nodes上的过程。
这可以发生在 initial recovery时、replica Allocation时、rebalancing时、或当nodes被增加或移除时。
这部分设置主要是动态设置，关于shard Allocation settings、shard rebalancing settings、shard balancing heuristics(启发法)。

4.1.2 Disk-based Shard Allocation:

elasticsearch在决定是否分配新的shards到那个节点之前，或将shards从那个节点重新分配到别处之前，会将可用的磁盘空间作为考虑的因素。 这部分设置可以是静态配置，也可以动态更改(使用cluster-update-settings API)。

4.1.3 Shard Allocation Awareness：

当在同一个物理主机上运行多个VMs时，或在多个机架上运行、或在多个可awareness的zones上运行时，很有可能同一台server上、同一个机架上、或同一个zone上会同时发生crash。
如果elasticsearch可以识别你的硬件的物理配置，它就可以确保primary shards和它的replica shards分开存放。
这部分设置可以是静态配置，也可以动态更改(使用cluster-update-settings API)。

4.1.4 Shard Allocation Filtering：

虽然 Index Shard Allocation APIs提供了per-index级别的设置来控制shards到nodes的Allocation，cluster-level shard Allocation Filtering还能允许你允许或禁止任意index的shards到特定nodes的Allocation。
经典使用案例是当你想decommission(使退役) 一个节点时，并且你想将shards从那个节点移到其他节点。
使用动态 APIs 设置

4.1.5 Miscellaneous(混杂的) cluster settings：

包括Metadata、index tombstones(墓碑)、Logger的设置。

4.2 Discovery

(nodes如何彼此发现来组成集群) ：
负责发现集群中的节点，并选举master node。
注意，elasticsearch是一个基于点到点的系统，nodes之间直接互相通信。
所有的main APIs(index、delete、search)并不和master节点通信。
master节点的职责是维护整个cluster的状态，还有当节点加入或离开集群时重新分配shards。
集群的状态发生更改时，集群的状态会通知到集群中其他节点(传播方式基于实际的Discovery实现方式)。
Zen Discovery是elasticsearch内置的Discovery module，也是默认值。
Zen Discovery和其他module集成在一起使用，例如，节点之间所有的通信使用transport module完成。
它被分成了几个子modules，包括ping、unicast、master election、fault detection、cluster state updates、no master block

4.3 Gateway

(在recovery可以开始之前需要多少nodes加入到集群中)：
Local gateway module存储在整个集群重启时的集群状态和shards data。
这部分设置主要是静态配置，必须配置好于master node

4.4 HTTP

(控制HTTP REST Interface的设置)：
http module允许你通过HTTP暴露elasticsearch APIs。
这部分配置通过 elasticsearch.yml 配置。
包括

• http.port :(默认是9200-9300)、会绑定第一个可用的端口。
• http.publish_port : HTTP客户端用来跟node通信的端口。用于当节点位于proxy或防火墙后面，并且 http.port 不能直接从外面访问。默认值和通过 http.port 的设置值相同。
• http.bind_host: 默认值同 http.host 或 network.bind_host
• http.publish_host: 默认值同 http.host 或 network.bind_host
• http.host : 用于设置 http.bind_host 和 http.publish_host 。默认值同 network.host
• ...

还可以禁用HTTP, ( http.enabled=false )。
elasticsearch节点(还有Java clients)之间的内部通信使用 transport interface通信，不是HTTP。所以在那些不准备提供HTTP APIs的节点上禁用HTTP APIs也是有用的。

4.5 Indices

(全局的index相关的设置）:
indices module控制index相关的设置，这些设置全局管理所有的indices，而不是per-index级别。
可用的设置包括:

• Circuit breaker: 设置内存使用的限制来避免内存溢出。
• Fielddata cache：设置用于fielddata cache的in-memory的heap的使用量限制。
• node query cache：
• indexing buffer：
• shard request cache：
• recovery：

4.6 Network

(默认的network设置) :
elasticsearch默认只绑定到localhost。
常用的network设置有:

• network.host : 节点会绑定到这个hostname或IP地址，并发布这个host给其他节点。默认是 local ，其他可选的还有 [networkInterface] 、 site 、 global ，分别表示特定网卡节点绑定的IP地址、site-local地址(例如 192.168.0.1)、全局地址(例如8.8.8.8)
• discovery.zen.ping.unicast.hosts : 为了加入集群，节点需要知道集群中其他一些节点的IP地址。
• http.port :
• transport.tcp.port : 绑定的用于节点之间通信使用的端口。默认是9300-9400。
• ...

