本文选自电子工业出版社的新书《kafka进阶》，推荐一下
一个功能健全的kafka集群可以处理相当大的数据量，由于消息系统是很多大型应用的基石，因此broker集群在性能上的缺陷，都会引起整个应用栈的各种问题。
Kafka的度量指标主要有以下三类：
1.Kafka服务器（Kafka）指标
2.生产者指标
3.消费者指标
另外，由于Kafka的状态靠Zookeeper来维护，对于Zookeeper性能的监控也成为了整个Kafka监控计划中一个必不可少的组成部分。
Kafka的监控指标
Broker度量指标
Kafka的服务端度量指标是为了监控broker，也是整个消息系统的核心。因为所有消息都通过kafka broker传递，然后被消费，所以对于broker集群上出现的问题的监控和告警就尤为重要。broker性能指标有以下三类：
- Kafka本身的指标
- 主机层面的指标
- JVM垃圾回收指标
UnderReplicatedPartitions | 在一个运行健康的集群中，处于同步状态的副本数（ISR）应该与总副本数（简称AR:Assigned Repllicas）完全相等，如果分区的副本远远落后于leader，那这个follower将被ISR池删除，随之而来的是IsrShrinksPerSec(可理解为isr的缩水情况，后面会讲)的增加。由于kafka的高可用性必须通过副本来满足，所有有必要重点关注这个指标，让它长期处于大于0的状态。 |
|---|---|
IsrShrinksPerSecIsrExpandsPerSec | 任意一个分区的处于同步状态的副本数（ISR）应该保持稳定，只有一种例外，就是当你扩展broker节点或者删除某个partition的时候。为了保证高可用性，健康的kafka集群必须要保证最小ISR数，以防在某个partiton的leader挂掉时它的follower可以接管。如果IsrShrinksPerSec（ISR缩水） 增加了，但并没有随之而来的IsrExpandsPerSec（ISR扩展）的增加，就将引起重视并人工介入。 |
ActiveControllerCount | controller的职责是维护partition leader的列表，当遇到这个值等于0且持续了一小段时间（<1秒）的时候，必须发出明确的告警。 |
OfflinePartitionsCount | 这个指标报告了没有活跃leader的partition数。 |
LeaderElectionRateAndTimeMs | leader选举的频率（每秒钟多少次）和集群中无leader状态的时长（以毫秒为单位） |
UncleanLeaderElectionsPerSec | 这个指标如果存在的话很糟糕，这说明kafka集群在寻找partition leader节点上出现了故障 |
TotalTimeMs | 这个指标是由4个其他指标的总和构成的：lqueue:处于请求队列中的等待时间llocal:leader节点处理的时间lremote:等待follower节点响应的时间lresponse:发送响应的时间 |
BytesInPerSecBytesOutPerSec | Kafka的吞吐量 |
生产者度量指标
Response rate | 响应的速率是指数据从producer发送到broker的速率 |
|---|---|
Request rate | 请求的速率是指数据从producer发送到broker的速率 |
Request latency avg | 平均请求延迟 |
Outgoing byte rate | Producer的网络吞吐量 |
IO wait time ns avg | Producer的I/O等待的时间 |
消费者度量指标
ConsumerLag MaxLag | 指consumer当前的日志偏移量相对生产者的日志偏移量 |
|---|---|
BytesPerSec | 消费者的网络吞吐量 |
MessagesPerSec | 消息的消费速度 |
ZooKeeperCommitsPerSec | 当zookeeper处于高写负载的时候，将会遇到成为性能瓶颈，从而导致从kafka管道抓取数据变得缓慢。随着时间推移跟踪这个指标，可以帮助定位到zookeeper的性能问题，如果发现有大量发往zookeeper的commit请求，你需要考虑的是，要不对zookeeper集群进行扩展。 |
MinFetchRate | 消费者最小拉取的速率 |
通过官方网站的说明（http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring），可以查看Kafka提供的所有的监控指标参数。在这里只是列出了部分主要的参数指标。
使用Kafka客户端监控工具
Kafka常用的客户端管理、监控工具，主要有以下几种：
- Kafka Manager
- Kafka Tool
- KafkaOffsetMonitor
- JConsole
其中，前三个工具都是专门用于Kafka集群的管理与监控；而JConsole（Java Monitoring and Management Console），是一种基于JMX的可视化监视、管理工具，安装好了JDK以后，Java就为我们提供了JConsole的客户端工具。利用它我们也可以监控Kafka的各项指标。
这里我们简单介绍一下JMX。JMX的全称为Java Management Extensions。可以管理、监控正在运行中的Java程序。常用于管理线程，内存，日志Level，服务重启，系统环境等。而Kafka底层也是基于Java的，所以我们也就可以使用JMX的标准来管理和监控运行中的Kafka了。
下面我们分别介绍它们的使用方法。
Kafka Manager
Kafka Manager的Github地址是https://github.com/yahoo/kafka-manager。这款监控框架的好处在于监控内容相对丰富，既能够实现broker级常见的JMX监控(比如出入站流量监控)，也能对consumer消费进度进行监控(比如lag等)。另外用户还能在页面上直接对集群进行管理，比如分区重分配或创建topic——当然这是一把双刃剑，好在kafka manager自己提供了只读机制，允许用户禁掉这些管理功能。
