在工作中大家可能会遇到以下这些场景：

• 自建 ES 集群需要平滑迁移到 XX 云；
  
• 从 XX 云将 ES 集群迁移到自建机房；
  
• ES 集群进行跨版本升级，同时保留回退能力；
  这些场景往往都还有个共同的需求：迁移过程要保证业务的最小停机时间。  
  幸运的是，在这三个场景中，我们都能使用极限网关来帮助我们进行更丝滑的迁移或升级。下面，我们以迁移 ES 集群上云为例，介绍下整个工作过程。
  
• 自建版本： 5.4.2
  
• 云上版本： 5.6.16
  
• Gateway 和 Console 建议用最新版本
  

  迁移架构
  

  通过将应用端流量走网关的方式，请求同步转发给自建 ES，网关记录所有的写入请求，并确保顺序在 XX 云 ES 上重放请求，两侧集群的各种故障都妥善进行了处理，从而实现透明的集群双写，实现安全无缝的数据迁移。
  
  业务端如果已经部署在云上，可以使用云上的 SLB 服务来访问网关，确保后端网关的高可用，如果业务端和极限网关还在企业内网，可以使用极限网关自带的 4 层浮动 IP 来确保网关的 [高可用](https://www.infinilabs.com/doc ... ng_ip/) 。
  

  执行步骤
  

  部署 INFINI Gateway
  

  为了保证数据的无缝透明迁移，通过网关来进行双写。
  

  1. [系统调优](https://gateway.infinilabs.com ... ation/)
     
  2. [安装 INFINI Gateway](https://www.infinilabs.com/doc ... stall/)
     
  3. 修改网关配置  
         在此 [下载](https://github.com/infinilabs/ ... sk.yml) 网关双写配置，默认网关会加载配置文件 gateway.yml 。如果要指定其他配置文件使用 -config 选项。  
        配置文件内容较多，下面仅展示必要部分。
     <br />   #primary<br />   PRIMARY_ENDPOINT: <a href="http://192.168.56.3:7171" rel="nofollow" target="_blank">http://192.168.56.3:7171</a><br />   PRIMARY_USERNAME: elastic<br />   PRIMARY_PASSWORD: password<br />   PRIMARY_MAX_QPS_PER_NODE: 10000<br />   PRIMARY_MAX_BYTES_PER_NODE: 104857600 #100MB/s<br />   PRIMARY_MAX_CONNECTION_PER_NODE: 200<br />   PRIMARY_DISCOVERY_ENABLED: false<br />   PRIMARY_DISCOVERY_REFRESH_ENABLED: false<br />   #backup<br />   BACKUP_ENDPOINT: <a href="http://192.168.56.3:9200" rel="nofollow" target="_blank">http://192.168.56.3:9200</a><br />   BACKUP_USERNAME: admin<br />   BACKUP_PASSWORD: admin<br />   BACKUP_MAX_QPS_PER_NODE: 10000<br />   BACKUP_MAX_BYTES_PER_NODE: 104857600 #100MB/s<br />   BACKUP_MAX_CONNECTION_PER_NODE: 200<br />   BACKUP_DISCOVERY_ENABLED: false<br />   BACKUP_DISCOVERY_REFRESH_ENABLED: false<br />
     PRIMARY_ENDPOINT：配置主集群地址和端口  
     PRIMARY_USERNAME、PRIMARY_PASSWORD: 访问主集群的用户信息  
     BACKUP_ENDPOINT：配置备集群地址和端口  
     BACKUP_USERNAME、BACKUP_PASSWORD: 访问备集群的用户信息
     
  4. 启动网关  
        启动网关并指定刚刚创建的配置，如下：  
         ./gateway-linux-amd64 -config replication_via-disk.yml.yml
     

     部署 INFINI Console
     

     为了方便在多个集群之间快速切换，管理网关消费任务、查看队列等。使用 [INFINI Console](https://www.infinilabs.com/docs/latest/console/) 来进行管理。
     

  5. [下载安装](https://www.infinilabs.com/doc ... stall/)
     
  6. 启动服务  
        ./console-linux-amd64 -service install  
   ./console-linux-amd64 -service start
     
  7. 注册资源  
        将 ES 集群、极限网关都注册到 Console 中。
        - [注册 ES 集群](https://www.infinilabs.com/doc ... uster/)：方便切换集群，执行命令。除了新旧集群外，将网关也在此注册一次，方便验证网关功能。
        - [注册 Gateway](https://www.infinilabs.com/doc ... teway/)：管理网关任务、队列。
     

     测试 INFINI Gateway
     

     为了验证网关是否正常工作，我们通过 INFINI Console 来快速验证一下。  
     首先通过走网关的接口来创建一个索引，并写入一个文档，如下：
     
     查看 5.4.2 集群的数据情况，如下：
     
     查看集群 5.6.16 的数据情况，如下：
     
     数据一致，说明网关配置都正常，验证结束。
     

     调整网关的消费策略
     

     因为我们需要在全量数据迁移之后，才能进行增量数据的追加，在全量数据迁移完成之前，我们应该暂停增量数据的消费。修改网关配置里面 Pipeline consume-queue_backup-bulk_request_ingestion-to-backup的参数 auto_start为 false，表示不自动启动该任务，具体配置方法如下：
     
     修改完配置之后，需要重新启动网关。  
     由于之前已经注册了网关，待全量迁移完成之后，可以通过后台的 Task 管理来进行后续的任务启动、停止，如下：
     
     

     切换流量
     

     接下来，将业务正常写的流量切换到网关，也就是需要把之前指向 ES 5.4.2 的地址指向网关的地址，如果 5.4.2 集群开启了身份验证，业务端代码同样需要传递身份信息，和 5.4.2 之前的用法保持不变。
     
     切换流量到网关之后，用户的请求还是以同步的方式正常访问自建集群，网关记录到的请求会按顺序记录到 MQ 里面，但是消费是暂停状态。
     如果业务端代码使用的 ES 的 SDK 支持 Sniff，并且业务代码开启了 Sniff，那么应该关闭 Sniff，避免业务端通过 Sniff 直接链接到后端的 ES 节点，所有的流量现在应该都只通过网关来进行访问。
     

     全量数据迁移
     

     在流量迁移到网关之后，我们开始对自建 Elasticsearch 集群的数据进行全量迁移到 XX 云 Elasticsearch 集群。
     
     全量迁移已有的数据的方式有很多种：
     

• 通过快照的方式进行恢复
  
• 使用 INFINI Console 进行[数据迁移](https://www.infinilabs.com/doc ... ation/)
  

  增量数据迁移
  

  在全量导入的过程中，可能存在数据的增量修改，不过这部分请求都已经完整记录下来了，我们只需要开启网关的消费任务即可将积压的请求应用到云端的 ES 集群。
  
  示例操作如下：
  
  通过观察队列是否消费完成来判断增量数据是否做完，如下：
  
  

  执行数据比对
  

  由于集群内部的数据可能比较多，我们需要进行一个完整的比对才能确保数据的完整性，可以通过 INFINI Console 的[数据比对](https://www.infinilabs.com/doc ... rison/) 工具来进行。
  

  切换集群
  

  如果验证完之后，两个集群的数据已经完全一致了，可以将程序切换到新集群，或者将网关的配置里面的主备进行互换，仍旧写两个集群，先写云端集群，再写自建集群。
  
  双集群在线运行一段时间，待业务完全验证之后，再安全下线老集群，如遇到问题，也可以随时回切到老集群。
  

  小结
  

  通过使用极限网关，自建 ES 集群可以安全无缝的迁移上云，在迁移的过程中，两套集群通过网关进行了解耦，两套集群的版本也可以不一样，在迁移的过程中还能实现版本的无缝升级。
  工作流程图
  


INFINI Labs 产品又更新啦~，本次更新主要对 Easysearch、Gateway、Console、Agent 等产品功能进行优化和相关 Bug 修复，解决了内存异常增长等问题，以下是详细说明。

INFINI Easysearch v1.6.2

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。

Easysearch 本次更新如下：

Bug fix

• 修复跨集群复制（CCR）不能对自动滚动生成的索引进行同步的问题
  
  

  Improvements
  

  
  

• 优化初始化脚本，增加-s/-slient 参数，自动安装。
  
• 新增含 jdk/plugins 的 bundle 安装包
  
  

  INFINI Gateway v1.20.0
  

  
  INFINI Gateway 是一个面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。
  
  Gateway 本次更新如下：
  
  

  Bug fix
  

  
  

• 修复由 Framework Bug 造成连接数不释放、内存异常增长的问题
  
  

  Improvements
  

  
  

• 增加配置，允许设置 fasthttp client 相关参数
  
  

  INFINI Console v1.12.0
  

  
  INFINI Console 是一款非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管， 企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。
  
