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1 前言
2 集成利器Docker
2.1 Docker环境安装
2.1.1 环境检查
2.1.2 在线安装
2.1.3 离线安装
2.2 Docker-Compose的安装
2.2.1 概念简介
2.2.2 安装步骤
2.2.2.1 二进制文件安装
2.2.2.2 离线安装
2.2.2.3 yum安装
3 一键安装ES及Kibana
3.1 yml文件的编写…目录
1 前言
2 集成利器Docker
2.1 Docker环境安装
2.1.1 环境检查
2.1.2 在线安装
2.1.3 离线安装
2.2 Docker-Compose的安装
2.2.1 概念简介
2.2.2 安装步骤
2.2.2.1 二进制文件安装
2.2.2.2 离线安装
2.2.2.3 yum安装
3 一键安装ES及Kibana
3.1 yml文件的编写
3.1.1 elasticsearch.yml配置
3.1.2 kibana.yml配置
3.2 一键安装
3.3 部署验证
3.4 常见问题
4 安装IK分词插件
4.1 IK分词的下载及安装
4.2 IK分词的使用
5 安装IK同义词插件
5.1 同义词插件改造
5.2 同义词插件部署
5.3 同义词插件使用
5.4 其他注意事项
6 ES日志打印
6.1 打印ES启动日志
6.2 日志格式以及时区调整 1 前言 最近在做搜索引擎相关的项目搜索使用ESMilvus。搜索是一个大课题像京东、淘宝等首页的搜索是常见的场景。 搜索的又可以根据需要划分为不同的阶段比如预处理、粗召、粗排、精排、重排等等流程。 很多时候商品因为类目挂载的问题召回的效果差强人意往往还会引入向量搜索进行矫正。关于搜索引擎的细节这里不展开讲今天主要记录下如何快速安装ES以及ES对应的IK插件、同义词插件。
2 集成利器Docker Docker绝对是部署集成的利器相当方面和便捷我对docker的使用连入门的级别都还达不到这里不班门弄斧。重点就记录下在整个过程中遇到和用到的一些细节点。 docker能干嘛 ① 一次构建随处运行 ② 更快速的应用交付和部署 传统的应用开发完成后需要提供一堆安装程序和配置说明文档安装部署后需根据配置文档进行繁杂的配置才能正常运行。Docker化之后只需要交付少量容器镜像文件在正式生产环境加载镜像并运行即可应用安装配置在镜像里已经内置好大大节省部署配置和测试验证时间。 ③ 更便捷的升级和扩缩容 随着微服务架构和Docker的发展大量的应用会通过微服务方式架构应用的开发构建将变成搭乐高积木一样每个Docker容器将变成一块“积木”应用的升级将变得非常容易。当现有的容器不足以支撑业务处理时可通过镜像运行新的容器进行快速扩容。 ④ 更简单的运维 ⑤ 更高效的计算资源利用 一台物理机上可以运行很多个容器实例可大大提升物理服务器的CPU和内存的利用率。 2.1 Docker环境安装
2.1.1 环境检查 docker安装之前先检查是否满足以下要求
① 确保操作系统为64位版本且内核版本不低于3.10
# 查看内核的方式
uname -a
# 或者
cat /proc/version
② 确保操作系统为Linux系统Windows系统需要先安装适用于本地环境的虚拟机管理器(VirtualBox等)Mac系统需要先安装Homebrew工具
#查看操作系统的方式
lsb_release -a
# 或者
cat /etc/redhat-release
③ 确保拥有sudo权限这将允许在系统中安装软件包。安装前因个人情况执行下面命令
需用root用户安装使用root权限更新yum包项目上生产环境需谨慎yum -y update这个命令不是必须执行看个人情况后面出现不兼容的情况的话就必须update了。
# 升级所有包同时也升级软件和系统内核
yum -y update #只升级所有包不升级软件和系统内核
yum -y upgrade
卸载旧版本如果之前安装过的话
yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine
2.1.2 在线安装
① 安装需要的软件包 yum-util 提供yum-config-manager功能另两个是devicemapper驱动依赖
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
② 设置yum源
# 阿里仓库
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
③ 选择可用版本
# 查看有哪些可用的版本
yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
④ 选择一个版本并安装
yum -y install docker-ce-18.03.1.ce
⑤.第三步和第四步不执行不选版本安装的话默认安装最新版本
yum install docker-ce
⑥ 启动docker
systemctl start docker
⑦ 验证docker是否安装成功
docker version
⑧ 设置开机自启动
systemctl enable docker
2.1.3 离线安装 离线安装比较简单下载安装包上传服务解压然后启动即可。
# ① docker离线安装包下载
https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-20.10.7.tgz# ② 上传到服务器然后解压
tar -zxvf docker-20.10.7.tgz
cp docker/* /usr/bin/# ③ 启动Docker守护程序
dockerd # ④ 验证docker是否安装成功
docker info
2.2 Docker-Compose的安装
2.2.1 概念简介 docker-compose简介 Docker Compose是一个用来定义和运行多个复杂应用的Docker编排工具。例如一个使用Docker容器的微服务项目通常由多个容器应用组成。那么部署时不想一个一个的部署且一个一个的手动启动那么使用Docker Compose编排工具便可快速部署启动容器。 Compose 通过一个配置文件来管理多个Docker容器在配置文件中所有的容器通过services来定义然后使用docker-compose脚本来启动停止和重启应用和应用中的服务以及所有依赖服务的容器非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。 docker-compose的理念 docker-compose是docker官方的开源项目托管于github上由python实现负责实现对docker容器集群的快速编排。 docker-compose将所管理的容器分为三层 分别是项目project服务service以及容器containner 最重要的两个概念 ① 服务 (service)一个应用的容器实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例。 ② 项目 (project)由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元在 docker-compose.yml 文件中定义。Compose 的默认管理对象是项目通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理。 一个项目当中可以包含多个服务每个服务中定义了容器运行的镜像、参数、依赖。 docker-compose的项目配置文件默认是**docker-compose.yml**。可以通过环境变量COMPOSE_FILE -f 参数自定义配置文件其自定义多个有依赖关系的服务及每个人服务运行的容器。 简单来说就是来管理多个容器的定义启动顺序的合理编排方便管理。 2.2.2 安装步骤
