masternodes挖矿
① CK副总裁Peter Busser首次公开露面APAC区块链峰会
CK副总裁Peter Busser首次公开露面APAC区块链峰会，S BLOCK有望成为第一个完全融入当前金融体系的数字货币！！
瑞士伯尔尼--(美国商业资讯)--APAC区块链会议于2019年7月22日至24日在澳大利亚悉尼举行。历经过三次的APAC会议，已经成为澳大利亚规模最大的区块链峰会，也是唯一得到澳大利亚数字商务协会支持的会议。吸引了众多业内人士的关注，并集中讨论了区块链创新的实际应用。
本新闻稿包含多媒体。此处查看新闻稿全文： icon网页链接
S BLOCK很荣幸成为本次会议的联合主办方，此次峰会 S BLOCK副总裁Peter Busser首次公开露面，介绍超级数字钱包的商业机会和技术细节。之后，他被邀请参加圆桌论坛，与其他嘉宾一起探讨了区块链安全性和数字支付方便性。他分享了S BLOCK为全球金融行业所做的贡献，认为它有望成为第一个完全融入当前金融体系的数字货币。
Peter Busser在管理量化交易金融产品方面拥有丰富的经验，在全球投资界享有良好的声誉。他主要负责S BLOCK钱包的产品开发。他管理着一支数百万美元的基金，凭借着革命性的人工智能交易技术，以及与30支行业领先的量化基金的合作，他带领团队创造了高达60%的短期月回报率。
在分享过程中，他还展示了S BLOCK生态系统的另一个特性MasterNodes，并现场展示了定量交易系统的交易日志。随后，他宣布2.0版正在制作中，将于9月20日在迪拜发布，这一消息让观众们大吃一惊。升级版将包括备受期待的功能，如S Pay和Wormhole Chat。
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② stars币在哪个平台能买
在官网平台可以买到。
StarCash Network(简称STARS)是一种具有自己的区块链的加密货币。一个STARS币的最实际价格是$ 0.039150。STARS币在0个交易所列出，共有0个活跃市场。STARS币的24小时交易量为$ 29.00，而STARS币的市值为$ 37 580.00，在所有加密货币中排名第一个专注于服务的数字交易平台全球性，世界级金融团队实力打造,的交易平台。
操作环境:STARS官网10.8.2 戴尔15
拓展资料
1、 StarCash简称STARS，stars币发行于2017是什么币 11是什么币 08，stars币发行总量1,033,142 STARS。网络是一个易于使用的完全分散，全球cryptocurrency专为安全，无国界的数字支付。我们为通过权力下放寻求发展和进步的人们和企业提供了一条前进的道路。作为下一代数字货币，我们开发的支付技术，让您的生活更轻松，更方便。
2、 StarCash Network利用激励型masternodes，钱包投放和推荐计划，最大限度地为希望参与我们愿景的投资者，促销员和社区成员直接获得回报。通过这种方式，购买，持有和推广网络使任何人都能获得持续收入，但也可能获得STARS价值的潜在收益。
3、投资，指国家或企业以及个人，为了特定目的，与对方签订协议，促进社会发展，实现互惠互利，输送资金的过程。又是特定经济主体为了在未来可预见的时期内获得收益或是资金增值，在一定时期内向一定领域投放足够数额的资金或实物的货币等价物的经济行为。可分为实物投资、资本投资和证券投资等。前者是以货币投入企业，通过生产经营活动取得一定利润，后者是以货币购买企业发行的股票和公司债券，间接参与企业的利润分配。 投资是创新创业项目孵化的一种形式，是对项目产业化综合体进行资本助推发展的经济活动。 投资是货币收入或其他任何能以货币计量其价值的财富拥有者牺牲当前消费、购买或购置资本品以期在未来实现价值增值的谋利性经营性活动。
③ Elasticsearch 集群
一个 Elasticsearch 集群由一个或多个节点（Node）组成，每个集群都有一个共同的集群名称作为标识。
一个 Elasticsearch 实例即一个 Node，一台机器可以有多个实例，正常使用下每个实例应该会部署在不同的机器上。Elasticsearch 的配置文件中可以通过 node.master、node.data 来设置节点类型。
node.master：表示节点是否具有成为主节点的资格
node.data：表示节点是否存储数据
节点即有成为主节点的资格，又存储数据。这个时候如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。Elasticsearch 默认每个节点都是这样的配置，在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置，这样相当于主节点和数据节点的角色混合到一块了。
节点没有成为主节点的资格，不参与选举，只会存储数据。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据，后期提供存储和查询服务。主要消耗磁盘，内存。
不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点。普通服务器即可(CPU、内存消耗一般)。
不会成为主节点，也不会存储数据，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。普通服务器即可（如果要进行分组聚合操作的话，建议这个节点内存也分配多一点）
在生产环境下，如果不修改 Elasticsearch 节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。