  Console 在线体验： <http://demo.infini.cloud>; (用户名/密码：readonly/readonly)。
  
  Console 本次更新如下：
  
  

  Bug fix
  

  
  

• 修复数据探索 multi fields 字段计算 top values 报错的问题
  
• 修复由 Framework Bug 造成连接数不释放、内存异常增长的问题
  
• 修复内网模式下静态资源远程加载的问题
  
• 修复数据看板数据源配置校验异常的问题
  
  

  Improvements
  

  
  

• 优化数据探索计算 top values，使用先采样后，后取 top values
  
• 可通过配置参数 http_client.read_buffer_size 设置读取缓存大小，解决开发工具执行命令时，默认缓存太小的问题
  
  

  INFINI Agent v0.7.1
  

  
  INFINI Agent 是 INFINI Console 的一个可选探针组件，负责采集和上传集群指标和日志等信息，并可通过 Console 管理。Agent 支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。
  
  Agent 本次更新如下：
  
  

  Features
  

  
  

• 添加 http processor
  
  

  Bug fix
  

  
  

• 修复由 Framework Bug 造成连接数不释放、内存异常增长的问题
  
  

  Improvements
  

  
  

• 进一步优化内存占用，降到 50M 以下
  
  

  INFINI Framework
  

  
  INFINI Framework 是 INFINI Labs 各产品依赖的内部核心公共代码库。
  
  Framework 本次更新如下：
  
  

• fix: fix the issue of disk queue was blocked
  
• chore: checkout specify branch before pull
  
  

  期待反馈
  

  
  欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（<https://github.com/infinilabs>;） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。
  
  

• 下载地址： <https://www.infinilabs.com/download>;
  
  您还可以通过邮件联系我们：hello@infini.ltd
  
  或者拨打我们的热线电话：(+86) 400-139-9200
  
  欢迎加入 Discord 聊天室：<https://discord.gg/4tKTMkkvVX>;
  
  也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。
  
  
  
  

  关于极限科技（INFINI Labs）
  

  
  
  
  极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
  
  极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。
  
  官网：<https://www.infinilabs.com>;
  

Canal 是阿里巴巴集团提供的一个开源产品，能够通过解析数据库的增量日志，提供增量数据的订阅和消费功能。使用 Canal 模拟成 MySQL 的 Slave，实时接收 MySQL 的增量数据 binlog，然后通过 RESTful API 将数据写入到 Easysearch 中。

前提条件

1. 部署 Easysearch 集群。
   
2. 部署 MySQL 数据库。
   
3. 部署 Gateway，Canal Adapter 不支持使用 HTTPS 协议连接，使用 Gateway 代理 Easysearch 。
   
4. 部署 Console，方便查看 Easysearch 数据。
   对于自建 MySQL , 需要先开启 Binlog 写入功能，配置 binlog-format 为 ROW 模式，my.cnf 中配置如下：
   <br /> [mysqld]<br /> log-bin=mysql-bin # 开启 binlog<br /> binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式<br /> server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复<br />
   创建 canal 用户，授权 canal 连接 MySQL 具有作为 MySQL slave 的权限。
   <br /> CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';<br /> GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';<br /> -- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;<br /> FLUSH PRIVILEGES;<br />
   

   操作步骤
   

   在进行数据同步时支持自定义索引 Mapping，但需保证 Mapping 中定义的字段（名称+类型）与 MySQL 中一致。
   

   1. 准备 MySQL 数据源
   

   <br /> create database canal；<br /> use canal;<br /> CREATE TABLE `test` (<br />     `id` bigint(32) NOT NULL,<br />     `name` text NOT NULL,<br />     `age` smallint  NOT NULL,<br />     PRIMARY KEY (`id`)<br /> ) ENGINE=InnoDB<br /> DEFAULT CHARACTER SET=utf8;<br />
   

   2. Easysearch 创建索引
   

   <br /> PUT test<br /> {<br />     "settings" : {<br />       "index" : {<br />         "number_of_shards" : "1",<br />         "number_of_replicas" : "1"<br />       }<br />     },<br />     "mappings" : {<br />             "properties" : {<br />               "id": {<br />                    "type": "integer"<br />                },<br />                "name": {<br />                     "type" : "text"<br />                 },<br />                 "age" : {<br />                     "type" : "integer"<br />                 }<br />             }<br />     }<br /> }<br />
   

   3. 安装并启动 Canal-server
   

   下载：[https://github.com/alibaba/can ... ar.gz](https://github.com/alibaba/can ... tar.gz)  
   修改配置文件
   vi conf/example/instance.properties
   
   启动 canal  
   sh bin/startup.sh  
   启动成功日志信息，logs/canal/canal.log
   
   关闭 canal  
   sh bin/stop.sh
   

   4. 安装并启动 Canal-adapter
   

   下载：[https://github.com/alibaba/can ... ar.gz](https://github.com/alibaba/can ... tar.gz)  
   修改配置文件：application.yml
   <br /> server:<br />   port: 8081<br /> spring:<br />   jackson:<br />     date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss<br />     time-zone: GMT+8<br />     default-property-inclusion: non_null<br /> canal.conf:<br />   flatMessage: true<br />   syncBatchSize: 1000<br />   retries: -1<br />   timeout:<br />   accessKey:<br />   secretKey:<br />   consumerProperties:<br />     canal.tcp.server.host: 127.0.0.1:11111<br />     canal.tcp.batch.size: 500<br />   srcDataSources:<br />     defaultDS:<br />       url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal?useUnicode=true<br />       username: canal<br />       password: canal<br />   canalAdapters:<br />     groups:<br />     - groupId: g1<br />       outerAdapters:<br />       - name: logger<br />       - name: es7<br />         properties:<br />           security.auth: admin:4ad8f8f792e81cd0a6de<br />           cluster.name: easysearch<br />
   新增 canal-adapter/conf/es7/test.yml，配置索引和表的映射关系。
   <br /> dataSourceKey: defaultDS<br /> destination: example<br /> groupId: g1<br /> esMapping:<br />   _index: test           # es 的索引名称<br />   _id: _id               # es 的_id, 如果不配置该项必须配置下面的pk项_id则会由es自动分配<br />   # sql映射<br />   sql: " select a.id as _id,a.id,a.name,a.age from test a "<br />   etlCondition: "where a.id>={}"<br />   commitBatch: 3000      # 提交批大小<br />
   启动 canal-adapter  
   ./bin/startup.sh
   
   

   5. 验证增量数据同步
   

   在 MySQL 数据库中，对 test 表插入两条数据。  
   inserttest(id,name,age) values(1,'canal_test1',11);  
inserttest(id,name,age) values(2,'canal_test2',22);
   

   6. 在 Console 中，执行以下命令查询数据
   

   
   

   最后
   

   Canal 同步的是增量数据，不会同步之前的存量数据。要同步存量数据可参考[《使用 Logstash 同步 MySQL 到 Easysearch》](https://www.infinilabs.com/blo ... stash/)


INFINI Labs 产品又更新啦~，本次更新概要如下：发布 Easysearch-client Java 客户端，开发者通过 client 与 Easysearch 集群的交互变得更加简洁和直观；Console 开发工具新增 SQL 特性，支持 SELECT 查询等语法高亮和自动提示等；Gateway 的系统 API 添加了基于基本身份验证的安全功能。

以下是本次更新的详细说明。

INFINI Easysearch-client v1.0.1

正式发布 Easysearch Java 客户端。

这一里程碑式的更新为开发人员带来了前所未有的便利性，使得与 Easysearch 集群的交互变得更加简洁和直观。现在，通过 Easysearch-client 客户端，开发者可以直接使用 Java 方法和数据结构来进行交互，而不再需要依赖于传统的 HTTP 方法和 JSON。这一变化大大简化了操作流程，使得数据管理和索引更加高效。高级客户端的功能范围包括处理数据操作，管理集群，包括查看和维护集群的健康状态，并对 Security 模块全面兼容。它提供了一系列 API，用于管理角色、用户、权限、角色映射和账户。这意味着安全性和访问控制现在可以更加细粒度地管理，确保了数据的安全性和合规性。

使用说明参见：[快速开始](https://www.infinilabs.com/doc ... client)

INFINI Console v1.11.0

INFINI Console 是一款非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管， 企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 在线体验： <http://demo.infini.cloud>; (用户名/密码：readonly/readonly)。

Console 本次更新如下：

Features

• 开发工具 SQL 查询支持
  
  • 支持 SELECT 查询及语法高亮
    
  • 支持索引和字段自动提示
    
  • 支持 FROM 前置语法
    
    
    
    

    Bug fix
    

    
    

• 修复平台概览集群指标为空的问题
  
  

  Improvements
  

  
  

• LDAP 支持从 DN 中解析 OU 属性
  
• 集群动态优化显示，新增节点名称和索引名称的聚合统计过滤
  
  