2.2.2.1 二进制文件安装 # 官方地址
https://github.com/docker/compose/releases/tag/v2.21.0# 根据docker版本选择对应的docker-compose
# ① 这里我下载的最新版2.21.0在服务器上用root用户执行下面命令
wget https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.21.0/docker-compose-Linux-x86_64# ② 将docker-compose-linux-x86_64重命名为docker-compose
mv docker-compose-linux-x86_64 docker-compose# ③ 将docker-compose移到/usr/local/bin/目录下
mv docker-compose /usr/local/bin/# ④ 修改该文件的权限为可执行
chmod x /usr/local/bin/docker-compose# ⑤ 为方便后期操作配置环境变量修改~/.bashrc文件将/usr/local/bin添加至PATH中
vim ~/.bashrc
export PATH$PATH:/usr/local/bin# ⑥ 重新加载.bashrc文件配置
source ~/.bashrc# ⑦ 查看docker-compose的版本检查是否安装成功
docker-compose version
2.2.2.2 离线安装
安装包下载地址点击我
下载好安装包之后上传安装包到服务执行如下命令
chmod x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose version
安装过程中可能会遇到一下问题
① 若执行docker-compose version后出现如下报错安装失败是因为安装包没有下载完全重新下载安装。或者到上面官方地址上手动下载然后传到服务器/usr/local/bin/目录下。 /usr/local/bin/docker-compose:行1: html: 没有那个文件或目录 /usr/local/bin/d /usr/local/bin/docker-compose:行2:未预期的符号附近有语法错误 /usr/local/bin/docker-compose:行3:headtitle502 Bad Gateway/title/head ② 安装完成后运行docker-compose version 出现如下错误是因为安装版本问题更换版本重新安装。 Segmentation fault“分段错误 2.2.2.3 yum安装
# 用root用户执行
yum install docker-compose#查看docker-compose的版本看是否安装部署成功
docker-compose version
3 一键安装ES及Kibana
一个yml文件搞定全部docker-compose绝对是部署集成的大杀器。 再次对技术的日新月异感到惊叹和焦虑。
ES版本7.8.0
3.1 yml文件的编写
yml文件如下
version: 3.5
services:elasticsearch:image: elasticsearch:7.8.0container_name: elasticsearchnetworks:- elastic_networkvolumes:- ./es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml- ./es/config/log4j2.properties:/usr/share/elasticsearch/config/log4j2.properties- ./es/config/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options- ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data- ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins- ./es/logs:/usr/share/elasticsearch/logsenvironment:- discovery.typesingle-node- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms2048m -Xmx4096m- TZAsia/Shanghaiports:- 9200:9200kibana:image: kibana:7.8.0ports:- 5601:5601volumes:- ./kibana/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.ymlnetworks:- elastic_network#这里要注意es和eshd要在相同网络才能被links
networks:elastic_network:driver: bridgeipam:config:- subnet: 172.22.0.0/16
有几个注意点
① volumes这个配置比较重要这是将容器内相关需要固化以及需要保留的内容外挂到容器外面这样容器即便重启了相关信息也不会丢。 像/data、/plugins、/logs这些都是外挂在外面一方面ES数据不会丢另一方面插件可以根据需要新增日志也方面查看。
注意冒号前是宿主机的路径冒号后是容器里的路径。 冒号前的路径相对当前docker-compose.yml文件的相对路径。
② networks是固定配置可以不用管利旧即可
3.1.1 elasticsearch.yml配置
http.port: 9200
http.host: 0.0.0.0http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: *
http.cors.allow-headers: Authorization
# 开启安全控制
#xpack.security.enabled: true
#xpack.security.transport.ssl.enabled: true
