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    Docker-compose 建立ELK集群的实现方法

    全部编排文件和配置文件可以访问我的 Github ,大家只要修改配置文件中的路径即可快速搭建一个3实例的ES集群和一个Kibana实例。

    规划

    计划创建3个ES实例组成一个集群,同时创建一个Kibana实例连接该集群。每个ES实例使用本地配置文件,方便配置文件的保存和版本管理。Kibana的配置文件也放在本地,通过文件映射的方式挂载到容器内。

    总的目录结构如下:

    $ tree
    .
    ├── docker-compose.yml
    ├── kibana.yml
    ├── node1
    │ └── es1.yml
    ├── node2
    │ └── es2.yml
    └── node3
     └── es3.yml
    
    3 directories, 5 files
    
    

    编排文件

    主要的编排文件是 docker-compose.yml

    version: "2.1"
    services:
     es-node1:
     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.0
     hostname: es-node1
     expose: #不会将端口暴露给容器外应用
     - "9001"
     ports: #将端口暴露到宿主机中
     - "9200:9200"
     - "9300:9300"
     volumes:
     - ~/Projects/sh-valley/docker-conf/elasticstack/cluster/node1/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
     environment:
     - cluster.name=es-cluster
     - bootstrap.memory_lock=true
     - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
     ulimits:
     memlock:
     soft: -1
     hard: -1
     networks:
     es-cluster-network:
     ipv4_address: 172.21.0.10
     es-node2:
     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.0
     hostname: es-node2
     expose: #不会将端口暴露给容器外应用
     - "9002"
     ports: #将端口暴露到宿主机中
     - "9201:9201"
     - "9301:9301"
     volumes:
     - ~/Projects/sh-valley/docker-conf/elasticstack/cluster/node2/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
     environment:
     - cluster.name=es-cluster
     - bootstrap.memory_lock=true
     - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
     ulimits:
     memlock:
     soft: -1
     hard: -1
     networks:
     es-cluster-network:
     ipv4_address: 172.21.0.11
     es-node3:
     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.0
     hostname: es-node3
     expose: #不会将端口暴露给容器外应用
     - "9003"
     ports: #将端口暴露到宿主机中
     - "9202:9202"
     - "9302:9302"
     volumes:
     - ~/Projects/sh-valley/docker-conf/elasticstack/cluster/node3/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
     environment:
     - cluster.name=es-cluster
     - bootstrap.memory_lock=true
     - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
     ulimits:
     memlock:
     soft: -1
     hard: -1
     networks:
     es-cluster-network:
     ipv4_address: 172.21.0.12
     kibana:
     image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.7.0
     ports:
     - "5601:5601"
     volumes:
     - ~/Projects/sh-valley/docker-conf/elasticstack/cluster/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
     environment:
     - ELASTICSEARCH_URL=http://es-node1:9200
     networks:
     - es-cluster-network
    networks:
     es-cluster-network:
     driver: bridge
     ipam:
     driver: default
     config:
     - subnet: 172.21.0.0/16
     gateway: 172.21.0.1
    

    ES配置文件只选取了一个示例如下:

    cluster.name: elasticsearch-cluster
    node.name: es-node1
    network.bind_host: 0.0.0.0
    network.publish_host: 172.21.0.10
    http.port: 9200
    transport.tcp.port: 9300
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    node.master: true 
    node.data: true 
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.21.0.10:9300","172.21.0.11:9301","172.21.0.12:9302"]
    discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
    

    Kibana的配置文件如下

    server.name: kibana
    server.host: "0"
    elasticsearch.hosts: [ "http://es-node1:9200", "http://es-node2:9201", "http://es-node3:9202" ]
    xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: false
    

    启动命令

    配置文件准备好之后,就可以启动集群了

    $ docker-compose up -d

    启动过程可能会比较慢,通过命令行可以看到集群节点

    $ curl http://localhost:9200/_cat/nodes
    172.21.0.12 51 96 29 6.53 6.43 3.72 md - es-node3
    172.21.0.11 47 96 30 6.53 6.43 3.72 mdi - es-node2
    172.21.0.10 49 96 30 6.53 6.43 3.72 mdi * es-node1
    

    后续使用过程中可以通过 docker-compose 命令启动、停止服务,如果不想保留相关的实例,可以使用 docker-compose down 关闭并删除容器。

    参考资料

    elasticsearch document
    docker-compose自定义网络,固定容器ip地址
    docker-compose ports和expose的区别

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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