使用Docker 部署 es + kibana

啓動es容器需要考慮幾個問題

1. 端口暴露問題 9200、9300
2. 數據卷的掛載問題 data、plugins、conf
3. 喫內存 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

擴展命令

docker stats 容器id         # 查看容器的cpu內存和網絡狀態

啓動es測試

（--net somenetwork ? 網絡配置）

9200作爲Http協議，主要用於外部通訊（ ES節點 和 外部 通訊使用 ）

9300作爲Tcp協議，jar之間就是通過tcp協議通訊（ ES節點之間通訊使用 ）

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2

啓動之後很卡

使用 docker stats 容器id 查看下cpu狀態 ，發現佔用的很大

CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
ba236371acd0        elasticsearch       0.32%               1.226GiB / 3.7GiB   33.12%              0B / 0B             0B / 0B             43

測試訪問

[root@xiaoyequ ~]#  curl localhost:9200
{
  "name" : "ba236371acd0",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "4BW_ZS-JQSu_HcuO8Vcpig",
  "version" : {
    "number" : "7.6.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
    "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

增加上內存限制啓動

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" elasticsearch:7.6.2

啓動之後，使用 docker stats 查看下cpu狀態

CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
179b21041d90        elasticsearch       0.72%               342MiB / 3.7GiB     9.02%               0B / 0B             0B / 0B             43

測試訪問

效果一樣，ok！