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JavaWeb项目架构之Elasticsearch日志处理系统

2018-01-23 6308
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本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL，高可用系列 2核4GB
日志服务 SLS，月写入数据量 50GB 1个月
简介： 简介 Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。 特性 安装方便：没有其他依赖，下载后安装非常方便；只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群 JSON：输入/输出格式为 JSON，意味.

Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。

timg

特性

  • 安装方便：没有其他依赖，下载后安装非常方便；只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群
  • JSON：输入/输出格式为 JSON，意味着不需要定义 Schema，快捷方便
  • RESTful：基本所有操作（索引、查询、甚至是配置）都可以通过 HTTP 接口进行
  • 分布式：节点对外表现对等（每个节点都可以用来做入口）；加入节点自动均衡
  • 多租户：可根据不同的用途分索引；可以同时操作多个索引

集群

其中一个节点就是一个 ES 进程，多个节点组成一个集群。一般每个节点都运行在不同的操作系统上，配置好集群相关参数后 ES 会自动组成集群（节点发现方式也可以配置）。集群内部通过 ES 的选主算法选出主节点，而集群外部则是可以通过任何节点进行操作，无主从节点之分（对外表现对等/去中心化，有利于客户端编程，例如故障重连）。

分片

ES 是一个分布式系统，我们一开始就应该以集群的方式来使用它。它保存索引时会选择适合的“主分片”（Primary Shard），把索引保存到其中（我们可以把分片理解为一块物理存储区域）。分片的分法是固定的，而且是安装时候就必须要决定好的（默认是 5），后面就不能改变了。

既然有主分片，那肯定是有“从”分片的，在 ES 里称之为“副本分片”（Replica Shard）。副本分片主要有两个作用：

  • 高可用：某分片节点挂了的话可走其他副本分片节点，节点恢复后上面的分片数据可通过其他节点恢复
  • 负载均衡：ES 会自动根据负载情况控制搜索路由，副本分片可以将负载均摊

索引

ES

RESTful

这个特性非常方便，最关键的是 ES 的 HTTP 接口不只是可以进行业务操作（索引/搜索），还可以进行配置，甚至是关闭 ES 集群。下面我们介绍几个很常用的接口：

  • /_cat/nodes?v：查集群状态
  • /_cat/shards?v：查看分片状态
  • /${index}/${type}/_search?pretty：搜索

v 是 verbose 的意思，这样可以更可读（有表头，有对齐），_cat 是监测相关的 APIs，/_cat?help 来获取所有接口。${index} 和 ${type} 分别是具体的某一索引某一类型，是分层次的。我们也可以直接在所有索引所有类型上进行搜索：/_search。

日志处理

前面介绍了那么多Elasticsearch简介和特性，大多源自官方介绍和百度，其实写这篇文章的目的就是如何基于Elasticsearch构建网站日志处理系统，通过数据同步工具等一些列开源组件来快速构建一个日志处理系统，后面附项目Demo雏形，并不完善，初步成型中。

开发环境

JDK1.7、Maven、Eclipse、SpringBoot1.5.9、elasticsearch2.4.6、Dubbox2.8.4、zookeeper3.4.6、Vue、Iview

版本介绍

spring-boot-starter-parent-1.5.9.RELEASE、spring-data-elasticsearch-2.1.9.RELEAS、elasticsearch-2.4.6(5.0+以上需要依赖JDK8)

截止2018年1月22日，ElasticSearch目前最新的已到6.1.2，但是spring-boot的更新速度远远跟不上ElasticSearch更新的速度，目前spring-boot支持的最新版本是elasticsearch-2.4.6。

服务说明

使用本地ElasticSearch服务(application-dev.properties)
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
#默认就是本机,如果要使用远程服务器，或者局域网服务器，那就需要在这里配置ip:prot;可以配置多个，以逗号分隔，相当于集群。
#Java客户端：通过9300端口与集群进行交互
#其他所有程序语言：都可以使用RESTful API，通过9200端口的与Elasticsearch进行通信。
#spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.1.180:9300
使用远程ElasticSearch服务(application-dev.properties)