  INFINI Gateway v1.19.0
  

  
  INFINI Gateway 是一个面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。
  
  Gateway 本次更新如下：
  
  

  Features
  

  
  

• 添加 http 处理器
  
• 在 API 模块中添加基于基本身份验证的安全性
  
• 允许将自身注册到配置管理器
  
• 允许在配置错误时触发 panic
  
  

  Bug fix
  

  
  

• 修复 rewrite_to_bulk 在较新版本中缺少 _type 的问题
  
• 修复 rewrite_to_bulk，支持无索引文档操作
  
  

  Improvements
  

  
  

• 更新测试，断言解析结果
  
  

  期待反馈
  

  
  欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（<https://github.com/infinilabs>;） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。
  
  

• 下载地址： <https://www.infinilabs.com/download>;
  
  您还可以通过邮件联系我们：hello@infini.ltd
  
  或者拨打我们的热线电话：(+86) 400-139-9200
  
  欢迎加入 Discord 聊天室：<https://discord.gg/4tKTMkkvVX>;
  
  也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。
  
  
  
  
  

  关于极限科技（INFINI Labs）
  

  
  
  
  极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
  
  极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。
  
  官网：<https://www.infinilabs.com>;

近年来，日志管理平台越来越流行。使用日志管理平台可以实时地、统一地、方便地管理和查看日志，挖掘日志数据价值，驱动运维、运营，提升服务管理效率。

方案架构


• Beats 是轻量级采集器，包括 Filebeat、Metricbeat 等。
  
• Easysearch 是个分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据等主要功能。
  
• Console 是一个可视化工具，提供可视化查询，制作报表等功能。
  
  本文将搭建一个统一日志管理平台。使用 Filebeat 采集 OS 中的日志（其他日志大同小异），发送到 Easysearch 中。最后通过 Console 进行日志的可视化查询与分析。
  
  

  操作步骤
  

  
  

  1. 准备工作
     
     • 部署 Easysearch
       
     • 编辑 easysearch.yml 文件，打开注释 elasticsearch.api_compatibility: true
       
     • 部署 Console
       
  2. 安装并配置 Filebeat
     
     • 下载 Filebeat，版本建议选择 7.10.2。下载地址：[https://www.elastic.co/cn/down ... -10-2](https://www.elastic.co/cn/down ... 7-10-2)
       
     • 修改配置 filebeat.yml 文件
       
       <br /> setup.template.name: "filebeat"<br /> setup.template.pattern: "system-log*"<br /> setup.template.fields: "${path.config}/fields.yml"<br /> <br /> output.elasticsearch:<br /> hosts: ["localhost:9200"]<br /> protocol: "https"<br /> ssl.verification_mode: none<br /> username: "admin"<br /> password: "4ad8f8f792e81cd0a6de"<br /> index: "system-log"<br />
       
       
  3. 启用 system 模块并导入 pipeline
     
     ./filebeat modules enable system
./filebeat setup --pipelines --modules system
     
     
  4. 创建索引模板及初始索引，使用 [ZSTD+SOURCE_REUSE](https://www.infinilabs.com/blo ... ssion/) 技术节省磁盘空间
     
     <br /> PUT _template/system_log<br /> {<br /> "order": 100,<br /> "index_patterns": [<br /> "system_log*"<br /> ],<br /> "settings": {<br /> "index": {<br /> "format": "7",<br /> "lifecycle": {<br /> "name": "ilm_.infini_metrics-30days-retention",<br /> "rollover_alias": "system_log"<br /> },<br /> "codec": "ZSTD",<br /> "source_reuse": true,<br /> "number_of_shards": "1",<br /> "translog": {<br /> "durability": "async"<br /> }<br /> }<br /> },<br /> "mappings": {<br /> "dynamic_templates": [<br /> {<br /> "strings": {<br /> "mapping": {<br /> "ignore_above": 256,<br /> "type": "keyword"<br /> },<br /> "match_mapping_type": "string"<br /> }<br /> }<br /> ]<br /> }<br /> }<br /> <br /> PUT system-log-00001<br /> {<br /> "aliases":{<br /> "system-log":{<br /> "is_write_index":true<br /> }<br /> }<br /> }<br />
     
     
  5. 启动 filebeat
     
     nohup ./filebeat -c filebeat.yml 2>&1>/dev/null &
     
     
  6. 进入 Console 查看、搜索日志
     
     
  7. 进入 Console 创建 dashboard 进行日志分析
     
     

你是否还在纠结怎么规划 Easysearch 集群存储容量，这篇文章将从容量估算、搜索吞吐量估算等场景为你提供详细的规划建议。

基于容量估算

主要问题：

• 每天将索引多少原始数据（GB）？保留数据多少天？
  
• 原始数据膨胀率
  
• 您将强制执行多少个副本分片？
  
• 您将为每个数据节点分配多少内存？
  
• 您的内存:数据比例是多少？
  
  

  原则
  

  
  

• 保留 +15% 以保持在磁盘水位以下。
  
• 保留 +5% 用于误差和后台活动的余量。
  
• 保留相当于一个数据节点的资源来处理故障。
  
  

  公式：
  

  
  总数据量 GB = 原始数据 GB/天 * 保留天数 * 膨胀率 * (副本数 + 1)
  
  总存储 GB = 总数据 GB * 1.15（包括磁盘 watermark threshold 和误差范围）
  
  总数据节点数 = ROUNDUP(总存储 GB / (每个数据节点的内存 * 内存/数据比例)) + 1（用于故障转移）
  
  

  举例：
  

  
  假设 需要存储的源数据 50TB 大小
  
  膨胀率 10% 副本数 1
  
  每个节点 256G 内存
  
  计算出：
  
  

  总数据量 TB
  

  
  = 50TB * (1 + 0.10) * (1 + 1)
  
  = 110TB
  
  

  总存储 TB
  

  
  = 110TB * 1.15（考虑磁盘 watermark threshold 和误差范围）
  
  = 126.5TB
  
  如果有 256GB 的物理内存，128GB 会用于 JVM 堆，剩下的 128GB 将用于操作系统、文件缓存和其他系统进程。
  
  按照常见的 1:30 的 RAM 到磁盘比例来计算，那么每个节点能处理的数据存储大约是：
  
  256GB 内存 * 30 = 7680GB，大约等于 7.68TB
  
  

  总数据节点数
  

  
  = ROUNDUP(126.5TB / 7.68TB) + 1（用于故障转移）
  
  = ROUNDUP(16.47) + 1
  
  = 18
  
  

  基于搜索吞吐量估算
  

  
  在存储容量层面之外，还要考虑搜索响应时间和搜索吞吐量的目标，这些目标可能需要更多的内存和计算资源。
  
  搜索响应时间受太多变量的影响，无法预测任何给定容量计划会如何影响它。但通过经验性测试搜索响应时间并估计预期的搜索吞吐量，我们可以估算出满足这些需求所需的集群资源。
  
  

  主要问题：
  

  
  

• 你每秒的最高搜索次数是多少？
  
• 你的平均搜索响应时间（毫秒）是多少？
  
• 你的数据节点上有多少个核心和每个核心有多少个线程
  
  

  经验方法：
  

  
  与其确定资源将如何影响搜索速度，不如将搜索速度视为一个常数，通过在计划的硬件上进行测量来处理。然后确定集群需要多少个核心来处理预期的搜索吞吐量峰值。最终目标是防止线程池队列增长速度超过它们被消耗的速度。如果计算资源不足，搜索请求有被丢弃的风险。
  
  

  公式：
  

  
  峰值线程数 = 向上取整（每秒的峰值搜索次数 * 平均搜索响应时间（毫秒） / 1000 毫秒）
  
  线程池大小 = 向上取整（（每个节点的物理核心数 * 每个核心的线程数 * 3 / 2） + 1）
  
  总数据节点数 = 向上取整（峰值线程数 / 线程池大小）
  
  

  举例：
  

  
  假设每秒 2 万搜索请求，平均响应时间 50 毫秒，每个节点有 16 个线程数，计算需要多少节点
  
  峰值线程数 = 20000 * 50 /1000 = 1000
  
  线程池大小 = (16 * 1 * 3/2) + 1 = 25
  
  总数据节点数 = 1000 / 25 = 40
  
  大概需要 40 个数据节点来处理每秒 2 万的搜索请求，平均响应时间为 50 毫秒，每个节点有 16 个线程。这是一个粗略的估计，实际需求可能会因多种因素而有所不同。建议进行实际测试以确认这些数字。
  
  

