【一】技术探索：SpringBoot 与 Elasticsearch 完美融合，WebFlux 响应式编程实现

【其一】安装新版的 Elasticsearch(8.8.0)与 Kibana(8.8.0)

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1. 前言

文章包含以下内容：

• 安装新版的 Elasticsearch(8.8.0)与 Kibana(8.8.0)
• SpringBoot 集成 Elasticsearch CRUD 和 WebFlux 实现全响应式编程
  • Java17
  • spring-boot 3.1.2
  • SSL 连接 Elasticsearch
• Filebeat(8.8.0)安装并上传 SpringBoot项目产生的日志，最后能在 Kibana 上查询到

搭建环境：

• 已经安装 Docker 的 GNU/linux 主机

最近对响应式编程很来劲，什么都想用这个去写，就跟有了榔头看什么都是钉子一样。正好一些自己的项目想用上 ES(Elasticsearch)，所以干脆学学怎么做全响应式编程，和对 ES 的 CRUD，当中还是碰到了挺多的问题，因为内容比较多，所以会分几节说明各个部分。

2. 安装新版的 Elasticsearch(8.8.0)与 Kibana(8.8.0)

Elasticsearch 是啥就不用我介绍了吧，能够做到查询亿级数据毫秒级。

官方的安装文档在这里：run-elasticsearch-locally

太长不看的直接看下面的简单版本：

2.1 创建 ES 数据存储，插件，日志的目录

mkdir /dockerData/elasticsearch/data
mkdir /dockerData/elasticsearch/plugins
mkdir /dockerData/elasticsearch/logs

2.2 运行 ES 容器

创建network用来和kibana交互
docker network create elastic
拉取指定版本镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.0

docker run -d \
    --name elasticsearch \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms4096m -Xmx4096m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
   -v /dockerData/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
   -v /dockerData/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    -v /dockerData/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
    --privileged \
    --network elastic \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.0

• -d: 表示以"后台模式"（detached mode）运行容器，即使关闭终端或退出 SSH 会话，容器仍然保持运行状态。
• -name elasticsearch: 指定容器的名称为"elasticsearch"，以便于以后可以使用名称来管理和访问容器。
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms4096m -Xmx4096m": 设置 Elasticsearch 的 Java 虚拟机选项，这里设置初始堆内存（Xms）和最大堆内存（Xmx）为 4GB，即 4096MB，这个根据你的机器自己调整。
• -e "discovery.type=single-node": 设置 Elasticsearch 的节点发现类型为单节点（single-node），意味着 Elasticsearch 将作为单独的节点运行，而不是作为集群中的一部分。
• -v /dockerData/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data: 将宿主机上的 /dockerData/elasticsearch/data 目录挂载到容器内的 /usr/share/elasticsearch/data 目录，用于持久化存储 Elasticsearch 的数据。
• -v /dockerData/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins: 将宿主机上的 /dockerData/elasticsearch/plugins 目录挂载到容器内的 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录，用于存储 Elasticsearch 插件。
• -v /dockerData/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs: 将宿主机上的 /dockerData/elasticsearch/logs 目录挂载到容器内的 /usr/share/elasticsearch/logs 目录，用于存储 Elasticsearch 的日志文件。
• -privileged: 提供容器以特权模式运行，这对于某些特殊需求可能是必要的。
• -network elastic: 将容器连接到名为"elastic"的 Docker 网络，这个网络通常用于连接 Elasticsearch、Kibana 和其他 Elastic Stack 组件。
• -p 9200:9200: 将宿主机的 9200 端口映射到容器内的 9200 端口，用于访问 Elasticsearch 的 HTTP API。
• -p 9300:9300: 将宿主机的 9300 端口映射到容器内的 9300 端口，用于 Elasticsearch 的节点间通信（集群通信）。
• docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.0: 指定要使用的 Elasticsearch Docker 镜像及其版本，这里使用的是 8.8.0 版本。

可能会有安装过 ES 的同学要问，这里我直接使用"后台模式"（detached mode），那怎么看到第一次生成的 token 呢？别急，现在有新办法了，在安装 kibana 的时候会说到

2.3 运行 Kibana 容器

就下面两行，需要注意的，运行的这个 Kibana，我是没有在后台模式运行的，方便等等看生成的验证码。

docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.8.0
docker run --name kibana --net elastic -p 5601:5601 docker.elastic.co/kibana/kibana:8.8.0

当 Kibana 容器运行之后，用浏览器打开服务器的 ip:5601 ,用的云服务的同学不要忘了配置上云服务配置安全组规则，接着会看到需要我们输入 ES 的 token。

我们重新打开一个终端连接到服务器，然后输入以下命令进入到容器的终端

docker exec -it elasticsearch /bin/bash

然后通过下面的命令重新生成一个 token

bin/elasticsearch-create-enrollment-token --scope kibana

此时你会看到终端会生成一个 token，需要把这个 token 复制到浏览器 kibana 页面中，用草稿本记一下先。

还通过以下命令需要生成一个密码，记下来，等等登录 kibana 会用到

bin/elasticsearch-reset-password  -u elastic

如图：

填入 token

输入完成之后，点击 Configure Elastic，就会看到需要我们输出一个验证码

这个验证码，在刚刚打开 Kibana 的终端那可以找到，如下所示：

输入完成之后就需要我们刚刚生成的密码登录 Kibana 了。

到这一步完成了 ES 和 Kibana 的安装，你可以在新版的 ES 中探索一下有什么好玩的。

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