项目结构

├─src
│  ├─main
│  │  ├─java
│  │  │  └─com
│  │  │      └─itstyle
│  │  │          └─es
│  │  │              │  Application.java
│  │  │              │  
│  │  │              ├─common
│  │  │              │  ├─constant
│  │  │              │  │      PageConstant.java
│  │  │              │  │      
│  │  │              │  └─interceptor
│  │  │              │          MyAdapter.java
│  │  │              │          
│  │  │              └─log
│  │  │                  ├─controller
│  │  │                  │      LogController.java
│  │  │                  │      
│  │  │                  ├─entity
│  │  │                  │      Pages.java
│  │  │                  │      SysLogs.java
│  │  │                  │      
│  │  │                  ├─repository
│  │  │                  │      ElasticLogRepository.java
│  │  │                  │      
│  │  │                  └─service
│  │  │                      │  LogService.java
│  │  │                      │  
│  │  │                      └─impl
│  │  │                              LogServiceImpl.java
│  │  │                              
│  │  ├─resources
│  │  │  │  application-dev.properties
│  │  │  │  application-prod.properties
│  │  │  │  application-test.properties
│  │  │  │  application.yml
│  │  │  │  spring-context-dubbo.xml
│  │  │  │  
│  │  │  ├─static
│  │  │  │  ├─iview
│  │  │  │  │  │  iview.css
│  │  │  │  │  │  iview.min.js
│  │  │  │  │  │  
│  │  │  │  │  └─fonts
│  │  │  │  │          ionicons.eot
│  │  │  │  │          ionicons.svg
│  │  │  │  │          ionicons.ttf
│  │  │  │  │          ionicons.woff
│  │  │  │  │          
│  │  │  │  ├─jquery
│  │  │  │  │      jquery-3.2.1.min.js
│  │  │  │  │      
│  │  │  │  └─vue
│  │  │  │          vue.min.js
│  │  │  │          
│  │  │  └─templates
│  │  │      └─log
│  │  │              index.html
│  │  │              
│  │  └─webapp
│  │      │  index.jsp
│  │      │  
│  │      └─WEB-INF
│  │              web.xml
│  │              
│  └─test
│      └─java
│          └─com
│              └─itstyle
│                  └─es
│                      └─test
│                              Logs.java
│

项目演示

演示网址：http://es.52itstyle.com

项目截图

ES_index

分页查询

使用ElasticsearchTemplate模板插入了20万条数据，本地向外网服务器(1核1G)，用时60s+，一分钟左右的时间。虽然索引库容量有增加，但是等了大约 10分钟左右的时间才能搜索出来。

分页查询到10000+的时候系统报错，Result window is too large，修改config下的elasticsearch.yml 追加以下代码即可：

# 自行定义数量
index.max_result_window : '10000000'

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

Java API

Elasticsearch为Java用户提供了两种内置客户端：

  • 节点客户端(node client)：
    节点客户端，顾名思义，其本身也是Elasticsearch集群的一个组成部分。以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
  • 传输客户端(Transport client)：
    这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用Elasticsearch传输协议(Elasticsearch Transport Protocol)。集群中的节点之间也通过9300端口进行通信。如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。

安装Elasticsearch-Head

elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具，可以对集群进行傻瓜式操作。你可以通过插件把它集成到es（首选方式）,也可以安装成一个独立webapp。

es-head主要有三个方面的操作：

  • 显示集群的拓扑,并且能够执行索引和节点级别操作
  • 搜索接口能够查询集群中原始json或表格格式的检索数据
  • 能够快速访问并显示集群的状态

插件安装方式、参考：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

  • for Elasticsearch 5.x: site plugins are not supported. Run as a standalone server
  • for Elasticsearch 2.x: sudo elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
  • for Elasticsearch 1.x: sudo elasticsearch/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head/1.x
  • for Elasticsearch 0.x: sudo elasticsearch/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head/0.9

安装成功以后会在plugins目录下出现一个head目录，表明安装已经成功。

浏览截图：

ES_head

x-pack监控

Elasticsearch、Logstash 随着 Kibana 的命名升级直接从2.4跳跃到了5.0，5.x版本的 ELK 在版本对应上要求相对较高，不再支持5.x和2.x的混搭，同时 Elastic 做了一个 package ，对原本的 marvel、watch、alert 做了一个封装，形成了 x-pack 。

安装：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/installing-xpack-es.html

用户管理
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户，当然这里可以通过kibana的web界面进行用户和用户组的管理。

修改elastic用户的密码：

curl -XPUT -u elastic 'localhost:9200/_xpack/security/user/elastic/_password' -d '{
  "password" : "123456"
}'

IK Analysis for Elasticsearch

下载安装：

由于Elasticsearch版本是2.4.6，这里选择IK版本为1.10.6

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.10.6/elasticsearch-analysis-ik-1.10.6.zip

下载解压以后在 Elasticsearch 的config下的elasticsearch.yml文件中，添加如下代码(2.0以上可以不设置)。

index:  
      analysis:                     
        analyzer:        
          ik:  
              alias: [ik_analyzer]  
              type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider  
          ik_max_word:  
              type: ik  
              use_smart: false  
          ik_smart:  
              type: ik  
              use_smart: true

或者

index.analysis.analyzer.ik.type : “ik”

安装前：

http://192.168.1.180:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我爱你中国
{
  "tokens" : [ {
    "token" : "我",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 1,
    "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "爱",
    "start_offset" : 1,
    "end_offset" : 2,
    "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "你",
    "start_offset" : 2,
    "end_offset" : 3,
    "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "中",
    "start_offset" : 3,
    "end_offset" : 4,
    "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "国",
    "start_offset" : 4,
    "end_offset" : 5,
    "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
    "position" : 4
  } ]
}

安装后：

http://121.42.155.213:9200/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=我爱你中国
{
  "tokens" : [ {
    "token" : "我爱你",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 3,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "爱你",
    "start_offset" : 1,
    "end_offset" : 3,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "中国",
    "start_offset" : 3,
    "end_offset" : 5,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  } ]
}

