不要急,总有办法的

2022国际开源节延期通知

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以下是活动详情

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社区日报 第1383期 (2022-04-26)


1. 把Kafka和ES连在一起,我来我也行(需要梯子)
https://mukherjee-soumya.mediu ... d966b

2. 我们把ES升到7了,简直鹅妹子嘤(需要梯子)
https://medium.com/tokopedia-e ... 9f50d

3. 阿里云的logstash是怎么把关系型数据库同步进ES的(需要梯子)
https://alibaba-cloud.medium.c ... 55b78

编辑:斯蒂文
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1. 把Kafka和ES连在一起,我来我也行(需要梯子)
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2. 我们把ES升到7了,简直鹅妹子嘤(需要梯子)
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3. 阿里云的logstash是怎么把关系型数据库同步进ES的(需要梯子)
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社区日报 第1382期 (2022-04-25)


1. Elasticsearch 分布式存储架构与索引原理分析
   https://www.cnblogs.com/sgh1023/p/15691061.html

2. Elasticsearch 架构分析
   https://zhuanlan.zhihu.com/p/334348919

3. Elasticsearch 架构总览 (需要梯子)
   http://solutionhacker.com/elas ... view/

编辑:yuebancanghai
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1. Elasticsearch 分布式存储架构与索引原理分析
   https://www.cnblogs.com/sgh1023/p/15691061.html

2. Elasticsearch 架构分析
   https://zhuanlan.zhihu.com/p/334348919

3. Elasticsearch 架构总览 (需要梯子)
   http://solutionhacker.com/elas ... view/

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社区日报 第1381期 (2022-04-24)

1. Elasticsearch 自动补全以及案例
https://blog.csdn.net/imjcoder ... 16978
2. ElasticSearch的评分机制详解
https://blog.csdn.net/qq_29860 ... 74595
 
3. Elasticsearch 去重cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法
https://blog.csdn.net/wuzhiwei ... 76156

编辑:cyberdak
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1. Elasticsearch 自动补全以及案例
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2. ElasticSearch的评分机制详解
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3. Elasticsearch 去重cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法
https://blog.csdn.net/wuzhiwei ... 76156

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社区日报 第1381期 (2021-04-23)

1. Elasticsearch 脚本安全使用指南
   https://dbaplus.cn/news-73-4429-1.html

2. 使用Elasticsearch提高wordpress的搜索性能
   https://kinsta.com/blog/wordpress-search/

3. 14款最好的Elasticsearch GUI客户端
   https://www.slant.co/topics/11 ... ients

编辑:陶希阳
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1. Elasticsearch 脚本安全使用指南
   https://dbaplus.cn/news-73-4429-1.html

2. 使用Elasticsearch提高wordpress的搜索性能
   https://kinsta.com/blog/wordpress-search/

3. 14款最好的Elasticsearch GUI客户端
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社区日报 第1380期 (2021-04-22)


1、新的Elasticsearch java客户端详解(梯子)
https://docs.google.com/presen ... _2262

2、使用 Elasticsearch 进行跨区域灾难恢复(梯子)
https://thehackernews.com/2022 ... .html

3、Sonic:一个快速、轻量级和无模式的搜索后端
https://github.com/valeriansaliou/sonic
 
编辑:铭毅天下
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1、新的Elasticsearch java客户端详解(梯子)
https://docs.google.com/presen ... _2262

2、使用 Elasticsearch 进行跨区域灾难恢复(梯子)
https://thehackernews.com/2022 ... .html

3、Sonic:一个快速、轻量级和无模式的搜索后端
https://github.com/valeriansaliou/sonic
 
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在 Kibana 里统一访问来自不同集群的索引

在 Kibana 里统一访问来自不同集群的索引

现在有这么一个需求,客户根据需要将数据按照业务维度划分,将索引分别存放在了不同的三个集群, 将一个大集群拆分成多个小集群有很多好处,比如降低了耦合,带来了集群可用性和稳定性方面的好处,也避免了单个业务的热点访问造成其他业务的影响, 尽管拆分集群是很常见的玩法,但是管理起来不是那么方便了,尤其是在查询的时候,可能要分别访问三套集群各自的 API,甚至要切换三套不同的 Kibana 来访问集群的数据, 那么有没有办法将他们无缝的联合在一起呢?

极限网关!

