SkyWalking使用Elasticsearch来存储监控数据，因此需要提前安装Elasticsearch。可以从Elasticsearch官网下载对应版本的安装包，然后按照官方文档进行安装和配置。

ES原理

索引原理

用户向 ES提交 JSON 格式的文档，每个文档都有一个唯一的标识符（_id）。文档在提交时会被解析，并根据映射（mapping）文件来确定字段的类型。映射文件定义了索引中文档的结构和字段属性。ES使用分析器（analyzer）对文本字段进行分词处理，将其拆分成一系列的词汇单元（tokens）。不同的分析器有不同的分词规则，可以根据需要选择或自定义分析器。分词后的词汇单元会被转换成倒排索引（inverted index），这是 ES搜索效率高的核心原因之一。每个词汇单元都指向包含该词汇的所有文档。

存储原理

每个索引被划分为多个分片（shards），每个分片都是 Lucene 索引的实例。分片可以跨多个节点分布，这样可以实现水平扩展。为了提高数据的可靠性和可用性，Elasticsearch 允许为每个分片创建一个或多个副本（replicas）。副本是主分片的完整拷贝，可以在主分片不可用时提供服务。ES使用事务日志（translog）来保证数据的持久性。每次写入操作都会被记录在事务日志中，直到数据被刷新到磁盘上的段文件中。

查找原理

客户端发送搜索请求到 Elasticsearch，请求中包含查询条件。Elasticsearch 将查询请求分发到所有相关的分片上。每个分片都会返回符合条件的结果给协调节点。协调节点收集各个分片返回的结果，并根据查询要求对结果进行排序和过滤。最终，协调节点将处理好的结果返回给客户端。

分布式架构

节点角色

主节点：负责集群级别的变更，如创建或删除索引、更新集群状态等。

数据节点：负责存储数据和执行搜索请求。

协调节点：处理客户端请求，但不直接存储数据。协调节点可以将请求转发给适当的数据节点。

集群健康

选举机制：通过 Raft 或其他一致性算法来选举主节点。

健康检查：Elasticsearch 会定期检查集群状态，并根据分片的可用性报告集群的健康等级（绿色、黄色或红色）。

性能优化

缓存机制

**查询缓存：缓存频繁使用的查询结果，减少重复计算。

**字段数据缓存：缓存经常用于排序或聚合的字段数据。

刷新机制

刷新：Elasticsearch 会定期将内存中的数据刷新到磁盘，以确保数据的持久性。

ES安装过程

系统配置要求

CPU:至少四核处理器，对于较大的集群或处理复杂查询的情况，建议使用更多核心的处理器。

内存：至少 8 GB RAM 或更多。Elasticsearch 是内存密集型应用，内存大小直接影响到性能。对于生产环境，建议根据实际数据量和并发请求量来决定内存大小。

磁盘：至少 10 GB 的可用硬盘空间。使用 SSD（固态硬盘），因为 SSD 可以提供更高的 I/O 性能。对于存储大量数据的情况，建议有足够的磁盘空间，并考虑 RAID 配置以提高可靠性和性能。

安装步骤

Github地址

https://github.com/elastic/elasticsearch