一个集群下可以有多个索引，每个索引是一系列相同格式文档的集合 （Elasticsearch 6.x 已不支持一个索引下多个Type） 。
每个索引有一个或多个分片，每个分片存储不同的数据。分片可分为主分片（ primary shard）和复制分片（replica shard），复制分片是主分片的拷贝。默认每个主分片有一个复制分片（默认一个索引创建后会有5个主分片，即：5主+5复制=10个分片），一个索引的复制分片的数量可以动态地调整，复制分片从不与它的主分片在同一个节点上（防止单点故障）。
复制分片有两个作用：
根据以下说明调整 elasticsearch.yml 对应参数配置，node2、node3 其他配置与node1一致。
到目前位置，集群的配置就完成了，下面我们分别启动每个实例。
根据配置文件中的注释：
所以我们配置了 discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 ，所以必须有两个主节点启动成功，集群才算生效。
进入目录 elasticsearch-6.2.1-1 启动第一个节点，执行命令：bin\elasticsearch.bat。从日志中可以看出并没有成功，因为没发现足够的master节点。
当第二个master节点启动成功时，整个集群状态变为正常。
3个节点全部启动成功，通过 elasticsearch-head 插件查看集群状态，通过集群健康值：green，表示集群一切正常。目前集群内没有任何数据，所以看不出索引与分片的情况。
Elasticsearch 一般会配合 Kibana + X-Pack 对集群数据分析、监控等，官方标配。这里使用了 elasticsearch-head 插件，一个比较小巧的工具。插件的安装方法请看： elasticsearch-head 安装介绍
添加测试数据：
从截图可以看出，目前一共3个节点，一个索引 test，test 索引有5个主分片（边框加粗），5个复制分片（边框不加粗），分片会别均匀的分布到每个节点中。
我们尝试干掉node3，node3 从集群退出之后，集群在短时间内会对分片进行重新分布，当然依赖遵循主、复制分片不会在同一个Node。
如果我们继续把node2干掉，那么整个集群就挂了，集群健康值：未连接。因为当前可用的主节点数 1 < discovery.zen.minimum_master_nodes 设置的 2。
我们尝试把 discovery.zen.minimum_master_nodes 设置成 1，然后重启启动一个节点，会发现有一个 Unassigned 的节点，集群健康值：yellow (5 of 10)。这种情况下代表主分片全部可用，存在不可用的复制分片，5个复制分片没有分配到节点上，不过此时的集群是可用的，我们任何请求都能处理，只是所有的操作都落到主分片上，而且可能引发单点故障。当我们把第二个节点启动后，一切就恢复正常了，主分片的数据会同步到复制分片。
实际生产环境，每个节点可能设置不同的节点类型，我们在3个节点的基础上再增加两个节点，然后调整 node.master 和node.data 的值，最终设置为2个主节点，2个数据节点，1个客户端节点。
node1 和 node2 是具有主节点选举权限的节点，这里 node1 被选举为master节点。node3 和 node4 是数据节点，所以数据分片只会分配在这两个节点上。node5 是客户端节点，最终是对请求起到负载均衡的作用。
如果是Linux环境下，启动可能没有这么顺利，可以参考 Linux 环境下安装 elasticsearch 5.x、6.x 问题汇总 。
④ dash链是联盟链吗
DASHING协议。
央行数研所联手清华大学推出DASHING协议解决区块链共识算法四方难题
长期以来，传统的一致性算法无法解决金融科技场景下的高安全性，高可扩展性，高吞吐量，低延迟四大难题共识算法的创新成为推动联盟链在金融科技领域应用的关键
针对这一技术难点，数学所与清华大学王小云院士团队联合创新攻关，创新了可证明安全条件下的区块链f+1投票理论，开发了具有国际领先水平的DASHING协议该协议是联盟链中全新的可变门限链共识协议，兼顾了安全性和效率，填补了符合三高一低金融场景的共识协议空白，在实际测试的不同场景下，其性能比现有国际主流区块链共识算法最高提升15倍在落地应用中，DASHING协议不仅可以作为一个独立的模块Lego替代现有联盟链中的共识算法，还有助于构建一个多方协作，安全高效的新型金融基础设施
王小云院士表示，区块链技术灵活运用密码学的核心理论体系，高度依赖密码学的创新区块链的核心是共识，共识的核心是信息的简化和可证明的安全性
国家互联网应急中心党委书记卢卫建议，发挥创新应用的试点示范效应，引领技术创新和产业发展，实施风险防控和监管规范，引导行业健康有序发展，探索连续区块链服务数字经济和实体经济的新应用模式。
该所副所长狄刚表示，该所将继续在区块链进行三项创新:一是在效率无损方案的基础上，提高交易的公平性，提升区块链的服务质量，二是支持后量子密码算法，构建后量子安全联盟链，第三，采用并行计算的思想，不断提高系统的可扩展性和高并发处理能力。
中国信息通信研究院副院长魏亮表示，基于区块链，隐私计算等新一代信息技术的数字信任基础设施应继续成为数字经济的信任基础，为数字经济高质量发展奠定坚实的安全基础。
公安部第一研究所副所长余睿表示，安全性一直是区块链的核心命题，dash协议通过可证明安全性有效解决了长期以来区块链安全性证明不足的问题。