#xpack.security.transport.ssl.keystore.type: PKCS12
#xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate
#xpack.security.transport.ssl.keystore.path: elastic-certificates.p12
#xpack.security.transport.ssl.truststore.path: elastic-certificates.p12
#xpack.security.transport.ssl.truststore.type: PKCS12
#xpack.security.audit.enabled: true
path.logs: /usr/share/elasticsearch/logs
3.1.2 kibana.yml配置
server.name: kibana
# kibana的主机地址 0.0.0.0可表示监听所有IP
server.host: 0.0.0.0
#
# 这边设置自己es的地址
elasticsearch.hosts: [ http://127.0.0.1:9200 ]
elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: elastic
# # 显示登陆页面
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
# 开启中文模式
i18n.locale: zh-CN
3.2 一键安装
到docker-compose.yml文件所在的目录执行
docker-compose up -d
执行之后会从中央镜像仓库拉镜像并进行安装相当方便执行完之后ES和Kibana就安装上了。 注上图是对存量镜像直接拉起了所以比较快。 首次的时候可能会比较耗时。
3.3 部署验证
① 命令方式查看是否正常启动
docker-compose ps
如下图则为正常启动。 如果有启动失败的相关进程不会显示。
可以通过以下命令查看日志
# 查看所有日志
docker logs elasticsearch
# tail方式查看最后200行日志
docker logs -f --tail 200 elasticsearch
如果有启动失败的相关进程不会显示。
② 浏览器中直接访问
http://127.0.0.1:9200 显示ES的基本信息例如 http://127.0.0.1:5601/app/kibana#/home 显示Kibana的页面信息
3.4 常见问题
ES启动失败最常见的一个问题就是权限问题。所谓权限问题其实主要就是外挂的目录赋权。如果是root用户部署则给外挂的目录级联赋权chmod 777最高的权限即可。
容器正常启动之后进入可以看到用户权限如下 这块不展开说我个人对Linux的文件系统以及用户、用户组没有深究目前外挂的目录都赋予最高权限容器可以正常启动。
进入容器的命令
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
注意并不是所有进入容器的方式都是如上命令比如前几天部署的FlowiseAI进入容器的命令就是
#41bc89efe020是镜像id
docker exec -it 41bc89efe020 /bin/sh
4 安装IK分词插件
4.1 IK分词的下载及安装
参考这个链接 参考这个链接相关版本在git上都可以下载到具体步骤不再赘述。
4.2 IK分词的使用 IK插件按照版本号解压后放到plugin目录下一般情况下就可以正常使用了。 IK插件自带ik_smart和ik_max_word两个分词器可以通过kibana验证分词器是否生效如下 IK分词器的字典分为频用词、停用词两个可以使用默认的字典也可以使用在线字典。 config目录下的IKAnalyzer.cfg.xml文件是配置文件如下 红框圈住的部分是配置远程字典的地方可以配置一个http连接。 字典数据可以从数据库中读取实时热更新下面给出一个远程字典的简单实现例子仅供记录和参考。
RequestMapping(value /wordFile, method RequestMethod.GET)public void exportWordFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception {String sincerequest.getHeader(If-Modified-Since);String dateString.valueOf(new Date());log.info(频用词If-Modified-Since:{},调用时间{},since,date);ListString lastModifiedListsearchFrequentUsedWordsMapper.selectLastModified();String lastModifiednull;if(lastModifiedList!nulllastModifiedList.size()0){lastModified Collections.max(lastModifiedList);}if(lastModified!null){response.setHeader(Last-Modified, lastModified);if(lastModified.equals(since)){return;}}else{response.setHeader(Last-Modified, String.valueOf(new Date()));}String matchrequest.getHeader(If-None-Match);if(!StringUtils.isEmpty(match)){response.setHeader(If-None-Match, match);}else{response.setHeader(If-None-Match, ETag);}String fileName word.txt;response.setCharacterEncoding(UTF-8);response.setHeader(Content-disposition, attachment;filename fileName);response.setContentType(text/plain);PrintWriter output response.getWriter();//从数据库中查询所有的频用词ListString rspsearchFrequentUsedWordsService.querAllDsWordList();if(rsp!null) {log.info(频用词发生变更最后更新时间:{},调用时间{},lastModified,date);for (String word : rsp) {output.println(word);}}output.close();}
5 安装IK同义词插件 IK同义词插件可以下载相近版本然后修改pom中的版本号重新编译。
