当您的业务数据存储在MongoDB中，并且需要进行语义分析和大图展示时，可借助Elasticsearch实现全文搜索、语义分析、可视化展示等。本文介绍如何通过Monstache将MongoDB数据实时同步至Elasticsearch，并对数据进行分析及展示。

本文以解析及统计热门电影数据为例，提供的解决方案可以帮助您完成以下需求：

• 通过Monstache快速同步及订阅全量或增量数据。
• 将MongoDB数据实时同步至高版本Elasticsearch。
• 解读Monstache常用配置参数，应用于更多的业务场景。

本文以阿里云Elasticsearch和MongoDB为例，为您介绍数据同步的方法。阿里云Elasticsearch兼容开源Elasticsearch的功能，以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商业功能，致力于数据分析、数据搜索等场景服务。支持5.5.3、6.3.2、6.7.0、6.8.0和7.4.0等版本，并提供了商业插件X-Pack服务。在开源Elasticsearch的基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。阿里云Elasticsearch为您提供1个月的免费试用活动，单击此处即可免费试用。
与开源Elasticsearch相比，阿里云Elasticsearch提供了高可用性、高可靠性、高安全性等功能特性。并且提供Elasticsearch和Kibana的全托管服务，您可以按需付费，即买即用。在此基础上，还对内核性能进行了优化，提供独立的index build服务、存储计算分离、智能运维、达摩院分词器、商业插件等功能。

方案优势

• MongoDB、Elasticsearch及Monstache服务部署在专有网络内，所有数据私网通信，高速且安全。
• Monstache基于MongoDB的oplog实现实时数据同步及订阅，支持MongoDB与高版本Elasticsearch之间的数据同步，同时支持MongoDB的变更流和聚合管道功能，并且拥有丰富的特性。
• Monstache不仅支持软删除和硬删除，还支持数据库删除和集合删除，能够确保Elasticsearch端实时与源端数据保持一致。

操作流程

1. 准备工作

   准备同一专有网络VPC下的阿里云MongoDB、阿里云Elasticsearch和ECS实例。其中ECS实例用来安装Monstache。
   注意 请准备版本兼容的Monstache工具、阿里云Elasticsearch和MongoDB实例，版本兼容性详情请参见Monstache version。

2. 步骤一：搭建Monstache环境

   在ECS实例中安装Monstache，用来将MongoDB中的数据同步至阿里云Elasticsearch。安装前需要先配置Go环境变量。

3. 步骤二：配置实时同步任务

   修改默认的Monstache配置文件，在配置文件中指定MongoDB和Elasticsearch的访问地址、待同步的集合、Elasticsearch的用户名和密码等参数值。配置完成后，运行Monstache服务，即可将MongoDB中的数据实时同步至阿里云Elasticsearch中。

4. 步骤三：验证结果

   分别在MongoDB数据库中添加、更新、删除数据，验证数据是否实时同步。

5. 步骤四：通过Kibana分析并展示数据

   在Kibana控制台中，分析数据并使用Pie图展示分析结果。

准备工作

1. 创建阿里云Elasticsearch实例，并开启实例的自动创建索引功能。

   具体操作步骤请参见创建阿里云Elasticsearch实例和开启自动创建索引。本文使用的实例版本为通用商业版6.7.0。

2. 创建阿里云MongoDB实例，并准备测试数据。

   具体操作步骤请参见[MongoDB快速入门](https://help.aliyun.com/document_detail/26572.html}。本文以4.2版本的副本集MongoDB实例为例，部分数据如下。
   

   注意 MongoDB实例必须是副本集或分片集架构，不支持单节点架构。

3. 创建ECS实例。

   具体操作步骤请参见使用向导创建实例。该ECS实例用来安装Monstache，需要与阿里云Elasticsearch实例在同一VPC下。

步骤一：搭建Monstache环境

1. 连接ECS实例。

   具体操作步骤请参见连接ECS实例。

2. 安装Go，并配置环境变量。

   说明 由于Monstache数据同步依赖于Go语言，因此需要先在ECS中准备Go环境。

   1. 下载Go安装包并解压。

      wget https://dl.google.com/go/go1.14.4.linux-amd64.tar.gz
      tar -C /usr/local -xzf go1.14.4.linux-amd64.tar.gz
      