对于区块链的产业应用，微芯区块链研究院副院长任昌瑞提出了三点建议:一是底层创新需求与应用场景的结合，二是解决事物到数字的映射，三是解决身份问题。
国家互联网应急中心主任吴震表示，目前，联盟链可扩展性不足，安全问题日益突出DASHING协议解决了长期困扰行业的问题，为行业应用提供了创新的解决方案
学术界山东大学网络安全学院常务副院长王美琴代表表示，DASHING协议有效解决了四方问题，其安全性证明经过严格论证它是在传统联盟链共识协议基础上优化的新一代区块链共识协议
针对和达行协议如何更好地赋能数字金融行业发展，建行金融技术部总经理林建议:一是布局垂直场景，二是扩大应用范围，建设区块链基础设施，三是注重前沿技术的集成创新。
腾讯金融科技数字货币部总经理李茂财表示，dash协议是一个底层的创新，起着非常重要的作用未来的发展方向一是可用于健康码等高并发场景，二是可用于中小企业复杂网络场景，三是DASHING协议提出的三重证书安全理论值得金融科技企业借鉴
美团副总裁包塔指出，has协议构建了新的共识范式，具有示范性，先进性和实用性他期待下一步与数字研究院，清华大学加强沟通，共同推进DASHING协议的产业化应用
作为会议的东道主，北京地方金融监督管理局副局长王赢表示，北京非常重视区块链的发展作为区块链底层的基础能力，DASHING protocol将有效解决金融科技创新面临的问题，为区块链在京发展带来新的路径选择
。
⑤ Elasticsearch的底层模块深入解析之node
node mole，主要是用来处理各种不同类型的节点的，es有哪些类型的node，另外就是对这些类型的node有些什么特殊的参数，对于一个较大的集群来说，如何去规划和配置各种各样的node
1、node类型
如果我们启动es的一个实例，那么就是启动了一个es node，一些es node就可以组成一个es集群。如果仅仅运行了一个es node，那么也有一个es集群，只是节点数量就是1。
集群中的每个node都可以处理http和transport请求，其中transport层是用来处理节点间的通信的，http层是用来处理外部的客户端rest请求的。
所有的node都知道集群中的其他node，并且可以将客户端的请求转发到适当的节点上去。
节点的类型包含以下几种：
（1）master-eligible node：master候选节点，将node.master设置为true（默认），代表这个node就是master的候选节点，可以被选举为master node，然后控制整个集群。
（2）data node：将node.data设置为true（默认），data node可以存储数据，同时处理这些数据相关的操作，比如CRUD操作，搜索操作，聚合操作，等等。
（3）ingest node：将node.ingest设置为true（默认），ingest node是用来对document写入索引文件之前进行预处理的。可以对每个document都执行一条ingest pipeline，在document写入索引文件之前，先对其数据进行处理和转化。但是如果要执行的ingest操作太过繁重，那么可以规划单独的一批ingest node出来，然后将node.master和node.data都设置为false即可。
（4）tribe node：tribe node可以通过tribe.*相关参数来设置，它是一种特殊的coordinate node，可以连接到多个es集群上去，然后对多个集群执行搜索等操作。
（5）默认情况下，每个node的node.master，node.data，node.ingest都是true，都是master候选节点，也可以作为data node存储和操作数据，同时也可以作为ingest node对数据进行预处理。对于小于20个节点的小集群来说，这种架构是ok的，没问题的。但是如果对于大于20个物理机的集群来说，最好是单独规划出master node、data node和ingest node来。
（6）coordinate node
搜索和bulk等请求可能会涉及到多个节点上的不同shard里的数据，比如一个search请求，就需要两个阶段执行，首先第一个阶段就是一个coordinating node接收到这个客户端的search request。接着，coordinating node会将这个请求转发给存储相关数据的node，每个data node都会在自己本地执行这个请求操作，同时返回结果给coordinating node，接着coordinating node会将返回过来的所有的请求结果进行缩减和合并，合并为一个global结果。
每个node都是一个coordinating node。这就意味着如果一个node，将node.master，node.data，node.ingest全部设置为false，那么它就是一个纯粹的coordinating node，仅仅用于接收客户端的请求，同时进行请求的转发和合并。
如果真的是大集群的话，最好也是单独规划一批node出来，就作为coordinating node，然后让es client全部往这些node上去发送请求。
如果真的是一个大于20个节点的生产集群的话，建议将4种node，master node，data node，ingest node，cooridating node，全部分离开来
集群中有30台机器
master node：3个
ingest node：视具体情况而定，具体是看你的ingest预处理操作有多么的复杂，耗费多少资源，但是一般情况下来说，es ingest node用的比较少的，ingest node也可以不用单独规划一批出来