答案自然是有的,通过将 Kibana 访问 Elasticsearch 的地址切换为极限网关的地址,我们可以将请求按照索引来进行智能的路由, 也就是当访问不同的业务索引时会智能的路由到不同的集群,如下图:

WechatIMG27.png

上图,我们分别有 3 个不同的索引:

  • apm-*
  • erp-*
  • mall-*

分别对应不同的三套 Elasticsearch 集群:

  • ES1-APM
  • ES2-ERP
  • ES3-MALL

接下来我们来看如何在极限网关里面进行相应的配置来满足这个业务需求。

配置集群信息

首先配置 3 个集群的连接信息。

elasticsearch:
  - name: es1-apm
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9206
  - name: es2-erp
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9207
  - name: es3-mall
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9208

配置服务 Flow

然后,我们定义 3 个 Flow,分别对应用来访问 3 个不同的 Elasticsearch 集群,如下:

flow:
  - name: es1-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es1-apm
  - name: es2-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es2-erp
  - name: es3-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es3-mall

然后再定义一个 flow 用来进行路径的判断和转发,如下:

  - name: default-flow
    filter:
      - switch:
          remove_prefix: false
          path_rules:
            - prefix: apm-
              flow: es1-flow
            - prefix: erp-
              flow: es2-flow
            - prefix: mall-
              flow: es3-flow
      - flow: #default flow
          flows:
            - es1-flow

根据请求路径里面的索引前缀来匹配不同的索引,并转发到不同的 Flow。

配置路由信息

接下来,我们定义路由信息,具体配置如下:

router:
  - name: my_router
    default_flow: default-flow

指向上面定义的默认 flow 来统一请求的处理。

定义服务及关联路由

最后,我们定义一个监听为 8000 端口的服务,用来提供给 Kibana 来进行统一的入口访问,如下:

entry:
  - name: es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

完整配置

最后的完整配置如下:

path.data: data
path.logs: log

entry:
  - name: es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

flow:
  - name: default-flow
    filter:
      - switch:
          remove_prefix: false
          path_rules:
            - prefix: apm-
              flow: es1-flow
            - prefix: erp-
              flow: es2-flow
            - prefix: mall-
              flow: es3-flow
      - flow: #default flow
          flows:
            - es1-flow
  - name: es1-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es1-apm
  - name: es2-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es2-erp
  - name: es3-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es3-mall

router:
  - name: my_router
    default_flow: default-flow

elasticsearch:
  - name: es1-apm
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9206
  - name: es2-erp
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9207
  - name: es3-mall
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9208

启动网关

直接启动网关,如下:

➜  gateway git:(master) ✗ ./bin/gateway -config sample-configs/elasticsearch-route-by-index.yml 

   ___   _   _____  __  __    __  _       
  / _ \ /_\ /__   \/__\/ / /\ \ \/_\ /\_/\
 / /_\///_\\  / /\/_\  \ \/  \/ //_\\\_ _/
/ /_\\/  _  \/ / //__   \  /\  /  _  \/ \ 
\____/\_/ \_/\/  \__/    \/  \/\_/ \_/\_/ 

[GATEWAY] A light-weight, powerful and high-performance elasticsearch gateway.
[GATEWAY] 1.0.0_SNAPSHOT, 2022-04-20 08:23:56, 2023-12-31 10:10:10, 51650a5c3d6aaa436f3c8a8828ea74894c3524b9
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:174] initializing gateway.
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:175] using config: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/sample-configs/elasticsearch-route-by-index.yml.
[04-21 13:41:21] [INF] [instance.go:72] workspace: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/data/gateway/nodes/c9bpg0ai4h931o4ngs3g
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:283] gateway is up and running now.
[04-21 13:41:21] [INF] [api.go:262] api listen at: http://0.0.0.0:2900
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es1-apm] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es2-erp] hosts: [] => [192.168.3.188:9207]
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es3-mall] hosts: [] => [192.168.3.188:9208]
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es2-erp] is available
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es1-apm] is available
[04-21 13:41:21] [INF] [entry.go:312] entry [es_entry] listen at: http://0.0.0.0:8000
[04-21 13:41:21] [INF] [module.go:116] all modules are started
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es3-mall] is available
[04-21 13:41:55] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es1-apm] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]