   2. 配置环境变量。

      使用vim /etc/profile命令打开环境变量配置文件，并将如下内容写入该文件中。其中GOPROXY用来指定阿里云Go模块代理。

      export GOROOT=/usr/local/go
      export GOPATH=/home/go/
      export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin
      export GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/
      

   3. 应用环境变量配置。

      source /etc/profile
      

3. 安装Monstache。

   1. 进入安装路径。

      cd /usr/local/
      

   2. 从Git库中下载安装包。

      git clone https://github.com/rwynn/monstache.git
      

   3. 进入 monstache 目录。

      cd monstache
      

   4. 切换版本。

      本文以rel5版本为例。

      git checkout rel5
      

   5. 安装Monstache。

      go install
      

   6. 查看Monstache版本。

      monstache -v
      

      执行成功后，返回如下结果。

      5.5.5
      

步骤二：配置实时同步任务

Monstache配置使用TOML格式，默认情况下，Monstache会使用默认端口连接本地主机上的Elasticsearch和MongoDB，并追踪MongoDB oplog。在Monstache运行期间，MongoDB的任何更改都会同步到Elasticsearch中。

由于本文使用阿里云MongoDB和Elasticsearch，并且需要指定同步对象（mydb数据库中的hotmovies和col集合），因此要修改默认的Monstache配置文件。修改方式如下：

1. 进入Monstache安装目录，创建并编辑配置文件。

   cd /usr/local/monstache/
   vim config.toml
   

2. 参考以下示例，修改配置文件。

   简单的配置示例如下，详细配置请参见Monstache Usage。

   # connection settings# connect to MongoDB using the following URL
   mongo-url = "mongodb://root:<your_mongodb_password>@dds-bp1aadcc629******.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717"
   # connect to the Elasticsearch REST API at the following node URLs
   elasticsearch-urls = ["http://es-cn-mp91kzb8m00******.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"]# frequently required settings# if you need to seed an index from a collection and not just listen and sync changes events
   # you can copy entire collections or views from MongoDB to Elasticsearch
   direct-read-namespaces = ["mydb.hotmovies","mydb.col"]# if you want to use MongoDB change streams instead of legacy oplog tailing use change-stream-namespaces
   # change streams require at least MongoDB API 3.6+
   # if you have MongoDB 4+ you can listen for changes to an entire database or entire deployment
   # in this case you usually don't need regexes in your config to filter collections unless you target the deployment.
   # to listen to an entire db use only the database name.  For a deployment use an empty string.
   #change-stream-namespaces = ["mydb.col"]# additional settings# if you don't want to listen for changes to all collections in MongoDB but only a few
   # e.g. only listen for inserts, updates, deletes, and drops from mydb.mycollection
   # this setting does not initiate a copy, it is only a filter on the change event listener
   #namespace-regex = '^mydb\.col$'
   # compress requests to Elasticsearch
   #gzip = true
   # generate indexing statistics
   #stats = true
   # index statistics into Elasticsearch
   #index-stats = true
   # use the following PEM file for connections to MongoDB
   #mongo-pem-file = "/path/to/mongoCert.pem"
   # disable PEM validation
   #mongo-validate-pem-file = false
   # use the following user name for Elasticsearch basic auth
   elasticsearch-user = "elastic"
   # use the following password for Elasticsearch basic auth
   elasticsearch-password = "<your_es_password>"
   # use 4 go routines concurrently pushing documents to Elasticsearch
   elasticsearch-max-conns = 4
   # use the following PEM file to connections to Elasticsearch
   #elasticsearch-pem-file = "/path/to/elasticCert.pem"
   # validate connections to Elasticsearch
   #elastic-validate-pem-file = true
   # propogate dropped collections in MongoDB as index deletes in Elasticsearch
   dropped-collections = true
   # propogate dropped databases in MongoDB as index deletes in Elasticsearch
   dropped-databases = true
   # do not start processing at the beginning of the MongoDB oplog
   # if you set the replay to true you may see version conflict messages
   # in the log if you had synced previously. This just means that you are replaying old docs which are already
   # in Elasticsearch with a newer version. Elasticsearch is preventing the old docs from overwriting new ones.
   #replay = false
   # resume processing from a timestamp saved in a previous run
   resume = true
   # do not validate that progress timestamps have been saved
   #resume-write-unsafe = false
   # override the name under which resume state is saved
   #resume-name = "default"
   # use a custom resume strategy (tokens) instead of the default strategy (timestamps)
   # tokens work with MongoDB API 3.6+ while timestamps work only with MongoDB API 4.0+
   resume-strategy = 0
   # exclude documents whose namespace matches the following pattern
   #namespace-exclude-regex = '^mydb\.ignorecollection$'
   # turn on indexing of GridFS file content
   #index-files = true
   # turn on search result highlighting of GridFS content
   #file-highlighting = true
   # index GridFS files inserted into the following collections
   #file-namespaces = ["users.fs.files"]
   # print detailed information including request traces
   verbose = true
   # enable clustering mode
   cluster-name = 'es-cn-mp91kzb8m00******'
   # do not exit after full-sync, rather continue tailing the oplog
   #exit-after-direct-reads = false
   [[mapping]]
   namespace = "mydb.hotmovies"
   index = "hotmovies"
   type = "movies"[[mapping]]
   namespace = "mydb.col"
   index = "mydbcol"
   type = "collection"
   

