使用docker离线安装ES最近在开发基于Spring AI的RAG功能，需要使用到向量数据库（Voctor Store

最近在开发基于Spring AI的RAG功能，需要使用到向量数据库（Voctor Store）进行向量存储和检索。这里选择使用es作为向量数据库。以下是基于docker的离线单节点安装方式的总结。

步骤如下：

使用docker拉取指定的es版本

docker pull elasticsearch:8.15.5
导出docker镜像

docker save -o elasticsearch.tar elasticsearch:8.15.5
在部署服务器上导入es镜像

docker load -i elasticsearch.tar
服务器生产环境配置

配置虚拟内存

sysctl -w vm.max_map_count=262144 echo "vm.max_map_count=262144" | tee -a /etc/sysctl.conf sysctl -p

设置最大文件打开数

ulimit -n 65535

创建数据目录，日志目录一样操作

mkdir -p /path/to/elasticsearch/data sudo chown -R 1000:1000 /path/to/elasticsearch/data
启动命令

docker run -d \ --name=elasticsearch \ -p 9200:9200 \ -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node" \ -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" \ -e "xpack.security.enabled=true" \ -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" \ -v /path/to/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ elasticsearch:8.15.5
启动参数调整
- 可以调整JVM内存。
  
  修改ES_JAVA_OPTS环境变量，例如：
```
ES_JAVA_OPTS=-Xms4g -Xmx4g
```
  分配4G内存。
  
  建议：生产环境可以让es单独部署到服务器上，使用服务器一半内存作为JVM的内存。
- 挂载日志目录。
```
-v /path/to/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
```
用户密码设置

进入名为elasticsearch容器内

docker exec -it elasticsearch bash

进行密码设置的交互操作

elasticsearch-setup-passwords interactive

按照提示，设置几个服务的密码。

防火墙设置

开放9200端口

firewall-cmd --permanent --add-port=9200/tcp firewall-cmd --reload

如果是集群，则需要同步开放9300端口，或者将集群服务器加入防火墙信任域。

访问地址：http://ip:9200。输入账号密码。

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