QPS达到30万的elasticsearch架设之道
架构是数据被logstash打到kafka,然后消费端从kafka通过hangout消费。最后到es来索引。
原理网上比较多,就不细说,现在主要来讲实战。
一、ES集群部署优化之道
部署准备:
1.修改文件limit
#!/bin/bash max=2500000 #check permission #check value #set temporary #set forever |
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2.修改内存lock
# allow user 'kafka' mlockall |
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添加到/etc/security/limits.conf
3.然后将es在其中的部署目录打包。
tar cf elast.tar /data/apps/elasticsearch-2.2.0
4.将包传到任意需要部署机器。
然后解压缩
tar xf elast.tar
5.修改配置文件
/data/apps/elasticsearch-2.2.0/config/elasticsearch.yml
cluster.name: 修改为同一集群代号 |
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node.name: 修改为本机hostname |
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path.data: 修改为本机数据目录,用逗号分隔 |
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bootstrap.mlockall: true 优化es内存设置,起来lock住内存 |
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network.host: 修改为本机ip |
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discovery.zen.ping.unicast.hosts:修改为集群所有的ip列表,利于发现其他节点 |
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以下为优化内存,防止gc和加速recovery的设置,默认加入即可。
indices.recovery.concurrent_streams: 24 indices.fielddata.cache.size: 20% |
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6.启动es,采用如下方式,注意内存不要超过32G。
export JAVA_HOME=/data/apps/jdk1.8.0_65 |
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二、KAFKA部署信息,与相关TOPIC创建
采用直接解压部署到
/data/app/kafka_2.10-0.9.0.1/
文件配置采用默认kafka配置。
/data/app/kafka_2.10-0.9.0.1/config/server.properties
这里需要修改下brok.id
broker.id= 每台kafka都有一个唯一id |
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启动方式是:
sudo -u kafka nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & |
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三、logstash部署方式介绍
由于每台日志机器需要采集日志到kafka队列。
所以采取每台日志机部署logstash方式。现在kss/ks3机器上都已经部署logstash.
部署logstash需要将该目录打包,然后传送到任一采集机,然后解压,修改如下启动脚本后启动即可。
bin/logstash -e 'input{file{ type=>".23.8" path=>"/data/logs/nginx/access.log"}}output{kafka{ bootstrap_servers => "xxx.68:10002" topic_id => "xxxslog" }}' #type为标志本机ip #path为日志路径 #output是kafka的地址列表,上表是武清机房的kafka地址 #topic_id是对应的topic |
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修改完毕的命令行可以直接以后台方式运行。这样就启动了日志采集进程。
四、日志消费程序部署与使用介绍
日志消费程序采用ctrip开源的hangout,具体git地址看这里。
https://github.com/childe/hangout
用ks3的具体配置为例:
inputs: #input为kafka ######################################################## 从Kafka读数据. 下面示例是说, 开2个线程取app这个topic的数据, 编码格式为plain纯文本. consumer_settings中的参数, 参考[kafka]官方文档](http://kafka.apache.org/documentation.html#consumerconfigs), 所有参数都可以在这里配置. 比较重要的是group.id, zookeeper.connect这两个, 一定要有. zookeeper.connect的格式为 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3. ######################################################## |
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