  Hot, Warm, Frozen
  

  
  根据索引使用情况不同，通常分为种存储。
  这是一种经济高效的方法，用于存储大量数据，同时优化了对较新数据的性能。在容量规划期间，每个层次必须独立进行规模确定，然后进行合并。
  
  | 层面 | 目标 | 示例存储 | 示例内存：存储比 |
  | ------ | -------- | --------------------------- | ---------------- |
  | Hot | 搜索为主 | SSD DAS/SAN (>200Gb/s) | 1:30 |
  | Warm | 存储为主 | HDD DAS/SAN (~100Gb/s) | 1:100 |
  | Frozen | 存档为主 | Cheapest DAS/SAN (<100Gb/s) | 1:500 |
  
  实际情况要把搜索吞吐量估算和容量估算结合考虑。
  
  

  关于 Easysearch
  

  
  
  
  INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
  
  官网文档：<https://www.infinilabs.com/doc ... gt%3B
  
  下载地址：<https://www.infinilabs.com/download>;
  
  

  原文：<https://www.infinilabs.com/blo ... gt%3B
  

Easysearch Chart 包更新了，让我们来看看都有哪些变化：

• Docker 镜像升级
  
  
  
  
• Service 名称调整，支持 NodePort 模式部署
  
  
  
  
  
  现在让我们用 NodePort 模式部署一下：
  
  ```bash
  

  helm search repo infinilabs
  

  NAME CHART VERSION APP VERSION DESCRIPTION
  infinilabs/console 0.2.0 1.8.0-1259 A Helm chart for Kubernetes
  infinilabs/easysearch 0.2.0 1.6.0-59 A Helm chart for Kubernetes
  infinilabs/gateway 0.1.0 1.18.0-1123 A Helm chart for Kubernetes
  
  

  cat es-nodeport.yaml
  

  service:
  type: NodePort
  http: 9200
  transport: 9300
  httpNodeport: 30920
  transNodeport: 30930
  
  

  helm install easysearch infinilabs/easysearch -n infini -f es-nodeport.yaml
  

  NAME: easysearch
  LAST DEPLOYED: Mon Oct 9 08:38:28 2023
  NAMESPACE: infini
  STATUS: deployed
  REVISION: 1
  TEST SUITE: None
  NOTES:
  

  1. Get the application URL by running these commands:
     export NODE_PORT=$(kubectl get --namespace infini -o jsonpath="{.spec.ports[0].nodePort}" services easysearch)
     export NODE_IP=$(kubectl get nodes --namespace infini -o jsonpath="{.items[0].status.addresses[0].address}")
     echo http://$NODE_IP:$NODE_PORT
     
     

     kubectl get svc -n infini
     

     NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
     easysearch NodePort 10.43.175.245 9200:30920/TCP,9300:30930/TCP 25s
     
     

     kubectl get pod -n infini
     

     NAME READY STATUS RESTARTS AGE
     easysearch-0 1/1 Running 0 40s
     
     

     curl -ku'admin:admin' https://10.0.0.1:30920
     

     {
     "name" : "easysearch-0",
     "cluster_name" : "infinilabs",
     "cluster_uuid" : "2cPioaONRVWp6BydbGuXDw",
     "version" : {
     "distribution" : "easysearch",
     "number" : "1.6.0",
     "distributor" : "INFINI Labs",
     "build_hash" : "e5d1ff9067b3dd696d52c61fbca1f8daed931fb7",
     "build_date" : "2023-09-22T00:55:32.292580Z",
     "build_snapshot" : false,
     "lucene_version" : "8.11.2",
     "minimum_wire_lucene_version" : "7.7.0",
     "minimum_lucene_index_compatibility_version" : "7.7.0"
     },
     "tagline" : "You Know, For Easy Search!"
     }
     ```
     
     

     关于 Easysearch
     

     
     
     
     INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
     
     官网文档：<https://www.infinilabs.com/doc ... gt%3B
     
     下载地址：<https://www.infinilabs.com/download>;
     
     

     原文：<https://www.infinilabs.com/blo ... gt%3B

引言

在海量数据的存储和处理中，索引膨胀率是一个不可忽视的关键指标。它直接影响了存储成本和查询性能。近期，Easysearch 在这方面取得了显著的进展，其压缩功能的效果远超过了之前的版本。本文将详细介绍这一进展。

Easysearch 各版本压缩性能对比

根据之前文章的数据，Easysearch v1.1 在处理相同数据时，其索引大小比 Elasticsearch v6.4.3 降低了 50%。但这还不是全部，最新的测试数据更是令人惊艳。


显著的压缩效果：实验数据解析

通过对比不同版本的存储大小，我们更直观地了解到 Easysearch 在压缩方面的优势：

• Easysearch 的原始版本，未开启压缩：存储大小为 8.7 GB。
  
• Easysearch v2 版本：经过第二版压缩后，存储大小显著减少到 2.7 GB。
  
• Easysearch v3 版本：第三版压缩后，存储大小进一步减少到 1.4 GB。
  
  

  关键观察
  

  
  Easysearch 之前提供的压缩版相比原始版本减少了约 69%的存储空间。
  
  Easysearch v3 版则更为显著，相比原始版本减少了约 84%的存储空间。
  
  

  第三版本压缩的秘密武器：数字类型字段的复用
  

  
  第三版本压缩能达到如此高的效率，主要是因为在之前第二版对文档原文中 keyword 类型字段复用的基础上，增加了对数字类型字段的复用。这一策略进一步优化了存储结构，显著提高了压缩效率。
  
  

  压缩策略：多元化选择
  

  
  Easysearch 提供了多种压缩策略，包括 default、best_compression、ZSTD 和 index.source_reuse。其中，ZSTD 和 index.source_reuse 是新引入的压缩策略，能进一步降低索引膨胀率。
  
  

  带来的好处
  

  
  降低存储成本：显著降低的存储大小意味着在硬件和维护方面的成本将大幅度减少。 提高系统扩展性：更小的数据尺寸意味着在相同的硬件配置下，系统能够处理更多的数据。 数据备份和传输：由于索引文件更小，数据备份和传输的速度也将提升，同时减少带宽需求。
  
  

  总结
  

  
  Easysearch 在压缩效果上有显著提升，不仅降低了存储成本，还提高了查询性能和系统扩展性。这使得 Easysearch 在大数据环境下成为一种非常具有吸引力的搜索和存储解决方案
  
  

  关于 Easysearch
  

  
  
  
  INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
  
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  下载地址：<https://www.infinilabs.com/download>;
  
  

  原文：https://www.infinilabs.com/blo ... .4GB/

引言

在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。

测试概览

测试条件选用了 esrally 工具和 geonames 数据集来进行压力测试。数据集包含了 11396503 条记录，往单个 shard 写入，对以下几种压缩模式进行压测对比：

• default
  
• best_compression
  
• zstd
  
• zstd + source_reuse
  
  
  
  下图是对 CPU 的监控，可以看到各个模式对 CPU 的使用是基本相近的。
  
  
• default
  
  
• best_compression
  
  
• zstd
  
  
• zstd+reuse
  
  
  

  关键数据点
  

  
  测试结果主要围绕两个指标：
  
  

• 中位吞吐量：单位为“每秒操作数”，数值越大表示性能越好。
  
• 存储大小：单位为 “GB”，数值越小表示存储更加高效。
  
  测试数据如下：
  | 压缩模式 | 中位吞吐量 (docs/s) | 存储大小 (GB) |
  |---|---|---|
  | default | 37834 | 2.7 |
  | best_compression | 37404 | 2.2 |
  | zstd | 38878 | 2.1 |
  | zstd + source_reuse | 38942 | 1.6 |
  
  

  zstd + source_reuse：压缩原理
  

  
  该模式采用了 source_reuse 压缩算法，该算法通过对 keyword、long、int、short、boolean 等类型的字段值进行复用，并结合 zstd 压缩算法，大大提高了存储效率。
  
  

  压缩效率
  

  
  zstd + source_reuse 在存储大小上的表现尤为出色，针对 geonames 数据集只需 1.6 GB 的存储空间，相比于 best_compression 模式的 2.2 GB，压缩效率显著提高
  。
  
  

  吞吐量表现
  

  
  高压缩率并没有让 zstd + source_reuse 在吞吐量上做出妥协，因为高压缩率使得其需要持久化的数据大大减小，其中位吞吐量为 38942 docs/s，在 4 种模式中表现最好。
  
  

  结论
  

  
  zstd + source_reuse 压缩模式在存储效率和查询性能之间找到了一种极佳的平衡，强烈推荐各位在使用 Easysearch 时，当存储成本比较敏感时，考虑使用 zstd + source_reuse 压缩模式。无论是在存储成本还是写入性能方面，它都能为你带来显著的优势。
  
  

  关于 Easysearch
  

  
  
  
  INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
  
  官网文档：<https://www.infinilabs.com/doc ... gt%3B
  
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  原文：https://www.infinilabs.com/blo ... odes/

近日，2023 年 9 月的 [墨天轮中国数据库流行度排行](https://www.modb.pro/dbRank) 火热出炉，本月共有 287 个数据库参与排名，中国数据库行业竞争日益激烈。其中，极限科技旗下软件产品 [INFINI Easysearch](https://www.infinilabs.com/products/easysearch/) 在 搜索型数据库 分类排名中脱颖而出，荣登榜首，获得了第一名的好成绩。


同时在国内整个数据库排行中进入了前 50 的行列。


[INFINI Easysearch](https://www.infinilabs.com/products/easysearch/) 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，同时也是一款具备自主可控的分布式近实时搜索型数据库产品，具备高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等特性，具备支持丰富的个性化搜索及聚合分析能力，可部署在物理机、虚拟机、容器、私有云和公有云，能承载 PB 级别的海量业务数据，为金融核心系统、运营商、制造业和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的快速检索和实时数据探索分析能力，可满足不同业务场景的各项复杂需求。


[Easysearch](https://www.infinilabs.com/products/easysearch/) 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

国内搜索型数据库最近几年发展迅速，关键技术逐渐突破，应用场景和数据规模也逐年上升，已经成为企业必不可少的核心基础设施，产业生态也日益繁荣。极限科技作为国内搜索型数据库产品厂商第一梯队的杰出代表，同时也是行业标准的起草单位之一，此次在墨天轮中国数据库流行度排行搜索型数据库分类中荣登榜首，不仅代表着对 [INFINI Easysearch](https://www.infinilabs.com/products/easysearch/) 搜索型数据库的肯定，更代表着极限科技在“搜索数据库”产品的研究与创新上，取得了新的里程碑。

未来，极限科技将持续专注于打造国产搜索型数据库产品，致力于为用户提供更加优质、稳定、高效、安全的数据搜索服务和分析体验。

关于极限科技（INFINI Labs）


极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：<https://www.infinilabs.com>;

简介

在上一次，我介绍了在国产操作系统 Kylin V10 (Lance)-aarch64 上安装单机版 Easysearch/Console/Agent/Gateway/Loadgen，小伙伴们可[查看原文](https://elasticsearch.cn/article/14908)。今天我重点介绍下在 Loongnix-Server Linux release 8.4.1 (3C5000L)上安装 Easysearch。

系统配置

在安装之前，需要先进行系统参数调整并创建操作用户，以下命令均需要使用 root 用户操作。