数据同步

使用第三方工具类库elasticsearch-jdbc实现MySql到elasticsearch的同步。

elasticsearch_jdbc

运行环境：
centos7.5、JDK8、elasticsearch-jdbc-2.3.2.0

安装步骤：

#!/bin/sh
# elasticsearch-jdbc 安装路径
bin=/home/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/bin
lib=/home/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0/lib
echo '{
    "type" : "jdbc",
    "jdbc": {
        # 如果数据库中存在Json文件 这里设置成false，否则会同步出错
        "detect_json":false,
        "url":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/itstyle_log??useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowMultiQueries=true",
        "user":"root",
        "password":"root",
        # 如果想自动生成_id,去掉第一个获取字段即可；如果想Id作为主键，把id设置为_id即可
        "sql":"SELECT id AS _id,id,user_id AS userId ,username,operation,time,method,params,ip,device_type AS deviceType,log_type AS logType,exception_detail AS exceptionDetail,
gmt_create AS gmtCreate,plat_from AS platFrom FROM sys_log",
        "elasticsearch" : {
             "host" : "127.0.0.1",#elasticsearch服务地址
             "port" : "9300" #远程elasticsearch服务 此端口一定要开放
        },
        "index" : "elasticsearch",# 索引名相当于库
        "type" : "sysLog" # 类型名相当于表
    }
}' | java \
       -cp "${lib}/*" \
       -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
       org.xbib.tools.Runner \
       org.xbib.tools.JDBCImporter
  • 这里是列表文本第四部：授权并执行
chmod +x mysql_import_es.sh
./mysql_import_es.sh

Repository和Template

Spring-data-elasticsearch是Spring提供的操作ElasticSearch的数据层，封装了大量的基础操作，通过它可以很方便的操作ElasticSearch的数据。

ElasticSearchRepository的基本使用

@NoRepositoryBean
public interface ElasticsearchRepository<T, ID extends Serializable> extends ElasticsearchCrudRepository<T, ID> {

    <S extends T> S index(S entity);

    Iterable<T> search(QueryBuilder query);

    Page<T> search(QueryBuilder query, Pageable pageable);

    Page<T> search(SearchQuery searchQuery);

    Page<T> searchSimilar(T entity, String[] fields, Pageable pageable);

    void refresh();

    Class<T> getEntityClass();
}

ElasticsearchRepository里面有几个特殊的search方法，这些是ES特有的，和普通的JPA区别的地方，用来构建一些ES查询的。 主要是看QueryBuilder和SearchQuery两个参数，要完成一些特殊查询就主要看构建这两个参数。

1

一般情况下，我们不是直接是new NativeSearchQuery，而是使用NativeSearchQueryBuilder。 通过NativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilder1).withFilter(QueryBuilder2).withSort(SortBuilder1).withXXXX().build();这样的方式来完成NativeSearchQuery的构建。

2

3

ElasticSearchTemplate的使用

ElasticSearchTemplate更多是对ESRepository的补充，里面提供了一些更底层的方法。

这里我们主要实现快读批量插入的功能，插入20万条数据，本地向外网服务器(1核1G)，用时60s+，一分钟左右的时间。虽然索引库容量有增加，但是等了大约10分钟左右的时间才能搜索出来。

//批量同步或者插入数据
public void bulkIndex(List<SysLogs> logList) {  
    long start = System.currentTimeMillis();
    int counter = 0;  
    try {  
        List<IndexQuery> queries = new ArrayList<>();  
        for (SysLogs log : logList) {  
            IndexQuery indexQuery = new IndexQuery();  
            indexQuery.setId(log.getId()+ "");  
            indexQuery.setObject(log);  
            indexQuery.setIndexName("elasticsearch");  
            indexQuery.setType("sysLog");  
            //也可以使用IndexQueryBuilder来构建  
            //IndexQuery index = new IndexQueryBuilder().withId(person.getId() + "").withObject(person).build();  
            queries.add(indexQuery);  
            if (counter % 1000 == 0) {  
                elasticSearchTemplate.bulkIndex(queries);  
                queries.clear();  
                System.out.println("bulkIndex counter : " + counter);  
            }  
            counter++;  
        }  
        if (queries.size() > 0) {  
            elasticSearchTemplate.bulkIndex(queries);  
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("bulkIndex completed use time:"+ (end-start));  
        
    } catch (Exception e) {  
        System.out.println("IndexerService.bulkIndex e;" + e.getMessage());  
        throw e;  
    }  
}

开源项目源码(参考)：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-elasticsearch

作者： 小柒

出处： https://blog.52itstyle.com

分享是快乐的，也见证了个人成长历程，文章大多都是工作经验总结以及平时学习积累，基于自身认知不足之处在所难免，也请大家指正，共同进步。

文章标签：
检索分析服务 Elasticsearch版
云数据库 RDS MySQL 版
日志服务
Java
索引
数据格式
JSON
数据库连接
关键词：
项目检索分析服务 Elasticsearch版
日志服务系统
架构系统
检索分析服务 Elasticsearch版系统
项目日志服务
相关实践学习
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本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务，构建一个高效、精准的语义搜索系统，模拟电商场景，深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch（Elastic）就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch，如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理，最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。 &nbsp;
小柒2012
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