coordinate node：视具体情况而定，但是对于大集群来说，最好是单独拆几个节点出来，用于接收客户端的请求，3个节点。主要是看你的并发访问量有多大，比如说你的最大的QPS也就是10，或者是100，那么3个节点肯定够了。如果你的QPS是1000，或者是10000，那么可能就要规划，10个coordinate node，或者100个
data node：24个data node，data node肯定是分配的是最多的，主要用来存储数据，执行各种对数据的操作么，资源耗费肯定是最多的
2、master eligible node
（1）master-eligible node的介绍以及配置
master node负责轻量级的集群管理工作，比如创建和删除索引，追踪集群中的每个node，决定如何将shards分配给各个node。对于集群来说，有一个稳定的master node，是非常关键的。然后master-eligible node都有机会被选举为一个master node，同时master node必须有权限访问path.data指定的data目录，因为master node需要在data目录中存储cluster state。
对数据进行index和search操作，会耗费大量的cpu，内存，磁盘io，以及网络io，耗费的是每个node的资源。因此我们必须要确保master node是非常稳定的，而且是压力不大的，对于大集群来说，比较好的办法是划分出单独的master node和data node。如果不拆开的话，一个node又要是data node，要复杂存储数据，处理各种操作，同时又要负责管理集群，可能就会不稳定，出问题。
同时因为默认情况下，master node也能扮演coordinating node的角色，并且将search和index请求路由到对应的data node上去执行，最好是不要让master node来执行这些coordinate操作。因为msater node的稳定运行对于整个集群来说非常重要，比你利用master node资源来执行一些coordinate操作要重要的多。
如果要设置一个node为专门的master-eligible node，需要做如下的设置：
node.master: true
node.data: false
node.ingest: false
（2）通过minimum_master_nodes来避免脑裂问题
要预防数据的丢失，我们就必须设置discovery.zen.minimum_master_nodes参数为一个合理的值，这样的话，每个master-eligible node才知道至少需要多少个master-eligible node才能组成一个集群。
比如说，我们现在有一个集群，其中包含两个master-eligible nodes。然后一个网络故障发生了，这两个节点之间丢失了联络。每个节点都认为当前只有一个master-eligible node，就是它们自己。此时如果discovery.zen.minimum_master_nodes参数的默认值是1，那么每个node就可以让自己组成一个集群，选举自己为master node即可。结果就会导致出现了两个es集群，这就是脑裂现象。即使网络故障解决了，但是这两个master node是不可能重新组成一个集群了。除非某个master eligible node重启，然后自动加入另外一个集群，但是此时写入这个节点的数据就会彻底丢失。
那么如果现在我们有3个master-eligible node，同时将discovery.zen.minimum_master_nodes设置为2.如果网络故障发生了，此时一个网络分区有1个node，另外一个网络分区有2个node，只有一个node的那个网络分区，没法检测到足够数量的master-eligible node，那么此时它就不能选举一个master node出来组成一个新集群。但是有两个node的那个网络分区，它们会发现这里有足够数量的master-eligible node，那么就选举出一个新的master，然后组成一个集群。当网络故障解除之后，那个落单的node就会重新加入集群中。
discovery.zen.minimum_master_nodes，必须设置为master-eligible nodes的quorum，quorum的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1。
换句话来说，如果有3个master-eligible nodes，那么那个参数就必须设置为(3 / 2) + 1 = 2，比如下面这样：
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
随着集群节点的上线和下限，这个参数都是要重新设置的，可以通过api来设置
此时将master node和data node分离的好处就出来了，一般如果单独规划一个master nodes的话，只要规划固定的3个node是master-eligible node就可以了，那么data node无论上线和下限多少个，都无所谓的。
3、data node
data node负责存储shard的数据，也就是那些document。data node可以处理各种操作，比如CRUD，搜索，聚合。这些操作全都是很耗费IO，内存和cpu资源的。因此监控这些资源的使用是很重要的，同时如果资源过载了，那么就要添加更多的data node。
如果要设置一个专门的data node，需要做出如下的设置：