4.7 Node client

(加入到集群但是不扮演master node的角色) :
集群中的每个节点默认都可以处理HTTP和transport traffic。
transport layer只用于节点(还有Java TransportClient)之间的通信；
HTTP layer只用于外部REST client的访问。
集群中的所有节点都知道其他所有的节点，并转发client请求到相应的节点，每个节点都服务于一个或多个用途:

• master-eligible node: 设置 node.master:true ,也是默认值，这使得节点有资格被选举为master node，master node控制集群。
• data node：设置 node.data:true ，也是默认值，data节点持有数据并执行数据相关的操作，例如CRUD、search和Aggregations。
• ingest(摄取，吸收) node ：设置 node.ingest:true ，也是默认值。ingest node可以应用一个 ingest pipeline到一个document，以便在index它之前转换并充实该document。这个工作很重，所以使用专门的ingest node，并且在master node和data node上设置 ingest.node:false
• tribe node: 通过设置 tribe.* 相关设置，这些设置可以让节点可以连接多个集群并可以跨集群 执行search和其他操作 。

默认情况下，节点是 master-eligible和data node，而且可以当作 ingest node(虽然不建议)。
随着集群的增长，建议master node和data node也分开。

4.8 Painless

(elasticsearch使用的内置的脚本语言,被设计为让elasticsearch尽可能地安全)

4.9 Plugins

(使用扩展的插件) :

4.10 Scripting

(使用Lucene表达式、Groovy、Python、Javascript的自定义的脚本。你也可以使用内置的脚本语言Painless来编写脚本) ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting.html

scripting module让你能够使用脚本来evaluate自定义的表达式。
例如，你可以使用脚本来返回一个“script fields”作为搜索请求的一部分。
默认的脚本语言是 Painless。
额外的 lang 插件让你能够运行其他语言的脚本。
一般用途的语言有 painless、groovy、javascript、python，特定用途的语言(不灵活，但对特定任务有很好的性能)有 expression、mustache、java。

如何使用？

"script":{"lang":"...","inline"|"sorted"|"filter":"...","params":{ ... } }

4.11 Snapshot/Restore

(使用 snapshot/restore 备份你的data) :
snapshot and restore module 允许你创建单独Indices或整个集群的snapshots到一个远端repository，像共享文件系统、S3、HDFS。
这些snapshots不是档案文件，因为它们只能被可以识别index的elasticsearch版本恢复。
这意味着 在2.x版本创建的snapshots可以被恢复到5.x，在1.x版本创建的snapshots可以被恢复到2.x，但是1.x版本创建的snapshots不能被恢复到5.x。

• 在snapshot或restore操作之前，你必须先注册一个snapshot repository到elasticsearch中。通过一个HTTP API
• 一个repository可以包含同一个集群的多个snapshots。snapshots通过唯一的名称标识自己。

4.12 Thread pools

(elasticsearch使用的专用的thread pools的信息) ：
一个节点持有几个thread pools以达到改善threads的内存消耗。
许多这样的pools一般还有一个queues与它们关联，这些queues允许pending requests而不是丢弃他们。
一些重要的thread pools有：

• generic ：通用操作(例如 后台的node recovery)使用。threadpool类型为scaling
• index： index/delete操作使用。threadpool类型为fixed，其size是 # of available processors，queue size of 200.这个pool的最大size是 1 + # of available processors
• search： count/search/suggest操作使用。threadpool类型为fixed，其size是 int((# of available_processors * 3) / 2) + 1, queue_size of 1000 。
• get : get操作使用。threadpool类型为fixed，其size是 # of available processors, queue_size of 1000.
• bulk ： bulk操作使用。 threadpool类型为fixed，其size是 # of available processors, queue_size of 50 。这个pool的最大size是 1 + # of available processors
• ...

