这里我们罗列一下我们的环境
10.19.18.88 zk1
10.19.16.84 zk2
10.19.11.44 zk3 这里公司需要接入kafka用于zipkin来定位调用链kafka 的地址是http://kafka.apache.org/zipkin 的地址是https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-ser
什么是zipkinZipkin 是 Twitter 的一个开源项目，允许开发者收集 Twitter 各个服务上的监控数据，并提供查询接口为什么要使用zipkin随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，当整个请求变慢或不可用时，我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的，这时就需要解决如何快读定位服务故障点，以对症下药。于是就有了分布式
1、以daemon模式运行 在生产环境中，会使用daemon进程的方式来启动es，而不是直接采用前台进程的方式来启动es，具体命令如下 ./bin/elasticsearch -d -p pid 上面命令中的-d option用来指定es以daemon进程方式启动，并且-p option指定将进程id记录在指定文件中 es启动后，日志信息可以在E
在/usr/local/elasticsearch目录下创建3个文件夹node01、node02、node03将elasticsearch-6.5.4（这是之前普通搭建的elasticsearch）目录下的config目录下的elasticsearch.yml、jvm.options复制到node01目录中，进行修改配置node01的elasticsearch.yml修改如下# 设置客户端名字，集
命令行参数解析Elasticsearch：在main里面创建了Elasticsearch实例，然后调用了main方法，这个main方法最终会调用到父类Command的main方法这里做了几件事：注册一个 ShutdownHook，其作用就是在系统关闭的时候捕获IOException并且进行输出解析命令行参数加载多个路径：data、home、logs，这里会调用到子类EnvironmentAware
文章目录集群规划系统层1. 操作系统2. 内存、CPU、磁盘3. JDK4. 操作系统参数5. 生产模式启动强制校验项6. 配置Linux OOM Killer7. TCP参数修改8. vm相关9. 禁用透明大页（Transparent Hugepages）集群层1. 影响因素2. 部署架构节点层索引层其他客户端读写 集群规划集群的规划包含以下几个层面：系统层集群层面节点层面索引层面其他
1 启动集群转到bin目录，运行如下命令：./elasticsearch关掉Elasticsearch如果节点是连接到控制台，按下Ctrl+C。
第二种选择是通过发送TERM信号杀掉服务器进程（参考Linux上的kill命令和Windows上的任务管理器）。
第三种方法是使用REST API。对于第三种方法可以执行以下命令来关掉整个集群：curl -XPOST http://localhost:9
安装ES与集群的健康值分析与mapping的介绍https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch解压缩tar -zxvf elasticsearch-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz创建目录mkdir -p /usr/local/elasticsearch剪切mv elasticsearch-7.12.0 /usr/local/
Elasticsearch的介绍和安装部署一、ELasticsearch的原理1.什么是ELasticsearch（简称ES）？ 首先我们看ES官网的解释：ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。 其次，ES也是使用java开发的，底层基于Lucene来实现索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RE
目录一、示例1、导入示例2、数据表账户表account_tbl库存表storage_tbl3、postman测试二、代码解读1、order-service2、AccountClient3、account-service4、storage-service三、集成seata1、引入依赖2、修改配置文件3、启动四、实现XA模式1、修改application.yml文件（每个参与事务的微服务），开启XA
随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构的兴起，看似一个简单的应用，后台可能很多服务在支撑；一个请求可能需要多个服务的调用；当请求迟缓或不可用时，无法得知是哪个微服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin 分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。那么到底怎么使用呢？接下来完成一个具体的实例来体会一把微服务链路追踪：本文使用的 Spring Cloud F
节点：一个运行中的elasticsearch 实例称为一个节点，一个集群是由一个或多个cluster.name(集群名称)配置的节点组成查看集群状态：集群健康：Get /_集群/health查询的status 分为三种情况 green，yellow，redGreen：表示主分片和副本都运行正常Yellow：主分片运行正常，但不是所有的副本都是运行正常的Red：主
1.ElasticSearch1.1ES集群搭建1.环境准备本文已三个节点（服务器）为例，准备三台服务器192.168.142.104192.168.142.105192.168.142.1061.2.搭建过程1).三台服务器分别搭建ES参考文章：上传安装包和解压tar -zxvf elasticsearch-7.6.1-linux-x86_64.tar.gz新建一个用户，安全考虑，elastic
Nacos是阿里巴巴的产品，相比Eureka功能更加丰富。Nacos安装链接Nacos安装包 提取码: 63wx ，将zip包解压出来即可在bin目录中有的是Nacos的执行文件，在conf目录中有的是Nacos的配置文件，其中applcation.properties文件可以查看Nacos的启动端口Nacos启动进入Nacos的解压目录的bin中，其目录结构如下然后执行启动命令即可，其中wind
前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 搭建elastzicsearch-7.6.1集群 使用elasticsearche自身的jdk搭建 启停es集群，脚本 es启动问题 使用es-header连接es集群提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、elasticsearch-7.x版本本人安装elasticsearch7.x版本时候一直jdk1.8，搭建了好多次都说不支持jdk1.
ElasticSearch集群搭建本文采用ElasticSearch5.6.9版本，采用3台机器安装，分别为server01，server02，server03。机器的系统是CentOS6.9版本ElasticSearch集群是采用leader选举机制来产生master1.下载并解压1.1 官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsear
一、故障描述在完成ES集群部署，启动后，执行ES集群状态检查发现，集群报错503错误，如下所示： 环境：Elasticsearch 7.0.1；JDK版本1.8.0_211二、处理过程1、修改elasticsearch.yml将cluster初始化节点，三个都全写上。 修改cluster.initial_master_nodes: [“Namenode”, “Datanode2”]为 cluste
1. 概述前面学习了 Elasticsearch 的简单基本操作，例如安装，基本的操作命令等，今天就来看看 es 和 Spring boot 的简单整合，实现增删改查的功能。众所周知，Spring boot 支持多种 NoSql 数据库，例如 redis、mongodb，elasticsearch 也是其中的一种。并且实现了 Spring boot 一贯的自动化配置，使用起来也是十分方便的。2.
ElasticSearch集群8.1.集群相关概念8.1.1.为什么要集群单节点故障支持高并发海量数据存储8.1.2.ES节点类型默认情况下，elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。这些功能是由两个属性控制的。node.mast
1 集群搭建1.1 修改配置 每台机器修改elasticsearch.yml配置文件cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config/
sudo vim elasticsearch.yml
#修改以下配置，保存后重启elasticsearch即可
discovery.seed_hosts: ["124.221.237.87","124.221.243.25