网关启动成功之后,就可以通过网关的 IP+8000 端口来访问目标 Elasticsearch 集群了。

测试访问

首先通过 API 来访问测试一下,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/apm-2022/_search -v
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /apm-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 05:45:44 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 162
< X-elastic-product: Elasticsearch
< X-Backend-Cluster: es1-apm
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9206
< X-Filters: filters->elasticsearch
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":142,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":{"value":0,"relation":"eq"},"max_score":null,"hits":[]}}%  

可以看到 apm-2022 指向了后端的 es1-apm 集群。

继续测试,erp 索引的访问,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/erp-2022/_search -v 
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /erp-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 06:24:46 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 161
< X-Backend-Cluster: es2-erp
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9207
< X-Filters: filters->switch->filters->elasticsearch->skipped
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":12,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":{"value":0,"relation":"eq"},"max_score":null,"hits":[]}}%

继续测试,mall 索引的访问,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/mall-2022/_search -v
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /mall-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 06:25:08 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 134
< X-Backend-Cluster: es3-mall
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9208
< X-Filters: filters->switch->filters->elasticsearch->skipped
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":8,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":0,"max_score":null,"hits":[]}}% 

完美转发。

修改 Kibana 配置

修改 Kibana 的配置文件: kibana.yml,替换 Elasticsearch 的地址为网关地址(http://192.168.3.200:8000),如下:

elasticsearch.hosts: ["http://192.168.3.200:8000"]

重启 Kibana 让配置生效。

效果如下

kibana-clusers-op.jpg

可以看到,在一个 Kibana 的开发者工具里面,我们已经可以像操作一个集群一样来同时读写实际上来自三个不同集群的索引数据了。

展望

通过极限网关,我们还可以非常灵活的进行在线请求的流量编辑,动态组合不同集群的操作。

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在 Kibana 里统一访问来自不同集群的索引

现在有这么一个需求,客户根据需要将数据按照业务维度划分,将索引分别存放在了不同的三个集群, 将一个大集群拆分成多个小集群有很多好处,比如降低了耦合,带来了集群可用性和稳定性方面的好处,也避免了单个业务的热点访问造成其他业务的影响, 尽管拆分集群是很常见的玩法,但是管理起来不是那么方便了,尤其是在查询的时候,可能要分别访问三套集群各自的 API,甚至要切换三套不同的 Kibana 来访问集群的数据, 那么有没有办法将他们无缝的联合在一起呢?

极限网关!

答案自然是有的,通过将 Kibana 访问 Elasticsearch 的地址切换为极限网关的地址,我们可以将请求按照索引来进行智能的路由, 也就是当访问不同的业务索引时会智能的路由到不同的集群,如下图:

WechatIMG27.png

上图,我们分别有 3 个不同的索引:

  • apm-*
  • erp-*
  • mall-*

分别对应不同的三套 Elasticsearch 集群:

  • ES1-APM
  • ES2-ERP
  • ES3-MALL

接下来我们来看如何在极限网关里面进行相应的配置来满足这个业务需求。

配置集群信息

首先配置 3 个集群的连接信息。

elasticsearch:
  - name: es1-apm
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9206
  - name: es2-erp
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9207
  - name: es3-mall
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9208

配置服务 Flow

然后,我们定义 3 个 Flow,分别对应用来访问 3 个不同的 Elasticsearch 集群,如下:

flow:
  - name: es1-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es1-apm
  - name: es2-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es2-erp
  - name: es3-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es3-mall

然后再定义一个 flow 用来进行路径的判断和转发,如下:

  - name: default-flow
    filter:
      - switch:
          remove_prefix: false
          path_rules:
            - prefix: apm-
              flow: es1-flow
            - prefix: erp-
              flow: es2-flow
            - prefix: mall-
              flow: es3-flow
      - flow: #default flow
          flows:
            - es1-flow

根据请求路径里面的索引前缀来匹配不同的索引,并转发到不同的 Flow。

配置路由信息

接下来,我们定义路由信息,具体配置如下:

router:
  - name: my_router
    default_flow: default-flow

指向上面定义的默认 flow 来统一请求的处理。

定义服务及关联路由

最后,我们定义一个监听为 8000 端口的服务,用来提供给 Kibana 来进行统一的入口访问,如下:

entry:
  - name: es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

完整配置

最后的完整配置如下:

path.data: data
path.logs: log

entry:
  - name: es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

flow:
  - name: default-flow
    filter:
      - switch:
          remove_prefix: false
          path_rules:
            - prefix: apm-
              flow: es1-flow
            - prefix: erp-
              flow: es2-flow
            - prefix: mall-
              flow: es3-flow
      - flow: #default flow
          flows:
            - es1-flow
  - name: es1-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es1-apm
  - name: es2-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es2-erp
  - name: es3-flow
    filter:
      - elasticsearch:
          elasticsearch: es3-mall

router:
  - name: my_router
    default_flow: default-flow

elasticsearch:
  - name: es1-apm
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9206
  - name: es2-erp
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9207
  - name: es3-mall
    enabled: true
    endpoints:
     - http://192.168.3.188:9208