node.master: false
node.data: true
node.ingest: false
4、ingest node
nigest node可以执行预处理pipeline，包含了多个ingest processors。不同的ingest processor执行的操作类型是不同的，那么对资源的需求也是不同的，不过还是最好是规划一批单独的ingest node出来，不要跟master node和data node混合在一起。
如果要配置一个单独的ingest node：
node.master: false
node.data: false
node.ingest: true
search.remote.connect: false
5、cooridnating only node
如果我们规划了一批专门的master node，data node以及ingest node，那么此时还遗留下来了一种node，那就是coordinating node，这些node专门用来接收客户端的请求，同时对请求进行路由和转发，并对请求的结果进行合并。
coordinating only nodes对于大集群来说，可以使用专门的node来负载coordinate操作，而不是让coordinate操作的工作负载集中到master node和data node上去。coordinating node也会加入cluster，同时可以获取到完整的cluster state，它们主要是用cluster state中包含的node info来进行请求转发。
如果在一个集群中规划太多的coordinating node可能会加重整个集群的负担，因为被选举出来的master node必须要从所有的node上得到cluster state update的ack，如果coordinating nodes过多，那么可能会加重master node的负担。
如果要设置coordinating only node的话：
node.master: false
node.data: false
node.ingest: false
search.remote.connect: false
6、node data path设置
（1）path.data
每个data和master-eligible node都需要能够访问data目录，在那里存储了每个shard的数据，包括cluster state也存储在那里。path.data默认是指向$ES_HOME/data目录的，但是在生产环境中，肯定是不能这样设置的，因为在升级es的时候，可能会导致数据被清空或者覆盖。
此时一般需要在elasticsearch.yml中设置path.data：
path.data: /var/elasticsearch/data
（2）node.max_local_storage_nodes
data目录可以被多个node共享，即使是不同集群中的es node，也许他们在一个物理机上启动了。这个共享的方式对于我们测试failover是很有用的，以及在开发机上测试不同的配置。但是在生产环境下，绝对不用这么做，一个data目录就给一个es node使用即可。默认情况下，es被配置成阻止超过一个node共享data目录中的数据，如果要允许多个node共享一个data目录，需要设置node.max_local_storage_nodes为一个超过1的数字。
⑥ 三分钟看懂DASH
Dash，达世币是一种开源P2P加密货币。Dash是Digital Cash（数字现金）的缩写，2014年成立之初称为XCoin，后改为Darkcoin（暗黑币），2015年3月更名为Dash。起先基于莱特币分叉，2015年1月改为选用比特币作为蓝本。相比于比特币，达世币具有私密性、即时交易等优秀特性，目标成为易用的主流支付系统。达世币发行总量1890万，每年减产7%，最终会在2150年左右发行完毕。另外，每个区块的奖励与全网矿工数直接相关，更多矿工参与，更少挖矿奖励。
技术特点：
达世网络由三种节点组成。挖矿节点，全节点钱包，主节点（Master nodes）需要抵押1000个达世币来获得为达世币用户提供服务的权力，并获得报酬（45%的区块奖励）。主节点执行PrivateSend、InstantSend和管理网络的功能，存放用户和商业账户的加密数据(DashDrive)，支持分布式API(DAPI)。
达世币（Dash）是一个革命性的数字货币系统，该系统具备即时、匿名、安全的支付功能。达世币系统每2.5分钟一个区块，每一个区块奖励分配：45%奖励给矿工，45%奖励给主节点，10%提供给预算系统。目前有遍布全球的4500个主节点，与目前大部分的区块链项目先全网广播再确认的方式所不同的是达世币只需要任意10个主节点形成一个仲裁链，达成共识即可确认，然后再向全网广播，所以确认速度很快，
达世币是首个强调保护用户隐私的数字货币。它在比特币区块链的基础上进行了一系列修改，包括设置“主节点”来执行 “混币（coinjoin）” 等操作，以实现半匿名交易。也就是说，仅抹去交易双方的关联，但仍显示交易金额及交易方的地址。
在达世币区块链中，混币是由主节点提供的。所谓混币，就是在包含大量输入和输出的验证中，把属于不同人的币（一般 3 笔一组）混在一起，再换回去时，外界就不知道你的钱究竟转给了谁，谁才是真正转账给你的人，从而打散割裂了交易双方的联系。越多用户参与混币，匿名性会越好。代币金额混币后，变成了统一面额
值得注意的是，达世币的转账有三种可选的转账方式，一是和比特币一样的普通转账；二是及时交易，就是不需要矿工打包确认就可以直接进行的交易；三是用户可申请的匿名交易，主节点为这类用户免费提供混币。
