Elastic 系列：概述
2017-09-03
概要
轻量级搜索中心：之前公司内部，采用 solr 的 web 服务，作为业务侧的搜索中心，同时，搜索中心的运维、管理等工作，也直接由业务研发负责，业务演进效率非常高。
通用的业务分析，不涉及海量数据，也不涉及极其复杂的分析，因此，solr 采用 Master + Slave 结构，即可满足需求：
- 集群结构：
1 + 2集群，1 个 Master、2 个 Slave，具体发布服务时，设置指定的机器为 master，其他指定机器为 slave 角色 - 域名区分：Nginx 上配置 master.solr.xxx.com 和 slave.solr.xxx.com
- 读写分离：Nginx 上配置，更新的请求 POST 送入 master 服务器，读取的请求 GET 送入 slave
当时 Solr 的 web 服务配置，跟 Solr服务的搭建 基本类似，只不过采用 Maven + Jetty 的管理方式，同时，依赖服务启动的环境变量，指定具体机器上的 master 和 slave 角色。
关于上述场景，有几个疑问：
- 索引文件存储：上述 solr 服务，完全以 web 服务发布，其构建的索引文件，直接存储在「具体机器本地」吗？也就是说，如果需要迁移机器，也需要迁移索引文件 or 需要重建索引文件。
- ElasticSearch 服务：按照上述 solr 的 web 服务模式，当前流行的 ElasticSearch 是否也可以直接构建
轻量级的搜索中心呢？
Note: 关于上述 2 个问题，简单解答一下：
- Solr 的轻量级搜索中心，其索引文件、日志文件，是在
solrconfig.xml文件的<config>下<dataDir>配置项和<updateLog>配置行进行指定的，之前我们的实践中，将文件存储在了/tmp路径下，其实是存在隐患的 - ElasticSearch 服务，从原理上，也可以构建
轻量级的搜索中心。
基于上述业务场景，以及 搜索引擎选择： Elasticsearch与Solr 中的比较，初步考虑 ElasticSearch 构建 轻量级搜索中心.
Elastic 思考
基本思路：接触到 ElasticSearch，希望构建轻量级的搜索中心，但 Elastic 的社区可能是另外的操作思路，因此，需要：
- 熟悉：先理解 Elastic 的全貌，并试用其基本用法；
- 使用：再其起对轻量级搜索中心的支持；
熟悉 Elastic
关于 Elastic 服务，几个思路：
- 能做什么：当前官方对 Elastic 的定位
- 如何使用：
- 基本用法：常用组件的基本用法
- 运维部署：生产部署方案，物理机、虚拟机、Docker、Kubernetes 等方案
主要参考：
- Elastic 官网
使用 Elastic
使用 Elastic：构建轻量级搜索中心
- TODO：这一部分，准备编写一个系列文章，敬请期待
参考资料
原文地址：https://ningg.top/elastic-series-01-elastic-summary-intro/