启动网关

直接启动网关,如下:

➜  gateway git:(master) ✗ ./bin/gateway -config sample-configs/elasticsearch-route-by-index.yml 

   ___   _   _____  __  __    __  _       
  / _ \ /_\ /__   \/__\/ / /\ \ \/_\ /\_/\
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/ /_\\/  _  \/ / //__   \  /\  /  _  \/ \ 
\____/\_/ \_/\/  \__/    \/  \/\_/ \_/\_/ 

[GATEWAY] A light-weight, powerful and high-performance elasticsearch gateway.
[GATEWAY] 1.0.0_SNAPSHOT, 2022-04-20 08:23:56, 2023-12-31 10:10:10, 51650a5c3d6aaa436f3c8a8828ea74894c3524b9
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:174] initializing gateway.
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:175] using config: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/sample-configs/elasticsearch-route-by-index.yml.
[04-21 13:41:21] [INF] [instance.go:72] workspace: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/data/gateway/nodes/c9bpg0ai4h931o4ngs3g
[04-21 13:41:21] [INF] [app.go:283] gateway is up and running now.
[04-21 13:41:21] [INF] [api.go:262] api listen at: http://0.0.0.0:2900
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es1-apm] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es2-erp] hosts: [] => [192.168.3.188:9207]
[04-21 13:41:21] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es3-mall] hosts: [] => [192.168.3.188:9208]
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es2-erp] is available
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es1-apm] is available
[04-21 13:41:21] [INF] [entry.go:312] entry [es_entry] listen at: http://0.0.0.0:8000
[04-21 13:41:21] [INF] [module.go:116] all modules are started
[04-21 13:41:21] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [es3-mall] is available
[04-21 13:41:55] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [es1-apm] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]

网关启动成功之后,就可以通过网关的 IP+8000 端口来访问目标 Elasticsearch 集群了。

测试访问

首先通过 API 来访问测试一下,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/apm-2022/_search -v
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /apm-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 05:45:44 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 162
< X-elastic-product: Elasticsearch
< X-Backend-Cluster: es1-apm
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9206
< X-Filters: filters->elasticsearch
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":142,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":{"value":0,"relation":"eq"},"max_score":null,"hits":[]}}%  

可以看到 apm-2022 指向了后端的 es1-apm 集群。

继续测试,erp 索引的访问,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/erp-2022/_search -v 
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /erp-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 06:24:46 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 161
< X-Backend-Cluster: es2-erp
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9207
< X-Filters: filters->switch->filters->elasticsearch->skipped
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":12,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":{"value":0,"relation":"eq"},"max_score":null,"hits":[]}}%

继续测试,mall 索引的访问,如下:

➜  ~ curl http://localhost:8000/mall-2022/_search -v
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /mall-2022/_search HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.54.0
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 21 Apr 2022 06:25:08 GMT
< content-type: application/json; charset=UTF-8
< Content-Length: 134
< X-Backend-Cluster: es3-mall
< X-Backend-Server: 192.168.3.188:9208
< X-Filters: filters->switch->filters->elasticsearch->skipped
< 
* Connection #0 to host localhost left intact
{"took":8,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":0,"max_score":null,"hits":[]}}% 

完美转发。

修改 Kibana 配置

修改 Kibana 的配置文件: kibana.yml,替换 Elasticsearch 的地址为网关地址(http://192.168.3.200:8000),如下:

elasticsearch.hosts: ["http://192.168.3.200:8000"]

重启 Kibana 让配置生效。

效果如下

kibana-clusers-op.jpg

可以看到,在一个 Kibana 的开发者工具里面,我们已经可以像操作一个集群一样来同时读写实际上来自三个不同集群的索引数据了。

展望

通过极限网关,我们还可以非常灵活的进行在线请求的流量编辑,动态组合不同集群的操作。

收起阅读 »