缺陷： 当然，达世币的混币技术也有一些缺点，比如需要等待系统获取足够的用户一起混币，虽然混淆了交易金额，因为参与混淆的交易者只有三个对象，所以通过一定的数据分析还是可以追踪到背后的交易对象的。
⑦ Docker搭建ES集群配置
编写docker-compose.yml文件
version: "2"
services:
demoes1:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes1
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
volumes:
- /home/es/config/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data1:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demoes2:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes2
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9201:9200"
- "9301:9300"
volumes:
- /home/es/config/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data2:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demoes3:
image: elastic/elasticsearch:6.3.1
container_name: demoes3
restart: unless-stopped
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms5g -Xmx5g"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
ports:
- "9202:9200"
- "9302:9300"
volumes:
- /home/es/config/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
- /home/es/data3:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- demo-es
demokibana:
image: elastic/kibana:6.3.1
container_name: demokibana
restart: unless-stopped
ports:
- 5601:5601
environment:
ELASTICSEARCH_URL: http://demoes1:9200
ELASTICSEARCH_HOSTS: http://demoes1:9200
networks:
- demo-es
networks:
demo-es:
driver: bridge
2、编写配置文件
es1.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes1
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
es2.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes2
node.master: true
node.data: true
network.host: demoes2
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
es3.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: demoes3
node.master: false
node.data: true
network.host: demoes3
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping_timeout: 5s
bootstrap.memory_lock: true
action.destructive_requires_name: true
4、配置文件说明
#集群名称
cluster.name: elasticsearch-cluster
#节点名称
node.name: demoes1
#是否是主节点
node.master: true
节点数据
node.data: true
#设置 host 为 0.0.0.0 ，即可启用该物理机器所有网卡网络访问
#也可以用下面配置文件替代
#network.bind_host: 0.0.0.0 //绑定网络（访问）
#network.publish_host: 192.168.137.128(或者hckjes1) //公共集群网络（集群连接）
network.host: lcyes1
#设置对外服务的http端口，默认为9200。
http.port: 9200
#设置节点间交互的tcp端口，默认是9300。
transport.tcp.port: 9300
#是否使用http协议对外提供服务，默认为true，开启。
http.cors.enabled: true
