Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。

       它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。     

       Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。

       Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

       官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

     一、简介

       Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。

       Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

       Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。

       Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。

       Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

       Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。  

        Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。

     二、历史与发展

       Shay Banon在2004年创造了Elasticsearch的前身，称为Compass。在考虑Compass的第三个版本时，他意识到有必要重写Compass的大部分内容，以“创建一个可扩展的搜索解决方案”。

       因此，他创建了“一个从头构建的分布式解决方案”，并使用了一个公共接口，即HTTP上的JSON，它也适用于Java以外的编程语言。Shay Banon在2010年2月发布了Elasticsearch的第一个版本。

       Elasticsearch BV成立于2012年，主要围绕Elasticsearch及相关软件提供商业服务和产品。

       2014年6月，在成立公司18个月后，该公司宣布通过C轮融资筹集7000万美元。这轮融资由新企业协会(NEA)牵头。其他投资者包括Benchmark Capital和Index Ventures。这一轮融资总计1.04亿美元。

       2015年3月，Elasticsearch公司更名为Elastic。

       在2018年6月，Elastic提交了首次公开募股申请，估值在15亿到30亿美元之间。公司于2018年10月5日在纽约证券交易所挂牌上市。一些组织将Elasticsearch作为托管服务提供。这些托管服务提供托管、部署、备份和其他支持。大多数托管服务还包括对Kibana的支持。

       Elasticsearch 自从诞生以来，其应用越来越广泛，特别是大数据领域，功能也越来越强大，但是如何有效的监控管理 Elasticsearch 一直是公司所面对的难题，由于 Elasticsearch 集群的稳定性，决定了其业务发展的高度，对于一个应用来说其稳定是第一目标，所以完善的监控体系是必不可少的。

       此外，Elasticsearch 写入和查询对资源的消耗都很大，如何合理有效地控制资源，既能满足写入和查询的需求，又能满足资源充分利用，这是公司必须面对的问题。

       在国内，还没较为完善的面向 Elasticsearch 的监控管理平台，很多企业往往只关注搭建一套简单分布式的集群环境，而对这个集群的缺乏监控和管理，元数据混乱，写入和查询耦合，缺乏监控一旦集群出现问题，就会导致数据丢失，甚至很容易导致线上应用故障。相比于小公司，中大型公司的资金较为充足，所以中大型公司，会选择为每个应用去维护一套集群，但是这每当资源不够需要扩容或者缩容时，极其不方便，需要增加删除节点，其运维成本过高。而且对每个应用来说，可能不能够充分利用资源，但是如果和其他应用混合部署，但是又涉及到复杂的资源分配问题，而且随着应用的发展，资源经常需要变动。

       在国外，ELasticsearch 的应用也很广泛，也有对 Elasticsearch 进行很好的监控和管理，Amazon AWS中也有基于 Elasticsearch 构建的平台服务，帮助电商应用程序，网站等提供安全、高可靠、低成本、低延时、高吞吐量的个性化搜索。

       虽然，对集群进行了监控和管理，但是管理的维度还是集群级别的，而对于应用往往是模板级别的，如果应用无法与集群一一对应，那就无法进行更高效的管理。这无法满足公司级别想要高效利用资源，集群内部能支持多个应用的场景。