1、使用elastic stack监控nginx；
http://tinyurl.com/y4nkkgdp
2、开源监控指南；
http://tinyurl.com/y3djkbk3
3、elasticsearch安全；
http://tinyurl.com/y527flat

编辑：wt
归档：https://ela.st/cn-daily-all
订阅：https://ela.st/cn-daily-sub
沙龙：https://ela.st/cn-meetup

本文始发于知乎Elasticsearch专栏：[从MySQL建立Elasticsearch索引-索引](https://zhuanlan.zhihu.com/p/73802842)

接上文[从MySQL建立Elasticsearch索引-引言](https://zhuanlan.zhihu.com/p/73349672)，本文介绍一下我们实现索引创建时的一些思路。

目标

框架以Jar包的形式提供，通过配置（XML）提供规则，支持插件开发，支持全量、增量等。

因为希望尽量减少开发量，所以不要求使用方提供平表，因此需要考虑如何将平表

概念

• 全量：即使用全部数据创建一个新的索引
  
• 增量：按照时间范围或者给定的规则，把变化的数据同步到ES
  
• 插件：本框架内定义了一个插件接口，用于特定需求自行开发，并接入到现有的配置文件中
  
• 分批参数：SQL中由框架填充的参数，类似${id}等
  
  

  配置
  

  以用户（users）为例，配置有三种文件：
  
  

  1. users.mapping，保存了索引的配置，每次全量的时候会读取本文件进行索引创建
     
  2. rule，规则文件，里面主要定义了对应SQL和插件的配置
     
  3. users-all.rule，全量规则，规则中以主表为主体，支持以Top、Limit的形式对数据进行分批获取，分批参数在SQL里可以定义为${id}，框架会自动填充该值，以保证能够拉取到全量的数据
     
  4. users-inc.rule，按照时间范围进行增量，分批参数支持在SQL中使用${startTime}和${endTime}
     
  5. users-spec.rule，按照指定的主表的主键，获取数据及更新索引的操作
     
  6. users-partial.rule，框架接入了阿里的Canal，本规则定义了各种表变化时，如果取到主表Id，以使用spec进行数据更新
     
  7. users.plugin，以上的rule主要提供了主表数据的获取方法，plugin文件则提供了各种关联表的信息获取方式，可以使用SQL，或者自定义的插件
     
     

     全量索引实现关键点
     

     为了保证索引的性能、监控、正确性等，实现时进行了以下设计。
     
     （一）索引的维护
     
     ES使用分布式、Replica、Snapshot机制保证索引的有效及集群稳定性。我们综合考虑后决定放弃Snapshot机制，通过定时/不定时创建全新全量索引，索引名字以${indexName}-{yyyy-MM-dd}的格式定义。正进行全量的索引关联上${indexName}_F的别名，正在使用的索引关联上${indexName}的别名，这样代码里可以不用关心应该读取或者使用哪个索引，合适的场景使用合适的别名即可。
     
     （二）索引的性能
     
     此处专指创建索引的性能，ES的性能是老话题了。
     
     首先，为了保证全量的性能，创建索引时会调整mapping参数，类似refresh_interval改成-1，number_of_replicas改成0，添加默认slowlog设置。
     
     索引过程中，控制bulk请求体的总大小，保证合适的分批大小的数据一并提交到ES。如果失败简单重试三次，如果三次都失败则认为失败，退出并删除当前索引，以保证线上ES数据干净准确。
     
     （三）索引的变更
     
     索引完成后，检查当前索引文档数和正使用索引文档数差异，如果大于配置的阈值，则认为此次索引创建有问题，删除索引并退出；做强制合并，减少segments数，提高搜索性能；恢复refresh_interval、number_of_replicas等设置；等待新索引状态变成GREEN后，将${indexName}切换到新的索引上，以使新索引生效。
     
     最后，检查以${indexName}-{yyyy-MM-dd}格式命名的索引有几份，将多于指定个数的较老的索引删除，将多于指定个数的索引状态改为Close。这样可以尽可能提供磁盘内存利用率，减少不必要的损耗，又能在一定程度上保证数据可用。
     
     以上，即完成了全量索引的创建。
     
     

     增量索引实现关键点
     

     增量索引因为场景比较多，所以规则也分了几种：
     
     

• inc，使用${startTime}和${endTime}在SQL中代替时间范围，框架会自动保存上次执行时间，以使整个增量整体不断滚动更新。实际使用时，因为有多个关联表导致SQL写起来比较复杂，以及部分增量数据过大，对DB有一定压力，因此不推荐使用此种方式。数据相对简单的场景可以使用。
  
• spec，在知道主表数据变化范围的时候使用，也是目前我们推荐的一种方式。使用主键查找数据，所有的表都是主键查询，影响范围也很明确。
  
• partial，针对canal做了单独封装的规则，用户获取canal的变化类型（更新、删除），变化的主表Id，用于使用spec的方式进行数据更新。
  
  暂时没有使用部分更新的原因是，关联表与主表的映射关系比较复杂，有1:1，1:N，M：N；并且目前按照主键更新数据的方式，对DB等压力不大；加上spec的方式逻辑清晰，有利于维护和开发。
  
  

  扩展性
  

  SQL不是万能的，比方说我们部分数据需要从其他微服务取，或者SQL逻辑复杂建议代码实现，这时候就可以使用我们的插件机制了。默认框架提供了一个很强大的插件，支持Distinct、Merge、Mapping等功能，可以满足80%的关联数据的场景了。其他的场景以及需要微服务的场景，支持用户自己实现指定插件，通过配置文件，即可接入现有的框架体系中。以此能支持目前我们全部需求。
  
  下一篇，我们将分享我们搜索模块的实现思路。