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Kubernetes中怎么实现一个ESaaS架构，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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ES集群中，某个data/master/client节点挂了之后，分别该怎么办？
PS：我的环境中，所有data节点都是client，不会独立部署client。
如果独立部署client，那么client挂了recreate一个新的即可，注意要清理旧的/data数据。
master /data保存集群元数据，某个master down了recreate一个新的即可，新的master node 其实可以利用旧的master node的/data数据，也可以不用。调度上不需要干预。但是建议要清理/data数据。
data节点挂了后，不允许利用原来的数据进行重启，需要recreate一个新的空白的data node。调度上需要干预，确保新的这个data node没有用之前的老的data node的/data数据。其实删除旧data Node挂了之后，需要清理/data目录的，新的data node也利用不了老的数据。但是为了防止删除数据失败，还是建议调度到不同的服务器。
client和master的/data目录都有持久化的数据吗？
client /data也有元数据信息，作为“smart router”来接受集群请求并转发。
master的/data目录也有集群元数据，不能和data node共享/data目录。
如何保证data node的HA？跨服务器，跨机架。
首先给服务器打上机柜机架的Lable（esaas.hosts.rack=${rack_id}）
通过Pod Anti-affinity做Pod调度的反亲和性；
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: es-cluster-name
operator: In
values:
- ${es-cluster-name}
topologyKey: esaas.hosts.rack=${rack_id}注意使用requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution类型的pod anti-affinity时，需要k8s admission controller disable LimitPodHardAntiAffinityTopology，否则会默认使用topologyKey: kubernetes.io/hostname，而不能使用自定义topologyKey。
线上按照上面的方式进行跨机架部署，在开发测试环境，跨服务器部署就行了，使用topologyKey: kubernetes.io/hostname.
如何设置ES容器的vm属性vm.max_map_count？
通过init container进行设置，要求init contaienr的privilege为true。
所有类型的node(client, master, data)都默认使用一样的vm配置。
initContainers: - name: init-sysctl image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"] securityContext: privileged: true
如何关闭ES swap的配置？
方法1：关闭物理服务器的swap；
方法2：配置每个ES node的配置项bootstrap.mlockall: true，要求es容器添加CAP_IPC_LOCK，SYS_RESOURCE这两个Linux Capacity。
securityContext: privileged: false capabilities: add: - IPC_LOCK - SYS_RESOURCE
ES配置项minimum_master_nodes设置也是通过env注入，然后在容器启动脚本run.sh中重新生成elasticsearch.yml。
POD中注入环境变量NUMBER_OF_MASTERS；
如果集群scale up/down后，可能需要动态设置这个环境变量；
个人觉得，不人为设定ES集群的minimum_master_nodes配置项，由ES集群触发选举时自己根据master node数动态调整。
修改file descriptors，建议212644（64K）。
修改容器内/etc/security/limits.conf, 也应该是需要privilege，或者对应Linux capability。
es data通过K8S StatefulSet部署，每个es data Pod都会通过volumeClaimTemplates创建对应的PV, 将宿主机上的/data/${es_cluster_name}挂载到es data容器内的/data目录。容器漂移或者recreate时，旧的服务器上es垃圾数据需要做清理。
HostPath PV支持Recycle这种Reclain Policy。（目前只有HostPath和NFS支持Recycle）
Recycle —> basic scrub (rm -rf /thevolume/*)
scale down 和 scale up时具体分别该如何操作？
ES集群的监控状态是green；
确保缩容后，max(index1.replicas, index2.replicas,…) + 1 < data-node-num
其他检查
scale down/up es-clients，直接按照HA的思路进行scale，无需其他操作；
scale down/up es-masters，按照HA的思路进行scale后，需要调ES接口修改minimum_master_nodes。
scale down/up es-datas, 按照HA的思路进行scale up后，无需其他操作；scale down时，需要将对应hostpath上的目录(数据)进行清理。每次缩容只允许减1个es data node，scale down操作前需要检查：
某个物理服务器要下线，该如何操作？
第3点提到HA方案，可以保证每个服务器上最多只会存在某个ES集群中的单个cient/master/data节点，因此服务器下线最多只会down掉ES集群的单个cient/master/data节点，对于正规的ES集群是不影响的。这种情况，直接在服务器上执行kubectl drain将deployment，StatefulSet pods驱逐出去，并会自动在其他合适的服务器上recreate一个新的cient/master/data节点。ES集群在整个过程中始终保持正常工作。
如果用户部署的是单节点的ES实例，那么按照上面的步骤，必然会导致用户的数据丢失，ES服务长时间不能用。因此需要对用户进行风险提示，并建议先进行扩容，然后待新节点同步数据完成后，才能干掉原来的es实例。
某个服务器突然down了，接下来是什么自动流程？