```bash

配置nofile和memlock

tee /etc/security/limits.d/21-infini.conf <<-'EOF'

• soft nofile 1048576
  
• hard nofile 1048576
  
• soft memlock unlimited
  
• hard memlock unlimited
  root soft nofile 1048576
  root hard nofile 1048576
  root soft memlock unlimited
  root hard memlock unlimited
  EOF
  
  

  关闭THP
  

  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
  grep -i HugePages_Total /proc/meminfo
  
  grep -wq transparent_hugepage /etc/rc.local || cat <<-'EOF' >> /etc/rc.local
  
  if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled; then
  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
  fi
  if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag; then
  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
  fi
  EOF
  chmod 755 /etc/rc.local
  
  

  内核调优
  

  tee /etc/sysctl.d/70-infini.conf <<-'EOF'
  vm.max_map_count = 262145
  net.core.somaxconn = 65535
  net.core.netdev_max_backlog = 65535
  net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
  net.ipv4.tcp_syncookies = 1
  net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
  net.ipv4.tcp_timestamps=1
  net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
  net.ipv4.tcp_keepalive_time = 900
  net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 2000000
  net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
  EOF
  sysctl -p /etc/sysctl.d/70-infini.conf
  ```
  
  

  用户配置
  

  
  ```bash
  

  创建Easysearch操作用户
  

  groupadd -g 602 es
  useradd -u 602 -g es -m -d /home/es -c 'easysearch' -s /bin/bash es
  ```
  
  

  配置 JDK
  

  
  ```bash
  

  在各个节点上分别操作
  

  wget -N http://ftp.loongnix.cn/Java/op ... ar.gz -P /usr/src
  
  mkdir -p /usr/local/jdk
  tar -zxf /usr/src/loongson*.tar.gz -C /usr/local/jdk --strip-components 1
  
  tee /etc/profile.d/java.sh <<-'EOF'
  

  set java environment
  

  JAVA_HOME=/usr/local/jdk
  CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib
  PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
  export PATH JAVA_HOME CLASSPATH
  EOF
  source /etc/profile
  java -version
  ```
  
  

  Easysearch 部署
  

  
  

  部署及密码配置
  

  
  ```bash
  

  在线安装
  

  curl -sSL http://get.infini.sh | bash -s -- -p easysearch -d /data/easysearch
  

  初始化证书(若不采用默认证书，如需要调整证书可修改证书生成文件)
  

  cd /data/easysearch
  

  默认会生成随机密码
  

  bin/initialize.sh
  ll /data/easysearch/config/{.crt,.key,*.pem}
  ```
  
  

  配置文件及 JVM 调整
  

  
  ```bash
  cat < /data/easysearch/config/easysearch.yml
  cluster.name: infinilabs
  node.name: node-1
  network.host: 0.0.0.0
  http.port: 9200
  transport.port: 9300
  bootstrap.memory_lock: false
  bootstrap.system_call_filter: false
  
  cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
  
  path.home: /data/easysearch
  path.data: /data/easysearch/data
  path.logs: /data/easysearch/logs
  
  http.compression: true
  
  security.enabled: true
  security.audit.type: noop
  security.ssl.transport.cert_file: instance.crt
  security.ssl.transport.key_file: instance.key
  security.ssl.transport.ca_file: ca.crt
  security.ssl.transport.skip_domain_verify: true
  security.ssl.http.enabled: true
  security.ssl.http.cert_file: instance.crt
  security.ssl.http.key_file: instance.key
  security.ssl.http.ca_file: ca.crt
  
  security.allow_default_init_securityindex: true
  
  security.nodes_dn:
  

  • 'CN=infini.cloud,OU=UNIT,O=ORG,L=NI,ST=FI,C=IN'
    
    security.restapi.roles_enabled: [ "superuser", "security_rest_api_access" ]
    
    security.system_indices.enabled: true
    security.ssl.http.clientauth_mode: OPTIONAL
    security.system_indices.indices: [".infini-*"]
    
    

    for admin dn
    

    specify admin certs to operate against system indices, basic_auth is not required
    

    curl -k --cert config/admin.crt --key config/admin.key -XDELETE 'https://localhost:9200/.infini-*/'
    

    security.authcz.admin_dn:
    

  • 'CN=admin.infini.cloud,OU=UNIT,O=ORG,L=NI,ST=FI,C=IN'
    EOF
    
    

    根据实际机器内存的大小进行配置，推荐配置为机器内存一半，且不超过31G
    

    sed -i "s/1g/4g/g" $ES_HOME/config/jvm.options
    ```
    
    

    备份目录及权限调整
    

    
    ```bash
    

    创建备份目录
    

    mkdir -p /data/easysearch/backup
    

    更新目录权限
    

    chown -R es.es /data/easysearch
    ```
    
    

    环境变量及启动服务
    

    
    ```bash
    su - es
    grep -wq easysearch ~/.bashrc || cat<> ~/.bashrc
    export ES_HOME=/data/easysearch
    EOF
    source ~/.bashrc
    
    

    jna替换<龙芯平台有独立的jna实现>
    

    rm -rvf $ES_HOME/lib/jna*.jar
    wget -N https://release.infinilabs.com ... 1.jar -P $ES_HOME/lib
    
    

    以后台方式启动服务
    

    $ES_HOME/bin/easysearch -d
    ```
    
    

    Easysearch 验证
    

    
    bash<br /> curl -ku "admin:$pass" <a href="https://127.0.0.1:9200" rel="nofollow" target="_blank">https://127.0.0.1:9200</a><br /> curl -ku "admin:$pass" <a href="https://127.0.0.1:9200/_cluster/health?pretty" rel="nofollow" target="_blank">https://127.0.0.1:9200/_cluster/health?pretty</a><br /> curl -ku "admin:$pass" <a href="https://127.0.0.1:9200/_cat/nodes?v" rel="nofollow" target="_blank">https://127.0.0.1:9200/_cat/nodes?v</a><br />
    
    

    
    
    

    部署 Console
    

    
    ```bash
    curl -sSL http://get.infini.sh | bash -s -- -p console
    
    

    安装服务并启动
    

    cd /opt/console
    ./console-linux-loong64 -service install
    ./console-linux-loong64 -service start
    
    

    验证
    

    systemctl status console
    ```
    
    

    部署 Agent
    

    
    ```bash
    curl -sSL http://get.infini.sh | bash -s -- -p agent
    
    

    修改Agent配置文件
    

    cd /opt/agent
    sed -i "/ES_ENDPOINT:/ s|(.\: ).|\1$https://localhost:9200|" agent.yml
    sed -i "/ES_USER:/ s|(.\: ).|\1admin|" agent.yml
    sed -i "/ES_PASS:/ s|(.\: ).|\1$pass|" gateway.yml
    sed -i "/API_BINDING:/ s|(.\: ).|\1\"0.0.0.0:8080\"|" agent.yml
    head -n 5 agent.yml
    
