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一、Elasticsearch介绍和安装
用户访问首页时，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般都会使用全文检索技术，例如：Elasticsearch。
1.1 简介
Elasticsearch是一个分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch具备以下特点：
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分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
-
Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
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近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。
1.2 安装和配置
在linux下安装Elasticsearch。
将压缩包上传，然后解压缩：tar -zxvf elasticsearch-6.4.2.tar.gz
如果解压缩发生错误：tar: 归档文件中异常的 EOF，需要重新下载安装包。
1.3 运行
进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：
然后输入命令： ./elasticsearch
会发生错误，下面就常见的错误进行总结。
1.3.1 内核过低
Elasticsearch的插件要求centos的linux内核至少3.5以上版本 ，修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：
bootstrap.system_call_filter: false然后重启。
1.3.2 文件权限不够
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]切换为root用户，然后修改配置文件：vim /etc/security/limits.conf
添加下面内容：
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
1.3.3 线程数不够
[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]继续配置
打开文件夹：cd /etc/security/limits.d
修改里面以conf结尾的文件
将
* soft nproc 1024
改为
* soft nproc 4096
1.3.4 进程虚拟内存
[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]m.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件：
vim /etc/sysctl.conf
添加下面内容：
vm.max_map_count=655360
然后执行命令：
sysctl -p
1.3.5 重启
可以看到绑定了两个端口:
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9300：集群节点间通讯接口
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9200：客户端访问接口
我们在浏览器中访问：http://192.168.19.121:9200/
1.4 安装Kibana
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示。
在windows下使用kibana，与elasticsearch的版本保持一致。
1.4.1 配置
进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：
修改elasticsearch服务器的地址：
elasticsearch.url: "http://192.168.19.121:9200/"
1.4.2 运行
进入安装目录下的bin目录：
双击运行：
发现kibana的监听端口是5601 ，访问http://127.0.0.1:5601
1.4.3 控制台
选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：
在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。
1.5 安装ik分词器
将分词器解压到Elasticsearch目录的plugins目录中 ，
解压命令：unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer
然后重启elasticsearch。
测试：
在kibana控制台输入下面的请求：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}运行得到结果：
{
"tokens": [
{
"token": "我",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "CN_CHAR",
"position": 0
},
{
"token": "是",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
},
{
"token": "中国人",
"start_offset": 2,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{
"token": "中国",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
},
{
"token": "国人",
"start_offset": 3,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
}
]
}