#是否可以跨域访问，*表示可以支持所有
http.cors.allow-origin: "*"
#设置集群中master节点的初始列表，可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["demoes1:9300", "demoes2:9300", "demoes3:9300"]
#设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其它N个有master资格的节点。默认为1，对于大的集群来说，可以设置大一点的值（2-4）
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#设置集群中自动发现其它节点时ping连接超时时间，默认为3秒，对于比较差的网络环境可以高点的值来防止自动发现时出错。
discovery.zen.ping_timeout: 5s
#锁定物理内存地址，防止es内存被交换出去，也就是避免es使用swap交换分区，频繁的交换，会导致IOPS变高
bootstrap.memory_lock: true
#生产环境建议设置为true，删除索引库的时候必须显式指定，否则可能会误删索引库中的索引库
action.destructive_requires_name: true
⑧ cspr币什么时候释放完
为了促进Casper网络的长远发展和去中心化，Casper联合会作为管理方一直致力于向公众传递清晰透明的项目信息。近日，Casper联合会就社区对CSPR流通情况的一些疑问做出回应。
截至2021年6月3日，CSPR流通量为590,332,722个，具体如下：
4亿个通证通过CoinList认购的第3种方式释放；
182,957,204个为交易所提供了流动性；
截至目前，新铸通证已按释放规则进行了分配，数量将随新通证的发行而实时变化。
统计公众所持有的通证数量是被CoinMarketCap和CoinGecko等头部第三方数据网站所广泛采用的、衡量流通量的行业标准做法，其中包括通过CoinList销售的不锁仓CSPR通证，以及由Casper联合会为交易所提供的流动性。这当中并不包含第三方持有的通证，也不包含专用于促进生态的通证，包括奖励、Masternodes质押，以及团队及联合会储备。CoinMarketCap也已经验证并采纳了由Casper联合**提供的相关数据。
为了与其它主要Web3项目所采用的系统保持一致，并符合第三方数据网站所施行的方法，我们对之前公布的反应流通量的数据进行了修正。我们认识到清晰简明地告知公众这一变化非常重要，并第一时间与CoinMarketCap和CoinGecko合作，在网站上更新了相关的信息。
未来，我们也将加强对Genesis地址的监控，确保社区始终可以清晰掌握流通量的实时动态。
这一年是项目发展壮大、硕果累累的一年，我们非常感谢Casper社区对项目一直以来的大力支持。过去90天里，有近二十家公司与CasperLabs建立了在Casper网络开发的合作关系，涵盖了NFT、安全识别解决方案、Web3供应链系统等诸多领域。首批dapp已经在Casper网络上线。DEVxDAO也感受到了大量开发者对在Casper网络上开发的极大热情。同时，Casper也将致力于提高能效标准，力争成为新的行业标杆，引领Web3进入更加环保的新时代。
⑨ kubernetes-7：elasticsearch容器化
受限图片大小限制，有些图片不是很清晰，可以到微信公众号查看；
提供helm和yaml两种部署方式。
Helm部署步骤详见笔者git地址：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/es-min
yaml部署步骤详见笔者git地址：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/es-min
1.镜像准备
2.部署存储卷
3.helm部署master node
4.helm部署ingest node
5.helm部署data node
1.pod亲和性
2.pod优雅关闭
3.pvc保护设置
容器化成功后的组件，因为是demo，所以replica=1，笔者的demo机器配置不高，需要节约。
1.镜像准备
docker pull elasticsearch:6.4.3
重命名镜像为：docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.4.3
docker images |grep elasticsearch |awk '{print "docker tag ",$1":"$2,$1":"$2}' |sed -e 's#elasticsearch#docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch#2' |sh -x
增加helm仓库:
Add the elastic helm charts repo:
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
2.部署存储卷
如下地址有存储卷的yaml配置，依次执行：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/es-min
kubectl apply -f es-min-data0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master-storageclass-local.yaml