社区日报 第1379期 (2021-04-21)

1.洞察 GitHub 开源项目的开发效能
https://elastic.martinliu.cn/chapter1/2/
2.Elastic Stack最佳实践系列:Beats->ES,一个更轻型的架构选择
https://cloud.tencent.com/deve ... 57643
3.干货 | Elasticsearch 检索类型选型指南
https://mp.weixin.qq.com/s/KeDaA_1CS95FR40ICQYcbg

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社区日报 第1379期 (2021-04-20)

1. Elasticsearch分词:自定义分词器
https://cloud.tencent.com/deve ... 50068
2. Elasticsearch分页技术怎么选(需要梯子)
https://opster.com/guides/elas ... ques/
3. Elasticsearch:处理 Elasticsearch 中数据更新的并发
https://elasticstack.blog.csdn ... 30757

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社区日报 第1377期 (2022-04-19)

1. 我能拿ES做数据分析和机器学习吗(需要梯子)
https://medium.com/analytics-v ... 5c250

2. 相爱相杀的云厂商和开源技术公司们(需要梯子)
https://horovits.medium.com/is ... de1c6

3. ES 的聚合详解(需要梯子)
https://medium.com/betacom/ela ... 33302

编辑:斯蒂文
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在极限网关里面使用 JavaScript 脚本来进行复杂的查询改写

使用 JavaScript 脚本来进行复杂的查询改写

有这么一个需求:

网关里怎样对跨集群搜索进行支持的呢?我想实现: 输入的搜索请求是 lp:9200/index1/_search 这个索引在3个集群上,需要跨集群检索,也就是网关能否改成 lp:9200/cluster01:index1,cluster02,index1,cluster03:index1/_search 呢? 索引有一百多个,名称不一定是 app, 还可能多个索引一起的。

极限网关自带的过滤器 content_regex_replace 虽然可以实现字符正则替换,但是这个需求是带参数的变量替换,稍微复杂一点,没有办法直接用这个正则替换实现,有什么其他办法实现么?

使用脚本过滤器

当然有的,上面的这个需求,理论上我们只需要将其中的索引 index1 匹配之后,替换为 cluster01:index1,cluster02,index1,cluster03:index1 就行了。

答案就是使用自定义脚本来做,再复杂的业务逻辑都不是问题,都能通过自定义脚本来实现,一行脚本不行,那就两行。

使用极限网关提供的 JavaScript 过滤器可以很灵活的实现这个功能,具体继续看。

定义过滤器

首先创建一个脚本文件,放在网关数据目录的 scripts 子目录下面,如下:

➜  gateway ✗ tree data 
data
└── gateway
    └── nodes
        └── c9bpg0ai4h931o4ngs3g
            ├── kvdb
            ├── queue
            ├── scripts
            │   └── index_path_rewrite.js
            └── stats

这个脚本的内容如下:

function process(context) {
    var originalPath = context.Get("_ctx.request.path");
    var matches = originalPath.match(/\/?(.*?)\/_search/)
    var indexNames = [];
    if(matches && matches.length > 1) {
        indexNames = matches[1].split(",")
    }
    var resultNames = []
    var clusterNames = ["cluster01", "cluster02"]
    if(indexNames.length > 0) {
        for(var i=0; i<indexNames.length; i++){
            if(indexNames[i].length > 0) {
                for(var j=0; j<clusterNames.length; j++){
                    resultNames.push(clusterNames[j]+":"+indexNames[i])
                }
            }
        }
    }

    if (resultNames.length>0){
        var newPath="/"+resultNames.join(",")+"/_search";
        context.Put("_ctx.request.path",newPath);
    }
}

和普通的 JavaScript 一样,定义一个特定的函数 process 来处理请求里面的上下文信息,_ctx.request.path 是网关内置上下文的一个变量,用来获取请求的路径,通过 context.Get("_ctx.request.path") 在脚本里面进行访问。

中间我们使用了 JavaScript 的正则匹配和字符处理,做了一些字符拼接,得到新的路径 newPath 变量,最后使用 context.Put("_ctx.request.path",newPath) 更新网关请求的路径信息,从而实现查询条件里面的参数替换。