    

    安装服务并启动
    

    ./agent-linux-loong64 -service install
    ./agent-linux-loong64 -service start
    
    

    验证
    

    systemctl status agent
    ```
    
    

    部署 Gateway
    

    
    ```bash
    curl -sSL http://get.infini.sh | bash -s -- -p gateway
    cd /opt/gateway
    
    

    修改Gateway配置文件
    

    sed -i "/ES_PASS:/ s|(.\: ).|\1$pass|" gateway.yml
    head -n 10 gateway.yml
    
    

    安装服务并启动
    

    ./gateway-linux-loong64 -service install
    ./gateway-linux-loong64 -service start
    
    

    检查服务
    

    systemctl status gateway
    curl -u "admin:$pass" http://127.0.0.1:8000
    ```
    
    

    部署 Loadgen
    

    
    ```bash
    curl -sSL http://get.infini.sh | bash -s -- -p loadgen
    
    

    写入数据测试
    

    cd /opt/loadgen
    mkdir -p mock
    cat < mock/nginx.log
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 8676 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /vendor/bootstrap/css/bootstrap.css HTTP/1.1" 200 17235 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /vendor/daterangepicker/daterangepicker.css HTTP/1.1" 200 1700 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /vendor/fork-awesome/css/v5-compat.css HTTP/1.1" 200 2091 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /assets/font/raleway.css HTTP/1.1" 200 145 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /vendor/fork-awesome/css/fork-awesome.css HTTP/1.1" 200 8401 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /assets/css/overrides.css HTTP/1.1" 200 2524 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /assets/css/theme.css HTTP/1.1" 200 306 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /vendor/fancytree/css/ui.fancytree.css HTTP/1.1" 200 3456 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    175.10.75.216 - - [28/Jul/2020:21:20:26 +0800] "GET /syncthing/development/logbar.js HTTP/1.1" 200 486 "<a href="http://dl-console.elasticsearch.cn/"" rel="nofollow" target="_blank">http://dl-console.elasticsearch.cn/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
    EOF
    
    cat < loadgen.yml
    env:
    ES_USERNAME: admin
    ES_PASSWORD: $pass
    ES_ENDPOINT: http://localhost:8000
    runner:
    

    total_rounds: 1
    

    no_warm: false
    

    Whether to log all requests
    

    log_requests: false
    

    Whether to log all requests with the specified response status
    

    log_status_codes:
    

  • 0
    
  • 500
    assert_invalid: false
    assert_error: false
    variables:
    
  • name: ip
    type: file
    path: dict/ip.txt
    
  • name: message
    type: file
    path: mock/nginx.log
    replace: # replace special characters in the value
    '"': '\"'
    '\': '\'
    
  • name: user
    type: file
    path: dict/user.txt
    
  • name: id
    type: sequence
    
  • name: uuid
    type: uuid
    
  • name: now_local
    type: now_local
    
  • name: now_utc
    type: now_utc
    
  • name: now_unix
    type: now_unix
    
  • name: suffix
    type: range
    from: 10
    to: 13
    requests:
    
  • request:
    method: POST
    runtime_variables:
    batch_no: uuid
    runtime_body_line_variables:
    routing_no: uuid
    basic_auth:
    username: $[[env.ES_USERNAME]]
    password: $[[env.ES_PASSWORD]]
    url: $[[env.ES_ENDPOINT]]/_bulk
    body_repeat_times: 5000
    body: |
    { "index" : { "_index" : "test-$[[suffix]]", "_id" : "$[[uuid]]" } }
    { "id" : "$[[uuid]]","routing_no" : "$[[routing_no]]","batch_number" : "$[[batch_no]]","message" : "$[[message]]","random_no" : "$[[suffix]]","ip" : "$[[ip]]","now_local" : "$[[now_local]]","now_unix" : "$[[now_unix]]" }
    EOF
    
    

    执行测试
    

    ./loadgen-linux-loong64 -c 6 -d 6 --compress
    
    

    检查测试索引文档
    

    curl -u "admin:$pass" http://127.0.0.1:8000/_cat/indices/test*?v
    ```
    
    至此，完成在 LoongArch(3C5000L)上安装单机版 Easysearch/Console/Agent/Gateway/Loadgen。通过浏览器 http://机器域名:9000/ 即可访问 Console，对 Easysearch 进行配置管理。
    
    

    可能遇到的问题
    

    
    
    
    

    检查下配置文件中监听的地址是否正确，防火墙是否有关闭。
    
    
    
    

    关于 Easysearch
    

    
    
    
    INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
    
    官网文档：<https://www.infinilabs.com/doc ... gt%3B
    
    下载地址：<https://www.infinilabs.com/download>;
    

在之前的文章中，有通过[极限网关实现容灾](http://www.infinilabs.com/blog ... teway/)的案例。今天给大家介绍 Easysearch 的跨集群复制功能。该功能可在集群之间复制数据，应用场景包括但不限于以下举例：

• 灾备同步：将数据同步到灾备中心，灾备中心可对外提供查询服务。
  
• 读写分离：单一集群读写压力都较大时，为了避免读写互相干扰造成性能降级，可将读压力分流到另外的集群。
  
• 就近查询：在多地中心之间复制数据，应用只需连接本地 ES 集群读取数据，避免网络延时和干扰。
  
  跨集群复制使用 active-passive 模型，由目标集群主动拉取数据变化到本地，因此对源集群影响很小。
  
  

  先决条件
  

  
  

• 源集群和目标集群都必须安装 cross-cluster-replication 和 index-management 插件。安装插件参考[这里](https://www.infinilabs.com/doc ... 3%2585)。
  
• 如果目标集群的 easysearch.yml 文件中覆盖了 node.roles，确保它也包括 remote_cluster_client 角色，默认已启用。
  
  

  演示环境
  

  
  

• 源集群( leader 集群 ): 192.168.3.45:9200
  
• 目标集群( follower 集群 ): 192.168.3.39:9200
  
• 两个集群都已启用 security 功能。
  
  

  设置集群间证书互信
  

  
  将两个集群的证书合并到一个文件，将文件放到 config 目录下。
  
  yaml<br /> cat ca-A.crt ca-B.crt > trust-chain.pem<br />
  
  更新 easysearch.yml 文件，变化如下。
  
  ```yaml
  

  security.ssl.transport.ca_file: ca.crt
  

  security.ssl.transport.ca_file: trust-chain.pem
  ```
  
  

  设置跨群集连接
  

  
  在目标集群建立源集群的连接信息。在 INFINI console 的[开发工具](https://www.infinilabs.com/doc ... tools/)中，选中目标集群，执行以下命令。
  
  yaml<br /> PUT /_cluster/settings?pretty<br /> {<br /> "persistent": {<br /> "cluster": {<br /> "remote": {<br /> "primary": {<br /> "seeds": ["192.168.3.45:9300"]<br /> }<br /> }<br /> }<br /> }<br /> }<br />
  
  

  开始复制
  

  
  首先在源集群创建测试索引 test , 并向索引写入数据。如果有测试索引，此步可省略。
  
  yaml<br /> POST /_bulk?pretty<br /> { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }<br /> { "field1" : "value1" }<br /> { "create" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }<br /> { "field2" : "value2" }<br />
  
  然后在目标集群，创建一个名为 follower-test 的索引来复制源集群中 test 索引的内容。follower-test 可更换成自己想要的名字。
  
  yaml<br /> PUT /_replication/follower-test/_start?pretty<br /> {<br /> "leader_alias": "primary",<br /> "leader_index": "test",<br /> "use_roles":{<br /> "leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",<br /> "follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"<br /> }<br /> }<br />
  
  

• leader_alias 指定之前创建的连接名称 primary 。
  
• leader_index 指定想要复制的索引名称 test 。
  
• use_roles 指定用什么角色访问对应的集群，为了安全使用最小权限，命令中的角色是系统自带的。
  
  命令执行完后，会在目标集群建立名为 follower-test 的索引，其内容来自源集群的 test 索引。 我们可以看到，其内容就是之前插入的两个文档。
  
  
  

  确认复制状态
  

  
  可以看到 follow-test 处于同步的状态会实时同步远端的数据。
  
  yaml<br /> GET /_replication/follower-test/_status?pretty<br />
  
  
  在源集群再插入数据，看是否会同步。
  
  yaml<br /> POST /_bulk?pretty<br /> { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }<br /> { "field3" : "value3" }<br /> { "create" : { "_index" : "test", "_id" : "4" } }<br /> { "field4" : "value4" }<br />
  
  目标集群查询索引，文档 3 和 4 已同步。
  
  
  