这里我们使用的版本是：kafka-manager-2.0.0.2.zip。安装和配置非常简单，按照下面的步骤配置Kafka Manager：
(1)首先，需要在启动Kafka集群的命令脚本中，增加JMX的相关参数。否则无法使用客户端工具管理和监控Kafka集群。这里我们以kafka101主机上运行的broker 0和broker 1为例，来为大家演示。进入kafka安装目录下的bin目录
cd /root/training/kafka_2.11-2.4.0/bin/
(2)修改kafka-run-class.sh文件，找到“JMX setting”的位置（第176行）。增加JMX Server的配置信息。如图7.1所示。
-Djava.rmi.server.hostname=kafka101
图7.1 修改Kafka Manager的JMX Setting
注意：
由于在kafka101主机上将会启动两个broker，为了方便可以在命令终端中使用export命令设置JMX的端口地址；也可以像下面这样把JMX的端口写到kafka-server-start.sh脚本中，如图7.2所示，修改第30行。
export JMX_PORT="9999"
图7.2 设置JMX的端口
(3)启动Kafka Broker 0
export JMX_PORT="9990"
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
(4)重新开启一个命令行终端，启动Kafka Broker 1
export JMX_PORT="9991"
bin/kafka-server-start.sh config/server1.properties &
(5)将Kafka Manager的压缩包解压至/root/training目录
unzip kafka-manager-2.0.0.2.zip -d ~/training/
(6)进入Kafka Manager的conf目录，并修改application.conf文件
#这里我们指定ZooKeeper集群的地址
kafka-manager.zkhosts="kafka101:2181,kafka102:2181,kafka103:2181"
#将下面的这一行注释掉
#kafka-manager.zkhosts=${?ZK_HOSTS}
(7)采用nohup的方式启动Kafka Manager
nohup bin/kafka-manager &
也可以像下面这样启动Kafka Manager的时候，指定相关参数：
nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf -Dhttp.port=8080 &
(8)启动成功后，将输出如下的日志信息，如图7.3所示：
图7.3 启动Kafka Manager
可以看到，Kafka Manager将运行在9000端口上。
(9)通过浏览器访问9000端口，可以打开Kafka Manager的Web控制台，如图7.4所示：
图7.4 Kafka Manager的Web控制台
(10)选择“Cluster”-->“Add Cluster”，添加一个新的Kafka集群。勾选“Enable JMX Polling”，并点击“Save”。如图7.5所示：
图7.5 添加Kafka集群
(11)添加成功后，点击“Go to Cluster View”，跳转到Kafka 集群的首页，如图7.6所示：
图7.6 Kafka集群首页
在这里，可以看到当前的Kafka集群中共存在2个Broker，即：broker 0和broker 1；还有3个Topics。
(12)点击Brokers的数字“2”，跳转到Broker的监控页面上。在这里就可以实时监控Kafka集群Broker的相关信息了。如Kafka集群的吞吐量（Bytes in /sec、Bytes out /sec）等等，如图7.7所示：
图7.7 监控Kafka Broker
(13)图7.8所示，展示了Kafka集群Topic的监控信息。
图7.8 监控Kafka Topic
Kafka Tool
Kafka Tool是用于管理和使用Apache Kafka集群的图形应用程序。它提供了一种直观的界面风格，可让用户快速查看Kafka集群中的对象以及集群主题中存储的消息。它包含面向开发人员和管理员的功能，一些关键功能如下：
快速查看所有Kafka集群，包括其broker，主题和消费者
- 查看分区中消息的内容并添加新消息
- 查看消费者的偏移量，包括Apache Storm中的spout消费者
- 以良好的格式显示JSON和XML消息
- 添加和删除主题以及其他管理功能
- 将单个消息从您的分区保存到本地硬盘驱动器
- 编写自己的插件，使您可以查看自定义数据格式
- Kafka工具可在Windows，Linux和Mac OS上运行
从Kafka Tool的官方网站（https://www.kafkatool.com/download.html）上，直接下载Kafka Tool。这里我们直接下载Kafka Tool 2.0.8的版本。如下图7.9所示：
图7.9 下载Kafka Tool
下载完成后，直接安装启动即可。图7.10展示了启动的初始界面。
图7.10 Kafka Tool的启动界面
添加一个Kafka Cluster集群，并测试。如图7.11所示：
图7.11 添加Kafka集群
点击“是”，进入Kafka集群的首界面。如图7.12所示：
图7.12 Kafka集群的首界面
在这里可以看到Kafka集群中的Broker信息、Topics的信息以及Consumers消费者的信息。
现在我们使用Kafka Tool来创建一个新的Topic。
(1)选择“Browsers”中集群的“Topics”节点，并在右边的界面上点击
按钮，添加一个新的Topic。
(2)输入Topic的名字、分区数、以及每个分区的副本数。这里我们新创建的Topic名称是mytopic2，它由两个分区组成，并且每个分区的副本数为。如图7.13所示。