有关网关内置上下文的变量列表,请访问 Request Context

接下来,创建一个网关配置,并使用 javascript 过滤器调用该脚本,如下:

entry:
  - name: my_es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

flow:
  - name: default_flow
    filter:
      - dump:
          context:
            - _ctx.request.path
      - javascript:
          file: index_path_rewrite.js
      - dump:
          context:
          - _ctx.request.path
      - elasticsearch:
          elasticsearch: dev
router:
  - name: my_router
    default_flow: default_flow

elasticsearch:
- name: dev
  enabled: true
  schema: http
  hosts:
    - 192.168.3.188:9206

上面的例子中,使用了一个 javascript 过滤器,并且指定了加载的脚本文件为 index_path_rewrite.js,并使用了两个 dump 过滤器来输出脚本运行前后的路径信息,最后再使用一个 elasticsearch 过滤器来转发请求给 Elasticsearch 进行查询。

我们启动网关测试一下,如下:

➜  gateway ✗ ./bin/gateway
   ___   _   _____  __  __    __  _       
  / _ \ /_\ /__   \/__\/ / /\ \ \/_\ /\_/\
 / /_\///_\\  / /\/_\  \ \/  \/ //_\\\_ _/
/ /_\\/  _  \/ / //__   \  /\  /  _  \/ \ 
\____/\_/ \_/\/  \__/    \/  \/\_/ \_/\_/ 

[GATEWAY] A light-weight, powerful and high-performance elasticsearch gateway.
[GATEWAY] 1.0.0_SNAPSHOT, 2022-04-18 07:11:09, 2023-12-31 10:10:10, 8062c4bc6e57a3fefcce71c0628d2d4141e46953
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:174] initializing gateway.
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:175] using config: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/gateway.yml.
[04-19 11:41:29] [INF] [instance.go:72] workspace: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/data/gateway/nodes/c9bpg0ai4h931o4ngs3g
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:283] gateway is up and running now.
[04-19 11:41:30] [INF] [api.go:262] api listen at: http://0.0.0.0:2900
[04-19 11:41:30] [INF] [entry.go:312] entry [my_es_entry] listen at: http://0.0.0.0:8000
[04-19 11:41:30] [INF] [module.go:116] all modules are started
[04-19 11:41:30] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [dev] is available

运行下面的查询来验证查询结果,如下:

curl localhost:8000/abc,efg/_search

可以看到网关通过 dump 过滤器输出的调试信息:

---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /cluster01:abc,cluster02:abc,cluster01:efg,cluster02:efg/_search

查询条件按照我们的需求进行了改写,Nice!

重写 DSL 查询语句

好吧,我们刚刚只是修改了查询的索引而已,那么查询请求的 DSL 呢?行不行?

那自然是可以的嘛,瞧下面的例子:

function process(context) {
    var originalDSL = context.Get("_ctx.request.body");
    if (originalDSL.length >0){
        var jsonObj=JSON.parse(originalDSL);
        jsonObj.size=123;
        jsonObj.aggs= {
            "test1": {
                "terms": {
                    "field": "abc",
                        "size": 10
                }
            }
        }
        context.Put("_ctx.request.body",JSON.stringify(jsonObj));
    }
}

先是获取查询请求,然后转换成 JSON 对象,之后任意修改查询对象就行了,保存回去,搞掂。

测试一下:

 curl -XPOST   localhost:8000/abc,efg/_search -d'{"query":{}}'

输出:

---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
_ctx.request.body  :  {"query":{}}
[04-19 18:14:24] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [dev] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]
---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
_ctx.request.body  :  {"query":{},"size":123,"aggs":{"test1":{"terms":{"field":"abc","size":10}}}}

是不是感觉解锁了新的世界?

结论

通过使用 Javascript 脚本过滤器,我们可以非常灵活的进行复杂逻辑的操作来满足我们的业务需求。

继续阅读 »

使用 JavaScript 脚本来进行复杂的查询改写

有这么一个需求:

网关里怎样对跨集群搜索进行支持的呢?我想实现: 输入的搜索请求是 lp:9200/index1/_search 这个索引在3个集群上,需要跨集群检索,也就是网关能否改成 lp:9200/cluster01:index1,cluster02,index1,cluster03:index1/_search 呢? 索引有一百多个,名称不一定是 app, 还可能多个索引一起的。

极限网关自带的过滤器 content_regex_replace 虽然可以实现字符正则替换,但是这个需求是带参数的变量替换,稍微复杂一点,没有办法直接用这个正则替换实现,有什么其他办法实现么?