  暂停和恢复复制
  

  
  如果需要停机维护或其他原因想暂停复制功能，可使用暂停和恢复索引复制。
  
  

  暂停
  

  
  暂停目标集群上的索引复制。源集群索引再有新的变化，不会进行同步。
  
  yaml<br /> POST /_replication/follower-test/_pause?pretty<br /> {}<br />
  
  暂停后查看索引复制状态为 PAUSED 。
  
  yaml<br /> GET /_replication/follower-test/_status?pretty<br />
  
  
  
  

  恢复
  

  
  恢复目标集群上的索引复制。
  
  yaml<br /> POST /_replication/follower-test/_resume?pretty<br /> {}<br />
  
  

  停止复制
  

  
  为了保证数据的一致性，目标集群上的 follower 索引都是只读的。如果要切换到可读写的状态，需要先停止复制。我们先直接写入数据，会报禁止该操作。
  
  停止复制
  执行停止复制命令，索引变为可读写状态，一个独立状态，不再会从源端复制内容。想要删除索引之前，也要先停止复制。
  
  yaml<br /> POST /_replication/follower-test/_stop?pretty<br /> {}<br />
  
  再次写入数据测试，成功。
  
  
  

  自动跟随
  

  
  前面给大家演示了单个索引的复制操作，对于每天自动创建一个索引的场景（日期后缀），这样的操作不免太麻烦了。跨集群复制的自动跟随功能，可以在目标集群建立一个复制模式，如果源集群新建索引名称匹配该模式，目标集群会自动创建一个索引来复制它。
  
  创建复制模式
  先在目标集群建立一个复制模式，模式名叫 nginx-index ，会自动复制源集群上 nginx 开头的索引。
  
  yaml<br /> POST /_replication/_autofollow?pretty<br /> {<br /> "leader_alias" : "primary",<br /> "name": "nginx-index",<br /> "pattern": "nginx*",<br /> "use_roles":{<br /> "leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",<br /> "follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"<br /> }<br /> }<br /> <br />
  
  源集群创建 nginx 开头的索引。
  
  yaml<br /> POST /nginx-1/_doc/<br /> {<br /> "test":"test"<br /> }<br /> <br /> POST /nginx-2/_doc/<br /> {<br /> "test":"test2"<br /> }<br />
  
  目标集群查看复制结果。
  
  
  

  停止自动跟随
  

  
  如果不想复制新创建 nginx 开头的索引，可以使用停止跟随。停止自动跟随仅仅停止任何新的自动跟随活动，不会停止现存自动跟随启动的复制。
  
  yaml<br /> DELETE /_replication/_autofollow?pretty<br /> {<br /> "leader_alias" : "primary",<br /> "name": "nginx-index"<br /> }<br /> <br />
  
  上述命令不会影响目标集群上 nginx-1 和 nginx-2 索引的复制。而且 nginx-1 和 nginx-2 索引是只读的，如果要切换到读写状态，先停止复制。
  
  yaml<br /> POST /_replication/nginx-1/_stop?pretty<br /> {}<br />
  
  

  小结
  

  
  这次实战主要演示了跨集群复制的操作过程：
  
  

  1. 建立证书互信
     
  2. 目标集群创建跨集群连接
     
  3. 开始复制：单索引或自动跟随复制
     
  4. 管理复制：暂停、查看状态、恢复、停止、删除自动跟随
     
     好的，这次跨集群复制实战就到这里了，更多的内容大家可参考[官方文档](https://www.infinilabs.com/doc ... r_api/)。如遇到问题，可以通过微信群、[Discord](https://discord.com/channels/1 ... 966313) 联系我们。
     
     

     关于 Easysearch
     

     
     
     INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
     
     官网文档：<https://www.infinilabs.com/doc ... gt%3B
     
     下载地址：<https://www.infinilabs.com/download>;
     

从 MySQL 同步数据到 ES 有多种方案，这次我们使用 ELK 技术栈中的 Logstash 来将数据从 MySQL 同步到 Easysearch 。

方案前提

1. MySQL 表记录必须有主键，比如 id 字段。通过该字段，可将 Easysearch 索引数据与 MySQL 表数据形成一对一映射关系，支持修改。
   
2. MySQL 表记录必须有时间字段，以支持增量同步。
   
   如果上述条件具备，便可使用 logstash 定期同步新写入或修改后的数据到 Easysearch 中。
   

   方案演示
   

   版本信息
   

   MySQL: 5.7
   Logstash: 7.10.2
   Easysearch: 1.5.0
   

   MySQL 设置
   

   创建演示用的表。
   yaml<br /> CREATE DATABASE es_db;<br /> USE es_db;<br /> DROP TABLE IF EXISTS es_table;<br /> CREATE TABLE es_table (<br /> id BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,<br /> PRIMARY KEY (id),<br /> UNIQUE KEY unique_id (id),<br /> client_name VARCHAR(32) NOT NULL,<br /> modification_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,<br /> insertion_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP<br /> );<br />
   说明
   
   

   • id 字段: 主键、唯一键，将作为 Easysearch 索引中的 doc id 字段。
     
   • modification_time 字段: 表记录的插入和修改都会记录在此。
     
   • client_name: 代表用户数据。
     
   • insertion_time: 可省略，用来记录数据插入到 MySQL 数据的时间。
     

     插入数据
     

     yaml<br /> INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (1, 'test 1');<br /> INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (2, 'test 2');<br /> INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (3, 'test 3');<br />
     

     Logstash
     

     配置文件
     yaml<br /> input {<br /> jdbc {<br /> jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"<br /> jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"<br /> jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"<br /> jdbc_user => "root"<br /> jdbc_password => "password"<br /> jdbc_paging_enabled => true<br /> tracking_column => "unix_ts_in_secs"<br /> use_column_value => true<br /> tracking_column_type => "numeric"<br /> last_run_metadata_path => "./.mysql-es_table-sql_last_value.yml"<br /> schedule => "*/5 * * * * *"<br /> statement => "SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(modification_time) AS unix_ts_in_secs FROM es_table WHERE (UNIX_TIMESTAMP(modification_time) > :sql_last_value AND modification_time < NOW()) ORDER BY modification_time ASC"<br /> }<br /> jdbc {<br /> jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"<br /> jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"<br /> jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"<br /> jdbc_user => "root"<br /> jdbc_password => "password"<br /> schedule => "*/5 * * * * *"<br /> statement => "SELECT count(*) AS count,'es_table' AS table_name from es_table"<br /> }<br /> }<br /> filter {<br /> if ![table_name] {<br /> mutate {<br /> copy => { "id" => "[@metadata][_id]"}<br /> remove_field => ["@version", "unix_ts_in_secs","@timestamp"]<br /> add_field => { "[@metadata][target_index]" => "mysql_es_table" } }<br /> } else {<br /> mutate { <br /> add_field => { "[@metadata][target_index]" => "table_counts" } <br /> remove_field => ["@version"]<br /> }<br /> uuid {<br /> target => "[@metadata][_id]"<br /> overwrite => true<br /> }<br /> }<br /> }<br /> output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["<a href="https://localhost:9200"" rel="nofollow" target="_blank">https://localhost:9200"</a>]<br /> user => "admin"<br /> password => "f0c6fc61fe5f7b084c00"<br /> ssl_certificate_verification => "false"<br /> index => "%{[@metadata][target_index]}"<br /> manage_template => "false"<br /> document_id => "%{[@metadata][_id]}"<br /> }<br /> }<br />
     

   • 每 5 秒钟同步一次 es_table 表的数据到 mysql_sync_idx 索引。
     
   • 每 5 秒统计一次 es_table 表的记录条数到 table_counts 索引，用于监控。
     

     启动 logstash
     

     yaml<br /> ./bin/logstash -f sync_es_table.conf<br />
     查看同步结果, 3 条数据都已同步到索引。
     
     Mysql 数据库新增记录
     yaml<br /> INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (4, 'test 4');<br />
     Easysearch 确认新增
     
     
     Mysql 数据库修改记录
     yaml<br /> UPDATE es_table SET client_name = 'test 0001' WHERE id=1;<br />
     Easysearch 确认修改
     
     
     

     删除数据
     

     Logstash 无法直接删除操作到 ES ，有两个方案：
     
     

3. 在表中增加 is_deleted 字段，实现软删除，可达到同步的目的。查询过滤掉 is_deleted : true 的记录，后续通过脚本等方式定期清理 is_deleted : true 的数据。
   
4. 执行删除操作的程序，删除完 MySQL 中的记录后，继续删除 Easysearch 中的记录。
   
   

   同步监控
   

   数据已经在 ES 中了，我们可利用 INFINI Console 的数据看板来监控数据是否同步，展示表记录数、索引记录数及其变化。
   
   
   