这篇博文 这篇博文关于IK同义词插件的部署、使用写的很好这里记录下。
5.1 同义词插件改造 同义词插件下载下来之后我们根据需要修改pom中的版本号如下 正常修改完版本号就可以重新package进行打包。默认同义词插件的字典可以走字典文件也可以走远程字典的方式。本地字典不支持热更新比较麻烦一般使用远程字典的方式这里贴一个远程字典实现的例子如下 RequestMapping(value /synonymFile, method RequestMethod.GET)public void exportSynonymFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception {String fileName synonyms.txt;response.setCharacterEncoding(UTF-8);response.setHeader(Content-disposition, attachment;filename fileName);response.setContentType(text/plain);String sincerequest.getHeader(If-Modified-Since);log.debug(同义词If-Modified-Since:{},since);
// String lastModifiedsearchSynonymWordsMapper.selectLastModified();response.setHeader(Last-Modified, String.valueOf(new Date()));String matchrequest.getHeader(If-None-Match);if(!StringUtils.isEmpty(match)){response.setHeader(If-None-Match, match);}else{response.setHeader(If-None-Match, ETag);}PrintWriter output response.getWriter();SearchSynonymWordsRsp rspsearchSynonymWordsService.querySynonymWordsList();if(rsp!nullrsp.getRows()!null) {log.debug(同义词发生变更);for (SearchSynonymWordsBO bo : rsp.getRows()) {output.println(bo.getWordContent());}}output.close();} 除了远程字典的方式还可以使用直接从数据库中拉取同义词。基本实现原理如下 通过集成 ES 的 AnalysisPlugin 和 Plugin 接口在 ES 启动的时候自动加载 plugin 插件将名称为“dynamic_synonym”的 AnalysisProvider 生成并加载。 这 个名称是在插件的代码中定义的在配置 analysis 的时候也会用到。 插件内容启动了一个定时任务会定时从 DB 拉取同义词的版本号判断版本号是否发 生了变化如果发生了变化那么从新拉取同义词并同步到 ES 中。 注意这里的同步直接通过 mysql 查询到数据就完成了同步主要是更新 es 内存中 同义词数据。 为了实现同义词的自动同步配合插件需要新增两张表建表语句如下
# 同义词版本表
DROP TABLE IF EXISTS synonym_version;
CREATE TABLE synonym_version (
key_code varchar(120) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci
NOT NULL,
last_modify_version double NULL DEFAULT NULL COMMENT 版本号,
PRIMARY KEY (key_code) USING BTREE
) ENGINE InnoDB CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci
ROW_FORMAT Compact;
# 同义词表
DROP TABLE IF EXISTS sys_synonym_t;
CREATE TABLE sys_synonym_t (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
words varchar(1000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT
NULL COMMENT 同义词,
PRIMARY KEY (id) USING BTREE
) ENGINE InnoDB CHARACTER SET utf8 COLLATEutf8_general_ci ROW_FORMAT Compact;
在录入的时候同义词有两种格式
① 双向同义词
这种方式在录入同义词的时候所有同义词通过英文逗号拼接即可如下 这种方式的同义词搜索任意一个都可以把和他相同的其他词都搜索出来。
注意如 果一个词同时在两条记录中都存在搜索这个词的时候会把这两条记录里的词都查找到 但是如果搜索的是这个词的某个同义词只会把这个同义词对应记录的同义词搜索到即 不会进行非搜索词汇的级联搜索。
② 单向同义词
这种方式是主词、副词的方式搜索的时候会把当前搜索的词转换成主词进行搜索 和返回格式如下 这种属于单向同义词以截图为例搜索理想的时候会按照立项搜索。
注意 在实际操作使用过程中只要同义词表的数据发生了变化就要修改版本记录表中的版 本号让版本号加一这样被修改的数据才会自动同步过去。
源码改造支持从DB中读取同义词参考这篇博客这里不再赘述。
这里提供一个已经编译好的支持从Mysql拉取同义词的插件点击去下载。
5.2 同义词插件部署
① 创建数据库表
可以将版本表和同义词表创建到任意 es 集群可以连接到的数据库中直接执行 sql 文件即可。
② 拷贝插件
在 es 的 plugins 目录下新建 dynamic-synonym 目录将 elasticsearch-analysis-dynamic-synonym-7.8.0.zip 解压到该目 录解压之后目录结构如下 ③ 修改配置文件
插件包解压之后需要修改下 jdbc-reload.properties 文件该配置文件如下
# 注意修改以下 ip、port、数据库名、user、password 为第二步中对应的数据库以及用
户信息
jdbc.urljdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicodetru
echaracterEncodingutf8serverTimezoneAsia/Shanghai
jdbc.userroot
jdbc.passwordroot
jdbc.drivercom.mysql.cj.jdbc.Driver