服务器down了以后，由于调度部署时考虑了HA，因此不会影响正规的ES集群的使用。
接着大概5min(通过pod-eviction-timeout设置)时间，会在新的Node上recreate新的client/master/data容器。这样就继续维持原有ES集群的规模。
ES插件的安装流程？
CaaS集群内部提供ElastcSearch Plugin仓库，存放常用插件提供下载；
用户在初始化部署ES集群时可以选择想要安装plugins（支持site和jar类型），在init container中下载插件文件到plugin-volume，ES启动时自动加载这些plugins；
如果在ES集群使用过程中用户想安装plugins，对于site类型的plugin，调用Kubernetes exec接口下载对应Site plugin文件到对应的插件目录即可；对于jar类型的plugin，同样的先现在插件到对应的plugin-volume目录，由于需要重启ES实例，通过执行kubectl exec POD_NAME -c CONTAINER_NAME reboot 或者 docker kill $containerName来重启ES容器而不用recreate Pod。
由于多个ES不能共享同一个plugin目录，因此需要给每个ES实例都划分独立的plugin-volume,挂载宿主机上不同的hostpath；
对于ES管理类plugin，需要指定插件部署到哪个ES node上（建议部署在某个master node上），后面访问该plugin只能通过访问该ES node的plugin API；
对于ES功能类plugin（比如ik分词器），需要在所有ES集群 nodes(client, master, data)上安装该plugin。
安装jar插件重启es节点前，必须检查es集群健康状态为green。
es节点重启时，注意ES的Fault Detection机制，配置discovery.zen.fd.ping_interval(1s), ping_timeout(30s),ping_retries(3)，也就是说默认90s内没ping通就认为节点失败，然后进行分片迁移。我们关注这个配置，有需要可以适当调大。
讨论决定，先只支持jar类型的插件，后续考虑sites类的插件（比如通过ESaaS本地存放sites plugin，所有ES集群共用）
自研ES监控工具如何与ES集群对接？
监控工具支持API动态增加ES集群信息，只需要把集群中任一node（client/master/data）的IP和Port(9200)添加到监控工具中，有client就给client的信息，如果只有data node，则给data node的9200到监控工具；
ESaaS创建ES集群时，配置是否自动添加到监控平台，如果是，则部署完ES集群后回调监控平台的”ADD_ES_CLUSTER“接口；
ESaaS页面提供到监控平台的跳转链接，由监控平台做好监控信息的权限管理。监控添加ES集群时需要带上用户的ID。
Kibana服务的部署如何与ES集群对接？
初始化部署ES集群时，用户可以勾选是否一并自动创建对应的Kibana服务；
也提供单独创建Kibana服务的页面入口，要求用户选择对接的ES集群；
通过注入环境变量ELASTICSEARCH_URL: http://es-client.namespace-1.svc.pro.es::9200
所有ES nodes的elasticsearch.yaml中的discovery hosts只需要配置master nodes的域名或者IP列表，当然如果配置所有的（client, data, master nodes）IP列表，也不会有异常。
初始化创建ES集群的时候，注意确保成功启动所有master nodes后，再去创建data nodes。client nodes的创建顺序没有要求。
ES node的JVM内存配置，支持8,16,32g。最大不允许超过32g，否则反而会因为GC问题等导致性能更差。
ES集群的日志收集，接入EFK日志系统。同时提供ES集群各个容器的web console能力，让用户能在web console查看（慢）日志等操作。
ES zen discovery我们通过域名(K8S Service Name)来解析es master IP List, 需要注意hosts.resolve_timeout，默认5s。
ES 2.x和5.x，6.x在node角色划分不一样，目前我只考了2.x版本，5.x和6.x需做适度调整。
引导检查
启动报错：system call filters failed to install; check the logs and fix your configuration or disable system call filters at your own risk
解决方法：elasticsearch.yml加上bootstrap.system_call_filter: false
启动报错：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解决方法：vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144 sysctl -p
启动报错：max number of threads [1024] for user [push] is too low, increase to at least [2048]
解决方法：vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
soft nproc 2048
启动报错：max file descriptors [65535] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
解决方式：ulimit -n 65536 或者 vi /etc/security/limits.conf
soft nofile 65536 hard nofile 65536
Heap size check 堆大小检查
File descriptor check 文件描述符（文件句柄）检查
Memory lock check 内存锁住检查
Maximum number of threads check 线程最大值检查
Maximum size virtual memory check 虚拟内存最大值检查
Maximum map count check map count最大值检查
Client JVM check JVM客户端检查
Use serial collector check
System call filter check
OnError and OnOutOfMemoryError checks
Early-access check
G1GC check G1垃圾回收器检查
用户在ESaaS Portal上自助申请ES集群时，除了指定每个nodes的cpu,mem之外，还需要指定需要的本地存储空间大小，Kubernetes 1.9在调度时需要考虑服务器存储空间是否能满足需求。
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