部署基于内存存储的 Elasticsearch - 一亿+条数据，全文检索 100ms 响应
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原文中文，约8700字，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文介绍了在主机上挂载内存存储目录和在Kubernetes集群上创建PVC配置环境变量的方法。部署了Elasticsearch、Metricbeat和Kibana组件，并导入数据进行测试和验证。总结了使用内存存储部署Elasticsearch的优势。
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关键要点
- 在主机上挂载内存存储目录，创建目录并挂载 tmpfs 文件系统。
- 存储空间按需使用，分配 800G 内存用于存储 Elasticsearch 数据。
- 提前创建目录并赋予读写权限，以避免 Elasticsearch 启动失败。
- 在 Kubernetes 集群上创建 PVC，配置环境变量并创建 PV 和 PVC。
- 通过修改 PVC_NAME 变量创建多个 PVC，最终创建了 10 个 PVC。
- 部署 Elasticsearch 组件，包括配置、查看密码等步骤。
- 部署 Metricbeat 和 Kibana 组件，确保监控和可视化功能。
- 在 Elasticsearch 中创建索引，设置分片和副本数以优化性能。
- 使用 elasticdump 工具导入数据，设置合适的导入条数以提高效率。
- 测试与验证全文检索性能，使用内存存储的 Elasticsearch 检索速度显著提升。
- 更新 Elasticsearch 时不会丢失数据，确保高可用性。
- 能够平稳实现节点的扩容，自动迁移索引分片。
- 导出索引速度达到 1w 条每秒，确保数据处理效率。
- Elasticsearch 节点 Pod 更新时不会发生漂移，数据保持一致性。
- 总结使用内存存储部署 Elasticsearch 的优势，提高资源使用效率。
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