   参数	说明
   mongo-url	MongoDB实例的主节点访问地址。可在实例的基本信息页面获取，获取前需配置MongoDB实例的白名单，即在白名单中添加安装Monstache的ECS实例的内网IP地址，详情请参见设置白名单。
   elasticsearch-urls	阿里云ES实例的访问地址，格式为http://<阿里云Elasticsearch实例的内网地址>:9200。阿里云Elasticsearch实例的内网地址可在实例的基本信息页面获取，详情请参见查看实例的基本信息。
   direct-read-namespaces	指定待同步的集合，详情请参见direct-read-namespaces。本文同步的数据集为mydb数据库下的hotmovies和col集合。
   change-stream-namespaces	如果要使用MongoDB变更流功能，需要指定此参数。启用此参数后，oplog追踪会被设置为无效，详情请参见change-stream-namespaces。
   namespace-regex	通过正则表达式指定需要监听的集合。此设置可以用来监控符合正则表达式的集合中数据的变化。
   elasticsearch-user	访问阿里云Elasticsearch实例的用户名，默认为elastic。 注意 实际业务中不建议使用elastic用户，这样会降低系统安全性。建议使用自建用户，并给予自建用户分配相应的角色和权限，详情请参见创建角色和创建用户。
   elasticsearch-password	对应用户的密码。elastic用户的密码在创建实例时指定，如果忘记可进行重置，重置密码的注意事项和操作步骤请参见重置实例访问密码。
   elasticsearch-max-conns	定义连接Elasticsearch的线程数。默认为4，即使用4个Go线程同时将数据同步到Elasticsearch。
   dropped-collections	默认为true，表示当删除MongoDB集合时，会同时删除Elasticsearch中对应的索引。
   dropped-databases	默认为true，表示当删除MongoDB数据库时，会同时删除Elasticsearch中对应的索引。
   resume	默认为false。设置为true，Monstache会将已成功同步到Elasticsearch的MongoDB操作的时间戳写入monstache.monstache集合中。当Monstache因为意外停止时，可通过该时间戳恢复同步任务，避免数据丢失。如果指定了cluster-name，该参数将自动开启，详情请参见resume。
   resume-strategy	指定恢复策略。仅当resume为true时生效，详情请参见resume-strategy。
   verbose	默认为false，表示不启用调试日志。
   cluster-name	指定集群名称。指定后，Monstache将进入高可用模式，集群名称相同的进程将进行协调，详情请参见cluster-name。
   mapping	指定Elasticsearch索引映射。默认情况下，数据从MongoDB同步到Elasticsearch时，索引会自动映射为数据库名.集合名。如果需要修改索引名称，可通过该参数设置，详情请参见Index Mapping。