# 查询同义词信息保持默认不用修改
jdbc.reload.synonym.sqlselect words from sys_synonym_t
# 查询数据库同义词在数据库版本号保持默认不用修改
jdbc.reload.swith.synonym.versionSELECT last_modify_version FROM
synonym_version where key_code synonym_doc
④ 重启ES
重启ES到log中查看启动日志。
5.3 同义词插件使用 同义词插件安装成功之后需要自定义分词器可以可以使用。 下面给出一个创建索引的样例具体项目上根据需要调整
PUT /crm_wiki
{settings: {index.max_ngram_diff: 4,number_of_shards: 2,number_of_replicas: 0,analysis: {filter: {mysql_synonym: {type: dynamic_synonym,synonyms_path: fromDB,interval: 30}},analyzer: {ik_sync_smart: {type: custom,tokenizer: ik_smart,filter: [mysql_synonym]},ik_sync_max_word: {type: custom,tokenizer: ik_max_word,filter: [mysql_synonym]}}}},mappings: {properties: {wiki_id: {type: text},wiki_title: {type: text,fields: {keyword: {type: keyword,ignore_above: 256}},analyzer: ik_sync_max_word},wiki_content: {type: text,fields: {keyword: {type: keyword,ignore_above: 256}},analyzer: ik_sync_max_word},create_time: {type: date}}}
} 这个例子是创建了一个名为 crm_wiki 的索引。 然后在 settings 中创建了一个自定义过 滤器名为“mysql_synonym”注意里面的 type、synonyms_path 的值是固定写法。Interval 是 词库定时刷新时间单位是秒。默认设置的 30 秒可以根据需要调整。 下面的 analyzer 是基于 ik 的 ik_max_word 以及 ik_smart 自定义了两个分词器让这两 个分词器都支持同义词过滤器。 然后在 mappings 中定义字段的时候需要使用同义词的字段可以使用自定义的分词 器。 同样的代码中开发时候如果进行分词查询需要使用同义词也可以指定分词器进 行分词查询。
如下图验证同义词插件已生效。 5.4 其他注意事项 注意修改config/jvm.options文件在最后添加一行配置指定下安全权限增加如下一行配置
-Djava.security.policy/usr/share/elasticsearch/plugins/dynamic-synonym/plugin-security.policy 如果不加这个ES启动失败这个主要是给插件赋权可以访问mysql。
6 ES日志打印
6.1 打印ES启动日志 ES默认日志只打印gc日志非常不方便可以通过修改log4j2.properties配置文件来调整日志打印的情况。 前面在部署的时候已经将logs外挂到宿主机上了直接到对应的/config目录下修改即可修改为如下内容
status error# log action execution errors for easier debugging
logger.action.name org.elasticsearch.action
logger.action.level debugappender.console.type Console
appender.console.name console
appender.console.layout.type PatternLayout
appender.console.layout.pattern [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%-25c{1.}] %marker%m%nappender.rolling.type RollingFile
appender.rolling.name rolling
appender.rolling.fileName ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}.log
appender.rolling.layout.type PatternLayout
appender.rolling.layout.pattern [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%-25c{1.}] %marker%.-10000m%n
appender.rolling.filePattern ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}-%d{yyyy-MM-dd}.log
appender.rolling.policies.type Policies
appender.rolling.policies.time.type TimeBasedTriggeringPolicy
appender.rolling.policies.time.interval 1
appender.rolling.policies.time.modulate truerootLogger.level info
rootLogger.appenderRef.console.ref console
rootLogger.appenderRef.rolling.ref rollingappender.deprecation_rolling.type RollingFile
appender.deprecation_rolling.name deprecation_rolling
appender.deprecation_rolling.fileName ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_deprecation.log
appender.deprecation_rolling.layout.type PatternLayout
appender.deprecation_rolling.layout.pattern [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%-25c{1.}] %marker%.-10000m%n