本文主要测试验证 Elasticsearch 各版本快照在 [Easysearch](https://www.infinilabs.com/doc ... erview) 中进行数据恢复。

准备测试数据

索引


别名


模版


生命周期策略


创建快照

<br /> PUT /_snapshot/my_backup<br /> {<br /> "type": "fs",<br /> "settings": {<br /> "location": "/infini/test/es_backup"<br /> }<br /> }<br /> <br /> PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1<br /> {<br /> "indices": "*",<br /> "ignore_unavailable": false,<br /> "include_global_state": false<br /> }<br /> <br /> GET /_snapshot/my_backup/snapshot_1<br />

• ignore_unavailable：如果 indices 列表中的索引不存在，则是否忽略该索引而不是使快照失败。默认值为 false 。
  
• include_global_state：是否在快照中包含集群状态（包括索引模版、生命周期配置、持久化配置等）。默认值为 true ，建议设为 false。
  
  

  恢复快照
  

  
  <br /> POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore<br /> {<br /> "indices": "*",<br /> "ignore_unavailable": false,<br /> "include_global_state": false,<br /> "include_aliases": true,<br /> "ignore_index_settings": [<br /> "index.lifecycle.indexing_complete"<br /> ]<br /> }<br />
  
  

• ignore_unavailable：如果 indices 列表中的索引不存在，则是否忽略该索引而不是使还原操作失败。默认值为 false 。
  
• include_global_state：是否还原群集状态。默认值为 false 。
  
• include_aliases：是否恢复别名及其关联索引。默认值为 true 。
  
• index.lifecycle.indexing_complete 配置不支持，忽略掉。
  
  

  数据验证
  

  
  

  索引
  

  
  
  
  通过 gateway 进行数据比对
  
  ```
  path.data: data
  path.logs: log
  
  

  show progress bar
  

  progress_bar.enabled: true
  

  
  elasticsearch:
  

  • name: source
    enabled: true
    endpoints:
    
    • http://192.168.3.185:29200
      
  • name: target
    enabled: true
    endpoints:
    
    • https://192.168.3.185:9205
      basic_auth:
      username: admin
      password: admin
      
      pipeline:
      
  • name: index_diff_service
    auto_start: true
    processor:
    
    • dag:
      mode: wait_all
      parallel:
      
      • dump_hash: #dump es1's doc
        sort_document_fields: true
        indices: ".infini_activities-000004" ##需要比对的索引名
        scroll_time: "10m"
        elasticsearch: "source"
        

        query_string: "_id:c8es70pu46lgfdgmja9g-1646117763293610802-2"
        

        fields: "doc_hash"
        

        output_queue: "source_docs"
        batch_size: 5000
        slice_size: 1
        

        hash_func: "xxhash64"
        

      • dump_hash: #dump es2's doc
        indices: ".infini_activities-000004"
        scroll_time: "10m"
        

        fields: "doc_hash"
        

        query_string: "_id:c8es70pu46lgfdgmja9g-1646117763293610802-2"
        

        batch_size: 5000
        slice_size: 1
        

        hash_func: "xxhash64"
        

        elasticsearch: "target"
        output_queue: "target_docs"
        end:
        

      • index_diff:
        diff_queue: "diff_result"
        buffer_size: 10
        text_report: true #如果要存 es，这个开关关闭，开启 pipeline 的 diff_result_ingest 任务
        source_queue: "source_docs"
        target_queue: "target_docs"
        

        pipeline:
        

        - name: diff_result_ingest
        

        processor:
        

        - json_indexing:
        

        index_name: "diff_result"
        

        elasticsearch: "source"
        

        input_queue: "diff_result"
        

        ```
        
        ./gateway-linux-amd64 -config data_check.yml
        
        
        
        

        别名
        

        
        
        
        

        模版
        

        
        <br /> PUT _template/.infini_activities-rollover<br /> {<br /> "order": 100000,<br /> "index_patterns": [<br /> ".infini_activities*"<br /> ],<br /> "settings": {<br /> "index": {<br /> "format": "7",<br /> "lifecycle": {<br /> "name": "ilm_.infini_metrics-30days-retention",<br /> "rollover_alias": ".infini_activities"<br /> },<br /> "codec": "best_compression",<br /> "number_of_shards": "1",<br /> "translog": {<br /> "durability": "async"<br /> }<br /> }<br /> },<br /> "mappings": {<br /> "dynamic_templates": [<br /> {<br /> "strings": {<br /> "mapping": {<br /> "ignore_above": 256,<br /> "type": "keyword"<br /> },<br /> "match_mapping_type": "string"<br /> }<br /> }<br /> ]<br /> },<br /> "aliases": {}<br /> }<br /> <br /> PUT _template/.infini<br /> {<br /> "order": 0,<br /> "index_patterns": [<br /> ".infini_*"<br /> ],<br /> "settings": {<br /> "index": {<br /> "max_result_window": "10000000",<br /> "mapping": {<br /> "total_fields": {<br /> "limit": "20000"<br /> }<br /> },<br /> "analysis": {<br /> "analyzer": {<br /> "suggest_text_search": {<br /> "filter": [<br /> "word_delimiter"<br /> ],<br /> "tokenizer": "classic"<br /> }<br /> }<br /> },<br /> "number_of_shards": "1"<br /> }<br /> },<br /> "mappings": {<br /> "dynamic_templates": [<br /> {<br /> "strings": {<br /> "mapping": {<br /> "ignore_above": 256,<br /> "type": "keyword"<br /> },<br /> "match_mapping_type": "string"<br /> }<br /> }<br /> ]<br /> },<br /> "aliases": {}<br /> }<br />
        
        

        生命周期策略
        

        
        <br /> PUT _ilm/policy/ilm_.infini_metrics-30days-retention<br /> {<br /> "policy": {<br /> "phases": {<br /> "hot": {<br /> "min_age": "0ms",<br /> "actions": {<br /> "rollover": {<br /> "max_size": "50gb",<br /> "max_age": "30d"<br /> },<br /> "set_priority": {<br /> "priority": 100<br /> }<br /> }<br /> },<br /> "delete": {<br /> "min_age": "30d",<br /> "actions": {<br /> "delete": {<br /> }<br /> }<br /> }<br /> }<br /> }<br /> }<br />
        
        注：不支持 "delete_searchable_snapshot": true 配置
        
        

        测试结果
        

        
        | 源集群（Elasticsearch） | 目标集群（Easysearch） | 测试结果 |
        | ----------------------- | ---------------------- | -------------------------- |
        | 7.10.2 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.10.1 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.10.0 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.9.2 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.9.0 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.8.1 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 7.5.2 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 6.8.12 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        | 6.5.4 | 1.0.0 | 索引文档一致，别名恢复成功 |
        
        
        

        关于 Easysearch
        

        
        
        INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。 Easysearch 衍生自基于开源协议 Apache 2.0 的 Elasticsearch 7.10 版本。 Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
        
        详情参见：[官方文档](https://www.infinilabs.com/doc ... erview)

近日，极限数据 (北京) 科技有限公司（以下简称：极限科技）旗下的软件 INFINI Easysearch 搜索引擎软件 V1.0 通过统信 UOS 服务器操作系统 V20 认证。

此次兼容适配基于统信 UOS 服务器操作系统 V20，联合国产 CPU：海光 5000、海光 7000、兆芯 KH-30000、兆芯 KH20000、兆芯 ZX-C+ 等系列处理器，经过共同严格测试表明 INFINI Easysearch 搜索引擎软件 V1.0 整体运行稳定，满足功能及兼容性测试要求，并获得通用软硬件适配认证中心联合认证证书。



统信软件是以“打造中国操作系统创新生态”为使命的中国基础软件公司。基于国产芯片架构的操作系统产品已经和龙芯、飞腾、申威、鲲鹏、兆芯、海光等芯片厂商开展了广泛和深入的合作，与国内各主流整机厂商及软件厂商展开了全方位的兼容性适配工作。


极限科技研发的 INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，同时也是一款具备自主可控的分布式近实时搜索型数据库产品，具备高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等特性，具备支持丰富的个性化搜索及聚合分析能力，可部署在物理机、虚拟机、容器、私有云和公有云，能承载 PB 级别的海量业务数据，为金融核心系统、运营商、制造业和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的快速检索和实时数据探索分析能力，可满足不同业务场景的各项复杂需求。

此次通过统信 UOS 的兼容适配联合认证，标志着极限科技在支持国产化方面又迈出关键一步。此外，Easysearch 也实现了对麒麟、欧拉等国产操作系统的支持。未来，极限科技将积极参与国产创新技术生态的建设，坚持自主可控安全可靠，深化对国产化软硬件技术栈的支持能力，为用户提供更加优质、稳定、高效、安全的产品与服务。

关于极限科技（INFINI Labs）


极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

详情参见官网：[https://www.infinilabs.com](https://www.infinilabs.com)