   说明 Monstache支持丰富的参数配置，以上配置仅使用了部分参数完成数据实时同步，如果您有更复杂的同步需求，请参见Monstache config和Advanced进行配置。

3. 运行Monstache。

   monstache -f config.toml
   

   说明 通过-f参数，您可以显式运行Monstache，系统会打印所有调试日志（包括对Elasticsearch的请求追踪）。

步骤三：验证结果

1. 分别进入MongoDB的DMS控制台和阿里云Elasticsearch实例的Kibana控制台，查看同步前后对应文档的数量。

   说明

   • 登录DMS控制台的方法请参见通过DMS连接MongoDB副本集实例。
   • 登录Kibana控制台的方法请参见登录Kibana控制台。

   • MongoDB

     db.hotmovies.find().count()
     

     执行成功后，返回如下结果。

     [
     10000
     ]
     

   • 阿里云ES

     GET hotmovies/_count
     

     执行成功后，返回如下结果。

     {"count" : 10000,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0}
     }
     

2. 在MongoDB数据库中插入数据，查看该数据是否同步到阿里云Elasticsearch实例中。

• MongoDB

   db.hotmovies.insert({id: 11003,title: "乘风破浪的程序媛",overview: "一群IT高智商女人，如何打破传统逆序IT精英",original_language:"cn",release_date:"2020-06-17",popularity:67.654,vote_count:65487,vote_average:9.9})db.hotmovies.insert({id: 11004,title: "英姿飒爽的程序猿",overview: "一群IT高智商man，如何打破传统逆序IT精英",original_language:"cn",release_date:"2020-06-15",popularity:77.654,vote_count:85487,vote_average:11.9})
  

• 阿里云Elasticsearch

  GET hotmovies/_search
  {"query": {"bool": {"should": [{"term":{"id":"11003"}},{"term":{"id":"11004"}}]}}
  }
  

  

3. 在MongoDB数据库中更新数据，查看阿里云Elasticsearch实例中对应的数据是否会同步更新。

   • MongoDB

     db.hotmovies.update({'title':'乘风破浪的程序媛'},{$set:{'title':'美女小姐姐'}})
     

   • 阿里云Elasticsearch

     GET hotmovies/_search
     {"query": {"match": {"id":"11003"}}
     }
     

     

4. 在MongoDB数据库中删除数据，查看阿里云Elasticsearch实例中对应的数据是否会同步删除。

   • MongoDB

     db.hotmovies.remove({id: 11003})db.hotmovies.remove({id: 11004})
     

   • 阿里云Elasticsearch

     GET hotmovies/_search
     {"query": {"bool": {"should": [{"term":{"id":"11003"}},{"term":{"id":"11004"}}]}}
     }
     

   

步骤四：通过Kibana分析并展示数据

1. 登录目标阿里云Elasticsearch实例的Kibana控制台。

   具体操作步骤请参见登录Kibana控制台。

2. 创建索引模式。

   1. 在左侧导航栏，单击 Management 。

   2. 在 Kibana 区域，单击 Index Patterns 。

   3. 单击 Create index pattern 。

   4. 输入 Index pattern 名称，单击 Next step 。

   5. 从 Time Filter field name 中，选择时间过滤器字段名（本文选择 I don’t want to use the Time Filter ）。

   6. 单击 Create index pattern 。

3. 配置Kibana大图。

   本文以配置最受欢迎的Top10电影的Pie图为例，操作步骤如下：

   1. 在左侧导航栏，单击 Visualize 。

   2. 在搜索框右侧，单击 + 。

   3. 在 New Visualization 对话框中，单击 Pie 。

   

   4. 单击 hotmovies 索引模式。

   5. 按照下图配置 Metrics 和 Buckets 。

      

   6. 单击运行图标，应用配置，查看数据展示结果。