使用脚本过滤器

当然有的,上面的这个需求,理论上我们只需要将其中的索引 index1 匹配之后,替换为 cluster01:index1,cluster02,index1,cluster03:index1 就行了。

答案就是使用自定义脚本来做,再复杂的业务逻辑都不是问题,都能通过自定义脚本来实现,一行脚本不行,那就两行。

使用极限网关提供的 JavaScript 过滤器可以很灵活的实现这个功能,具体继续看。

定义过滤器

首先创建一个脚本文件,放在网关数据目录的 scripts 子目录下面,如下:

➜  gateway ✗ tree data 
data
└── gateway
    └── nodes
        └── c9bpg0ai4h931o4ngs3g
            ├── kvdb
            ├── queue
            ├── scripts
            │   └── index_path_rewrite.js
            └── stats

这个脚本的内容如下:

function process(context) {
    var originalPath = context.Get("_ctx.request.path");
    var matches = originalPath.match(/\/?(.*?)\/_search/)
    var indexNames = [];
    if(matches && matches.length > 1) {
        indexNames = matches[1].split(",")
    }
    var resultNames = []
    var clusterNames = ["cluster01", "cluster02"]
    if(indexNames.length > 0) {
        for(var i=0; i<indexNames.length; i++){
            if(indexNames[i].length > 0) {
                for(var j=0; j<clusterNames.length; j++){
                    resultNames.push(clusterNames[j]+":"+indexNames[i])
                }
            }
        }
    }

    if (resultNames.length>0){
        var newPath="/"+resultNames.join(",")+"/_search";
        context.Put("_ctx.request.path",newPath);
    }
}

和普通的 JavaScript 一样,定义一个特定的函数 process 来处理请求里面的上下文信息,_ctx.request.path 是网关内置上下文的一个变量,用来获取请求的路径,通过 context.Get("_ctx.request.path") 在脚本里面进行访问。

中间我们使用了 JavaScript 的正则匹配和字符处理,做了一些字符拼接,得到新的路径 newPath 变量,最后使用 context.Put("_ctx.request.path",newPath) 更新网关请求的路径信息,从而实现查询条件里面的参数替换。

有关网关内置上下文的变量列表,请访问 Request Context

接下来,创建一个网关配置,并使用 javascript 过滤器调用该脚本,如下:

entry:
  - name: my_es_entry
    enabled: true
    router: my_router
    max_concurrency: 10000
    network:
      binding: 0.0.0.0:8000

flow:
  - name: default_flow
    filter:
      - dump:
          context:
            - _ctx.request.path
      - javascript:
          file: index_path_rewrite.js
      - dump:
          context:
          - _ctx.request.path
      - elasticsearch:
          elasticsearch: dev
router:
  - name: my_router
    default_flow: default_flow

elasticsearch:
- name: dev
  enabled: true
  schema: http
  hosts:
    - 192.168.3.188:9206

上面的例子中,使用了一个 javascript 过滤器,并且指定了加载的脚本文件为 index_path_rewrite.js,并使用了两个 dump 过滤器来输出脚本运行前后的路径信息,最后再使用一个 elasticsearch 过滤器来转发请求给 Elasticsearch 进行查询。

我们启动网关测试一下,如下:

➜  gateway ✗ ./bin/gateway
   ___   _   _____  __  __    __  _       
  / _ \ /_\ /__   \/__\/ / /\ \ \/_\ /\_/\
 / /_\///_\\  / /\/_\  \ \/  \/ //_\\\_ _/
/ /_\\/  _  \/ / //__   \  /\  /  _  \/ \ 
\____/\_/ \_/\/  \__/    \/  \/\_/ \_/\_/ 

[GATEWAY] A light-weight, powerful and high-performance elasticsearch gateway.
[GATEWAY] 1.0.0_SNAPSHOT, 2022-04-18 07:11:09, 2023-12-31 10:10:10, 8062c4bc6e57a3fefcce71c0628d2d4141e46953
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:174] initializing gateway.
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:175] using config: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/gateway.yml.
[04-19 11:41:29] [INF] [instance.go:72] workspace: /Users/medcl/go/src/infini.sh/gateway/data/gateway/nodes/c9bpg0ai4h931o4ngs3g
[04-19 11:41:29] [INF] [app.go:283] gateway is up and running now.
[04-19 11:41:30] [INF] [api.go:262] api listen at: http://0.0.0.0:2900
[04-19 11:41:30] [INF] [entry.go:312] entry [my_es_entry] listen at: http://0.0.0.0:8000
[04-19 11:41:30] [INF] [module.go:116] all modules are started
[04-19 11:41:30] [INF] [actions.go:349] elasticsearch [dev] is available

