一开始是没有打算写这一篇博客的，但是看见好多朋友问关于elasticsearch的坑，决定还是写一份详细的安装说明与简单的测试demo，只要大家跟着我的步骤一步步来，100%是可以测试成功的。

一.  docker安装

本人使用的是centos6，安装命令如下：

1.首先使用epel库安装docker

yum install -y http://mirrors.yun-idc.com/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
yum install -y docker-io

安装完成后，使用命令 service docker start 启动docker

控制台输入docker ，出现如下界面表示安装成功

如果提示检查软件失败什么的，是因为之前先装了docker，再装了docker-io，直接使用命令 yum remove docker 删除docker，再执行

yum install -y docker-io 即可。

2.下载elasticsearch 镜像
在下载elasticsearch镜像之前，可以先改一下docker的镜像加速功能，我是用的阿里云的镜像加速，登录阿里云官网，产品-->云计算基础-->容器镜像服务， 进入管理控制台，如下图所示，复制加速器地址。

进入虚拟机，vim /etc/sysconfig/docker,加入下面一行配置

other_args=”–registry-mirror=https://vgwuhl4q.mirror.aliyuncs.com”

:wq 保存退出

service docker restart 重启docker服务

ps -aux|grep docker 输入如下命令查看docker信息，出现如下信息则加速器配置成功

然后就可以快速pull镜像了。

docker pull elasticsearch

docker pull kibana

 docker pull mobz/elasticsearch-head:5

将我们需要的三个镜像拉取下来

mkdir -p /opt/elasticsearch/data
vim /opt/elasticsearch/elasticsearch.yml



docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 -e "discovery.type=single-node" -v /opt/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /opt/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch

elasticsearch.yml 配置文件内容：

cluster.name: elasticsearch_cluster
node.name: node-master
node.master: true
node.data: true
http.port: 9200
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.6.77
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.6.77","192.168.6.78"]
http.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# Uncomment the following lines for a production cluster deployment
#transport.host: 0.0.0.0
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

注意我的elasticsearch 是在两台服务器上的，所以集群部署的时候可以省略端口号，因为都是9300，如果你的集群是部署在同一台os上，则需要区分出来端口号。

cluster.name: elasticsearch_cluster 集群名字，所有集群统一。

node.name: node-master 你的节点名称，所有集群必须区分开。

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"  支持跨域

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 可被发现作为主节点的数量

network.publish_host: 192.168.6.77 对外公布服务的真实IP

network.host: 0.0.0.0 开发环境可以设置成0.0.0.0，真正的生产环境需要指定IP地址。

我们启动elasticsearch容器多加了一个端口映射 -p 5601:5601 目的是让kibana使用该容器的端口映射，无需指定kibana容器的映射了。

启动kibana:

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://127.0.0.1:9200 --net=container:elasticsearch -d kibana

–net=container:elasticsearch 命令为指定使用elasticsearch的映射

这个时候，一般elasticsearch是启动报错的，我们需要修改一下linux的文件配置，如文件描述符的大小等。

需要修改的文件一共两个：

切换到root用户    
1、vi /etc/security/limits.conf 修改如下配置
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
 
2、vi /etc/sysctl.conf 添加配置
vm.max_map_count=655360 
运行命令 sysctl -p

这个时候配置完了输入命令

ulimit -Sn

ulimit -Hn 

出现如下信息即配置成功。

可是这个时候重启容器依然是报错的，没报错是你运气好，解决办法是重启一下docker就OK了。

service docker restart

然后重启elasticsearch 容器

docker restart elasticsearch 

访问ip:9200 

出现如下信息，则elasticsearch 启动成功

{
  "name" : "node-master",
  "cluster_name" : "elasticsearch_cluster",
  "cluster_uuid" : "QzD1rYUOSqmpoXPYQqolqQ",
  "version" : {
    "number" : "5.6.12",
    "build_hash" : "cfe3d9f",
    "build_date" : "2018-09-10T20:12:43.732Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
接着同样的操作，在另外一台os上启动elasticsearch,两台不同的地方一是第二台我们不需要做-p 5601:5601的端口映射，第二是elasticsearch.yml配置文件的一些不同:

cluster.name: elasticsearch_cluster
node.name: node-slave
node.master: false
node.data: true
http.port: 9200
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.6.78
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.6.77:9300","192.168.6.78:9300"]
http.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# Uncomment the following lines for a production cluster deployment
# #transport.host: 0.0.0.0
# #discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#

两台os中的elasticsearch都启动成功后，便可以启动kibana和head了。

重启kibana 
docker restart kibana
访问http://ip:5601
出现如下页面则kibana启动成功

启动elasticsearch-head监控es服务

docker run -d -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

访问ip:9100

出现如下界面即启动head成功

到此我们的准备工作算是完成了，接下来新建springboot项目，pom引入

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

其他mvc mybatis配置在此不再赘述，application.yml配置如下：

spring:
  data:
   elasticsearch:
    cluster-nodes: 192.168.6.77:9300
    repositories.enabled: true
    cluster-name: elasticsearch_cluster

编写仓库测试类 UserRepository：

package com.smkj.user.repository;

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Component;

import com.smkj.user.entity.XymApiUser;

/**
 * @author dalaoyang
 * @Description
 * @project springboot_learn
 * @package com.dalaoyang.repository
 * @email yangyang@dalaoyang.cn
 * @date 2018/5/4
 */
@Component
public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<XymApiUser,String> {
}

实体类中，加上如下注解：

@SuppressWarnings(“serial”)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
@Accessors(chain=true)
@Document(indexName = “testuser”,type = “XymApiUser”)

最后一个注解是使用elasticsearch必加的，类似数据库和数据表映射

上边的几个就是贴出来给大家推荐一下lombok这个小东东，挺好用的，具体使用方法可以自行百度，不喜欢的同学可以直接删掉。

然后在控制器注入仓库：

@Autowired
private UserRepository userRepository;

测试一下存：

@GetMapping(“user/{id}”)
public XymApiUser getUserById(@PathVariable String id) {
XymApiUser apiuser = userService.selectByPrimaryKey(id);
userRepository.save(apiuser);
System.out.println(apiuser.toString());
return apiuser;}

测试一下分页查询：

/**
* 3、查 +++：分页、分数、分域（结果一个也不少）
* @param page
* @param size
* @param q
* @return
* @return
*/
@GetMapping(“/{page}/{size}/{q}”)
public Page<XymApiUser> searchCity(@PathVariable Integer page, @PathVariable Integer size, @PathVariable String q) {

SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withQuery( QueryBuilders.prefixQuery(“cardNum”,q))
.withPageable(PageRequest.of(page, size))
.build();
Page<XymApiUser> pagea = userRepository.search(searchQuery);
System.out.println(pagea.getTotalPages());
return pagea;

}

访问 http://localhost:8080/0/10/6212263602070571344

到此结束，不明白的朋友可以留言。