Docker部署ElasticSearch和ElasticSearch-Head的实现

本篇主要讲解使用Docker如何部署ElasticSearch:6.8.4 版本，讲解了从Docker拉取到最终运行ElasticSearch 以及 安装 ElasticSearch-Head 用来管理ElasticSearch相关信息的一个小工具，本博客系统首页的搜索正是使用了ElasticSearch来实现的，由于ElasticSearch 更新太快 以至于SpringData-ElasticSearch都跟不上 Es的更新 我也是一开始下载8.x的版本 导致SpringData-ElasticSearch 报错 最终我选择了6.8.4 在此记录一下

1.Docker部署ElasticSearch:6.8.4版本

1.1 拉取镜像

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.4

1.2 运行容器

ElasticSearch的默认端口是9200，我们把宿主环境9200端口映射到Docker容器中的9200端口，就可以访问到Docker容器中的ElasticSearch服务了，同时我们把这个容器命名为es。

docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 
-e "discovery.type=single-node" 
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms=256m -Xms=256m" 
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.4

说明：

-e discovery.type=single-node ：表示单节点启动

-e ES_JAVA_OPTS="-Xms=256m -Xms=256m" ：表示设置es启动的内存大小，这个真的要设置，不然后时候会内存不够，比如我自己的辣鸡服务器！

1.3 内存不足问题

centos下载完elasticsearch并修改完配置后运行docker命令：

发现没有启动成功，去除命令的-d后打印错误如下

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO:
os::commit_memory(0x0000000085330000, 2060255232, 0) failed;
error='Cannot allocate memory' (errno=12)

经过一番查找发现这是由于elasticsearch6.0默认分配jvm空间大小为2g，内存不足以分配导致。

解决方法就是修改jvm空间分配
运行命令：

find /var/lib/docker/overlay/ -name jvm.options

查找jvm.options文件，找到后进入使用vi命令打开jvm.options如下：

将

-Xms2g 
-Xmx2g
修改为
-Xms512m 
-Xmx512m 

保存退出即可。再次运行创建运行elasticsearch命令，成功启动。

2.Docker部署ElasticSearch-Heard

2.1 拉取镜像

docker pull mobz/elasticsearch-head:5

2.2 运行容器

docker create --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

2.3 启动容器

docker start elasticsearch-head

2.4 打开浏览器: http://IP:9100

发现连接不上，是因为有跨域问题，因为前后端分离开发的所以需要设置一下es

2.5 进入刚刚启动的 es 容器，容器name = es

docker exec -it es /bin/bash

2.6 修改elasticsearch.yml文件

vi config/elasticsearch.yml

添加

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

其实就是SpringBoot的yml文件 添加跨域支持

2.7 退出容器 并重启

exit
docker restart es

2.8 访问http://localhost:9100

总结：

本篇只是简单的讲解了如何用Docker安装ElasticSearch 并且会遇到的坑，包括内存不足，或者版本太高等问题，以及ElasticSearch-Heard的安装和跨域的配置 ，下一篇将讲解ElasticSearch如何安装中文分词器

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。