4.13 Transport

(配置transport networking layer,用于Elasticsearch在内部nodes之间通信用的使用) ：
Transport机制是完全异步的，这意味着没有任何一个thread会阻塞等待一个response。
这样做的好处是首先解决了C10k problem，同时也是scatter(broadcast)/gather操作的理想解决方案，例如在elasticsearch中的search操作。

TCP Transport是Transport module的一个实现。它有如下设置：

transport.tcp.port : 默认是 9300-9400
transport.host : 
...

4.14 Tribe nodes

(加入一个或多个clusters的tribe node，并扮演它们之间联邦 client的角色) :
tribe node 会检索其连接的所有集群的集群状态，并将它们合并成一个全局的集群状态。
有了这些信息在手上，它能够对所有集群的节点执行读写操作，就像它们在本地一样。
要想让一个节点称为tribe node，只需要简单的在 elasticsearch.yml 中配置:

tribe:
        t1: 
            cluster.name:   cluster_one
        t2: 
            cluster.name:   cluster_two 

t1和t2是任意的名称，表示要连接到的集群。

5. Index Modules

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html
Index Modules are modules created per index，并控制一个index相关的方方面面。
index level settings可以被设置为per-index。可以是动态设置，也可以静态设置。

6. Ingest Node

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest.html
ingest=提取

你可以使用ingest node在实际的indexing 发生之前 来预处理documents，这些预处理操作会拦截bulk和index请求，应用transformations，然后将documents传回给index或bulk APIs。

你可以让任意的节点具有ingest功能，也可以设置专门的ingest node(推荐)。
ingest默认是在所有节点上启用的。
要禁用它就在 elasticsearch.yml 中设置:

node.ingest: false

7. How to

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html

7.1 常规推荐

• 不要返回大的结果集：返回top documents是非常好的。如果你非要返回大的结果集，请使用Scroll API。
• 避免大的documents： 默认的 http.max_context_length=100MB ，elasticsearch会拒绝index超过这个值得documents。你可以决定增大这个值，但是Lucene仍然有最大值为大约2GB。
• 避免sparsity(数据稀疏):在Lucene后面的数据结构，是elasticsearch为了index和存储数据所依赖的，最好工作于抽魔的数据，例如所有的documents都拥有相同的fields。
• 避免在相同的index中存放不相关的数据
• 标准化document structures
• 避免types：types可能听起来是一个不错的方式来存储多个tenants到一个单独的index中。但是它们不是：如果你的types不是有非常类似的mappings，你需要考虑将他们移动到专用的index中
• 禁用 norms 和 doc_values on sparse(稀疏的、缺少的) fields：如果上面的建议都不符合你的情况，你可能要检查在你的sparse fields上你是否真的需要 norms 和 doc_values 。norms 可以被禁用，如果producing scores不是必须的，doc_values可以被禁用如果不使用sorting和Aggregations。注意不要轻易下这个决定，因为这些参数不能动态更改，所以你需要reindex，如果你意识到你需要 norms 或 doc_values。

7.2 Recipes(食谱)

• mixing exact search with stemming(词干提取):
• getting consistent scoring :
  (a) scores are not reproducible:
  (b) relevancy looks wrong:

7.3 调优 indexing speed

• 使用bulk requests
• 使用multiple workers/threads 来发送数据给elasticsearch：
• 增加refresh间隔
• 禁用refresh和replicas for initial loads
• 禁用swapping
• 为filesystem cache留出内存
• 使用auto-generated ids
• 使用更快的hardware
• indexing buffer size

7.4 调优 search speed

• 为filesystem cache留出内存
• 使用更快的hardware
• document 建模
• Pre-index data
• Mappings ：一些数据是数字并不意味着它总是应该被mapped as a numeric field。有时应该被mapped as keyword 而不是integer 或 long。
• avoid scripts：如果一定要使用，你应该选择 painless 和 expressions 引擎。
• search rounded date： 在 日期类型的fields上的查询使用 now 一般不能cacheable。然而使用一个rounded date经常是可以接受的，并且可以使用缓存。
• 强制合并 read-only indices：
• warm up gloal ordinals：
• warm up the filesystem cache

7.5 调优 disk usage

• 禁用你不需要的features
• 不要使用默认的动态string mappings
• 禁用 _all
• 使用 best_compression :
• 使用smallest numeric type that is sufficient

作者：坚持到底v2
链接：//www.greatytc.com/p/6a700cc61913