appender.deprecation_rolling.filePattern ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_deprecation-%i.l
og.gz
appender.deprecation_rolling.policies.type Policies
appender.deprecation_rolling.policies.size.type SizeBasedTriggeringPolicy
appender.deprecation_rolling.policies.size.size 1GB
appender.deprecation_rolling.strategy.type DefaultRolloverStrategy
appender.deprecation_rolling.strategy.max 4logger.deprecation.name org.elasticsearch.deprecation
logger.deprecation.level warn
logger.deprecation.appenderRef.deprecation_rolling.ref deprecation_rolling
logger.deprecation.additivity falseappender.index_search_slowlog_rolling.type RollingFile
appender.index_search_slowlog_rolling.name index_search_slowlog_rolling
appender.index_search_slowlog_rolling.fileName ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_index_sear
ch_slowlog.log
appender.index_search_slowlog_rolling.layout.type PatternLayout
appender.index_search_slowlog_rolling.layout.pattern [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%-25c] %marker%.-10000m%n
appender.index_search_slowlog_rolling.filePattern ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_index_s
earch_slowlog-%d{yyyy-MM-dd}.log
appender.index_search_slowlog_rolling.policies.type Policies
appender.index_search_slowlog_rolling.policies.time.type TimeBasedTriggeringPolicy
appender.index_search_slowlog_rolling.policies.time.interval 1
appender.index_search_slowlog_rolling.policies.time.modulate truelogger.index_search_slowlog_rolling.name index.search.slowlog
logger.index_search_slowlog_rolling.level trace
logger.index_search_slowlog_rolling.appenderRef.index_search_slowlog_rolling.ref index_search_slowlog_rolling
logger.index_search_slowlog_rolling.additivity falseappender.index_indexing_slowlog_rolling.type RollingFile
appender.index_indexing_slowlog_rolling.name index_indexing_slowlog_rolling
appender.index_indexing_slowlog_rolling.fileName ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_index_in
dexing_slowlog.log
appender.index_indexing_slowlog_rolling.layout.type PatternLayout
appender.index_indexing_slowlog_rolling.layout.pattern [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%-25c] %marker%.-10000m%n
appender.index_indexing_slowlog_rolling.filePattern ${sys:es.logs.base_path}${sys:file.separator}${sys:es.logs.cluster_name}_index
_indexing_slowlog-%d{yyyy-MM-dd}.log
appender.index_indexing_slowlog_rolling.policies.type Policies
appender.index_indexing_slowlog_rolling.policies.time.type TimeBasedTriggeringPolicy
appender.index_indexing_slowlog_rolling.policies.time.interval 1
appender.index_indexing_slowlog_rolling.policies.time.modulate truelogger.index_indexing_slowlog.name index.indexing.slowlog.index
logger.index_indexing_slowlog.level trace
logger.index_indexing_slowlog.appenderRef.index_indexing_slowlog_rolling.ref index_indexing_slowlog_rolling
logger.index_indexing_slowlog.additivity false
logger.discovery.name org.elasticsearch.discovery
logger.discovery.level debug 修改之后可以看到日志打印如下 6.2 日志格式以及时区调整 默认情况下ES使用的UTC的时区打印的日志时间是和实际时间相差8小时。 可以通过修改ES的时区解决。 如果使用docker-compose安装的话可以在yml文件中添加环境变量。 如下