3.helm部署master node
helm install --name es-min-master --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=master,clusterName=es-min,roles.data=false,roles.ingest=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-master-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
--name：指定安装的helm套件的名称
--namespace：要部署到容器中哪个namespace
--version 6.4.3：指定要部署的es版本
--set：指定容器化的详细参数
masterService：指定es在k8s容器内部的service负载均衡的名字；代理后端的POD。
nodeGroup：因为master生产环境是不说多个节点，所以对这些节点分组，指定这个分组名字；
clusterName：指定elasticsearch集群的名字；
roles.data：指定容器是否开启data功能；
roles.ingest：指定容器是否开启ingest功能；
volumeClaimTemplate.resources.requests.storage：指定存储空间大小；
volumeClaimTemplate.storageClassName：指定存储空间的storageClassName；
volumeClaimTemplate.accessModes[0]：指定存储空间的访问模式，ReadWriteOnce表示PV只能被一个POD读写；
replicas：标识创建几个POD。
minimumMasterNodes：标识elasticsearch集群最少需要几个存活的master；
4.helm部署ingest node
helm install --name es-min-ingest --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=ingest,clusterName=es-min,roles.data=false,roles.master=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-ingest-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
5.helm部署data node
helm install --name es-min-data --namespace es-min elastic/elasticsearch --version 6.4.3 --set masterService=es-min-master,nodeGroup=data,clusterName=es-min,roles.master=false,roles.ingest=false,volumeClaimTemplate.resources.requests.storage=1Gi,volumeClaimTemplate.storageClassName=es-min-data-pv-local,volumeClaimTemplate.accessModes[0]=ReadWriteOnce,replicas=1,minimumMasterNodes=1
笔者github提供elasticsearch的yaml配置文件：
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/es-min
提供了一个deploy.sh，可以直接运行sh deploy.sh完成容器化；
或者依次执行命令：
kubectl apply -f es-min-data-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master-storageclass-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-master0-pv-local.yaml
kubectl apply -f es-min-data-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-ingest-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-master-statefulset.yaml
kubectl apply -f es-min-pvc.yaml
kubectl apply -f es-min-service.yaml
笔者的yaml配置文件中做了详细注释，可以直接进入github去阅读相关yaml配置文件，这里只罗列其中的重点：
1.pod亲和性
作为elasticsearch集群，data/ingest/master节点都是多个，相同类型的节点如master是不能工程拓扑到相同的workNode上的，防止一台workNode宕机后将部分数据不能访问(部分数据的primary和复本恰好都在这台宕机的workNode上)。
2.pod优雅关闭
3.pvc保护设置
防止误删除了PVC，如果发现PVC还有POD使用，即使执行了delete pvc的操作，依然不会删除，只有当pod也被杀掉后才会删除掉pvc。