docker+es+kibana和springboot中使用es
本次和大家分享的主要是docker搭建es和springboot操作es的內容，也便於工作中或將來使用方便，因此從搭建es環境開始到程式碼插入資訊到es中；主要節點如下：
- elasticsearch啟動
- mobz/elasticsearch-head啟動
- kibana啟動
- springboot操作es
1.elasticsearch啟動
我本機環境是windows10，要掛載es的配置檔案需要在本機上建立配置檔案，因此這裡建立配置檔案C:UsersAdministratoreses-master.yml，配置檔案內容如：
1 #叢集名稱 2 cluster.name: "shenniu_elasticsearch" 3 #本節點名稱 4 node.name: master 5 #是否master節點 6 node.master: true 7 #是否儲存資料 8 node.data: true 9 #head外掛設定 10 http.cors.enabled: true 11 http.cors.allow-origin: "*" 12 http.port: 9200 13 transport.tcp.port: 9300 14 #可以訪問的ip 15 network.bind_host: 0.0.0.0
這裡配置一個es的cluster的master節點，叢集名稱shenniu_elasticsearch，有了配置下面就是啟動es命令：
1 docker pull elasticsearch 2 docker run -d --name es-master -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v C:/Users/Administrator/es/es-mast 3 er.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch
啟動完後在瀏覽器瀏覽 ofollow,noindex" target="_blank">http://192.168.183.9:9200/ 得到如下成功資訊：
2.mobz/elasticsearch-head啟動
elasticsearch-head做為es叢集狀態檢視外掛工具，用起來還是挺方便的，啟動命令如：
1 docker pull mobz/elasticsearch-head 2 docker run -d -p 9100:9100 --name mobz-es mobz/elasticsearch-head
然後在瀏覽器錄入 http://192.168.183.9:9100/ ，能夠看到外掛的操作介面，其中包含了索引，資料，基本查詢等功能很是方便
為了部落格內容充實性，這裡我添加了一些日誌到es中，通過head工具能夠看到如：
3.kibana啟動
kibana是專門針對es內容的一款檢視工具，和elasticsearch-head不同的是前者主要是內容顯示，通常有elk的組合，這裡同樣通過docker來啟動下
1 docker pull kibana 2 docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.183.9:9200 -p 5601:5601 -d kibana
這裡需要配置關聯的es的地址，否則kibana介面無法正常使用，倘若es停了，kibana介面也會變成如下
如果es和kibana都正常的話，就能夠進入到如下介面
4.springboot操作es
要說springboot中使用es有很多方式，這裡使用的是它整合的包，通過maven新增如下依賴：
1 <!--es--> 2 <dependency> 3<groupId>org.springframework.boot</groupId> 4<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> 5 </dependency>
然後需要在配置檔案中增加關於es的的相關配置，由於這裡採用的是resposity操作es，所以這裡需要設定為啟動狀態：
1 spring: 2data: 3elasticsearch: 4cluster-name: shenniu_elasticsearch 5cluster-nodes: 192.168.183.9:9300 6repositories: 7enabled: true
cluster-name對應的是上面啟動es時叢集配置的名稱，cluster-nodes對應叢集訪問的ip和埠；一般往es中儲存的都是物件形式，所以這裡需要定義一個實體類，這裡是 MoEsLog：
1 @Document(indexName = "eslog")
2 public class MoEsLog {
3private String message;
4
5public String getMessage() {
6return message;
7}
8
9public void setMessage(String message) {
10this.message = message;
11}
12
13private String dateTime;
14
15public String getDateTime() {
16return dateTime;
17}
18
19public void setDateTime(String dateTime) {
20this.dateTime = dateTime;
21}
22
23@Id
24private String _id;
25 }
通過註解@Document裡面的indexName來建立es索引名，然後通過繼承ElasticsearchRepository來使用裡面的增刪改查方法，這裡建立一個es工廠介面如：
1 @Repository
2 public interface IEsRepository extends ElasticsearchRepository<MoEsLog, String> {
3 }
到此基本的配置和底層的工廠介面都完成了，剩下的就是怎麼呼叫和簡單的封裝了，這裡以save方法為例：
1 @Service
2 public class EsLogServiceImpl implements EsLogService {
3
4@Autowired
5private IEsRepository esRepository;
6
7@Override
8public void addEsLog(String message) {
9
10Executors.newFixedThreadPool(10).submit(new Runnable() {
11@Override
12public void run() {
13SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ");
14
15MoEsLog esLog = new MoEsLog();
16esLog.setMessage(message);
17esLog.setDateTime(simpleDateFormat.format(new Date()));
18esRepository.save(esLog);
19}
20});
21}
22
23@Override
24public <T> void addEs(T t) {
25addEsLog(JsonUtil.toJson(t));
26}
27 }
值得主要的是裡面對datetime屬性賦值的是一個時間字串，格式如：yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ，這裡匹配es的時間格式，不出意外的執行程式後，能夠在kibana中看到如下資訊：
這裡再轉到9100埠的mobz/elasticsearch-head介面，也能夠看到如下的記錄：