运行下面的查询来验证查询结果,如下:

curl localhost:8000/abc,efg/_search

可以看到网关通过 dump 过滤器输出的调试信息:

---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /cluster01:abc,cluster02:abc,cluster01:efg,cluster02:efg/_search

查询条件按照我们的需求进行了改写,Nice!

重写 DSL 查询语句

好吧,我们刚刚只是修改了查询的索引而已,那么查询请求的 DSL 呢?行不行?

那自然是可以的嘛,瞧下面的例子:

function process(context) {
    var originalDSL = context.Get("_ctx.request.body");
    if (originalDSL.length >0){
        var jsonObj=JSON.parse(originalDSL);
        jsonObj.size=123;
        jsonObj.aggs= {
            "test1": {
                "terms": {
                    "field": "abc",
                        "size": 10
                }
            }
        }
        context.Put("_ctx.request.body",JSON.stringify(jsonObj));
    }
}

先是获取查询请求,然后转换成 JSON 对象,之后任意修改查询对象就行了,保存回去,搞掂。

测试一下:

 curl -XPOST   localhost:8000/abc,efg/_search -d'{"query":{}}'

输出:

---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
_ctx.request.body  :  {"query":{}}
[04-19 18:14:24] [INF] [reverseproxy.go:255] elasticsearch [dev] hosts: [] => [192.168.3.188:9206]
---- DUMPING CONTEXT ---- 
_ctx.request.path  :  /abc,efg/_search
_ctx.request.body  :  {"query":{},"size":123,"aggs":{"test1":{"terms":{"field":"abc","size":10}}}}

是不是感觉解锁了新的世界?

结论

通过使用 Javascript 脚本过滤器,我们可以非常灵活的进行复杂逻辑的操作来满足我们的业务需求。

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社区日报 第1376期 (2022-04-17)

1.Kibana:使用定制 control 可视化简化数据展示
https://juejin.cn/post/6959746817093435423

2.kibana 定制化开发
https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/10133094.html

3. Elasticsearch内存占用分析与管理
https://www.cyub.vip/2020/09/2 ... 2590/

编辑:cyberdak
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1.Kibana:使用定制 control 可视化简化数据展示
https://juejin.cn/post/6959746817093435423

2.kibana 定制化开发
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3. Elasticsearch内存占用分析与管理
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社区日报 第1375期 (2021-04-16)

1. 百度对Elasticsearch的性能优化
   https://cloud.baidu.com/video- ... 3D192

2. 通过Logstash将RDS MySQL数据同步至Elasticsearch
   https://help.aliyun.com/docume ... .html

3. Elasticsearch 数据迁移到OpenSearch
   https://experienceleague.adobe ... 53Dja

编辑:陶希阳
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1. 百度对Elasticsearch的性能优化
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2. 通过Logstash将RDS MySQL数据同步至Elasticsearch
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社区日报 第1374期 (2021-04-15)


1、使用 React 和 Elasticsearch 构建表情符号搜索应用程序的完整指南
https://blog.reactivesearch.io ... w0422

2、使用 Logstash 和 Kibana 设置基本的 ElasticSearch 管道
https://akrsh24-srivastava.med ... 1883b

3、Netflix Content Engineering 如何实现图搜索?
https://netflixtechblog.com/ho ... d7eaf

编辑:铭毅天下
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1、使用 React 和 Elasticsearch 构建表情符号搜索应用程序的完整指南
https://blog.reactivesearch.io ... w0422

2、使用 Logstash 和 Kibana 设置基本的 ElasticSearch 管道
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3、Netflix Content Engineering 如何实现图搜索?
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社区日报 第1373期 (2021-04-14)

1.Kibana:Vega 可视化入门 - 定制自己的可视化图
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 64886
2.如何设计一个完美的 Elasticsearch 集群
https://thoughts.t37.net/desig ... c1a87
3.Lucene In Action 第二版电子书
https://livebook.manning.com/b ... book/

编辑:Se7en
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2.如何设计一个完美的 Elasticsearch 集群
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