图7.13 Add Topic
(3)点击“Add”，将成功创建Topic，如图7.14所示。
图7.14 成功创建Topic
(4)现在我们使用Kafka Tool来接收mytopic2上的消息数据。选择刚刚创建好的mytopic2的主题，并在右边的窗口中选择“Data”的页面，如图7.15所示。
图7.15 通过Kakfa Tool接收数据
(5)启动一个Kafka Producer的命令行终端，并发送一些消息。如图7.16所示：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list kafka101:9092 --topic mytopic2
图7.16 通过命令行发送数据
(6)在Kafka Tool上，点击
接收消息。这里就可以看到刚才我们在Kafka Producer命令行上发送的消息。如图7.17所示：
图7.17 在Kafka Tool上接收数据
(7)这里的数据格式默认是“Byte Array”，我们可以在Properties的设置里面将其修改为String，并点击“Update”，如图7.18所示：
图7.18 修改Topic的数据格式
(8)回到Data页面，这时候数据将按照正确的格式显示，如图7.19所示：
图7.19 显示正确的数据
KafkaOffsetMonitor
KafkaOffsetMonitor是一个基于Web界面的管理平台，可以用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以进行实时的监控。KafkaOffsetMonitor可以从github上下载，地址是：https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor 。这里我们使用的是KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar
KafkaOffsetMonitor的安装启动比较简单。我们可以直接在kafka101的主机上执行下面的指令：
java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar
com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb
--zk kafka101:2181
--port 8089
--refresh 10.seconds
--retain 1.days
其中：
lcom.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb是运行Web监控的类
- --zk用于指定ZooKeeper的地址
- --port是Web运行端口
- --refresh和--retain用于指定页面数据刷新的时间以及保留数据的时间值
打开浏览器访问8089端口，就可以打开KafkaOffsetMonitor的首页面，如图7.20所示。
图7.20 KafkaOffsetMonitor首页
选择“Topic List”，就可以监控某个具体的Topic信息了，如图7.21所示。
图7.21 通过KafkaOffsetMonitor监控Topic
JConsole
JConsole（Java Monitoring and Management Console），一种基于JMX的可视化监视、管理工具，从Java 5开始引入。JConsole是用Java写的GUI程序，用来监控VM，并可监控远程的VM，非常易用，而且功能非常强。命令行里打 jconsole，就可以直接启动了。
这里我们方便，我们直接在Window上启动JConsole。在CMD创建中直接输入JConsole，如图7.22所示。
图7.22 启动JConsole
JConsole的启动界面如图7.23所示。
图7.23 JConsole的启动界面
由于在前面配置Kafka Manager的时候，我们已经启用了broker 0和broker 1的JMX配置，所以这里可以直接通过JConsole连接到broker 0或者broker 1上。我们以broker 0 为例。选择“远程进程”，并输入broker 0的JMX地址，点击“连接”，如图7.24所示。
kafka101:9990
图7.24 通过JConsole连接broker 0
选择“不安全的连接”，进入JConsole监控的主界面，如图7.25和图7.26所示。
图7.25 不安全的连接
图7.26 JConsole的主页面
JConsole提供六个选项卡显示应用信息：
(1)概览选项卡：提供内存使用的概述、运行的线程数量、创建的对象数量以及CPU使用情况。
(2)内存选项卡：显示使用的内存数量。可以选择要监视的内存类型（堆、非堆或池）组合。
(3)线程选项卡：显示线程数量和每个线程的详细信息。
(4)类选项卡：显示加载的对象数量的信息。
(5)VM 概要选项卡：提供运行应用的JVM概要。
(6)MBean选项卡：显示有关应用的托管bean的信息。
这里我们选择“MBean选项卡”，就可以看到Kakfa相关的MBean信息，如图7.27所示。
图7.27 通过JConsole监控Kafka
以上图监控的参数“MessagesInPerSec”为例，它表示的是Kafka集群消息的速率。关于所有的Kafka监控的MBean信息，可以参考官方网站上的说明，地址是：http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring
监控ZooKeeper
前面提到，整个Kafka的状态靠Zookeeper来维护，对于Zookeeper性能的监控也成为了整个Kafka监控计划中一个必不可少的组成部分。在典型的Kafka集群中, Kafka通过Zookeeper管理集群配置，例如：选举Leader，以及在Consumer Group发生变化时进行Rebalance；生产者Producer将消息发布到broker，Consumer从broker订阅并消费消息。这些操作都离不开ZooKeeper。所以在Kafka集群的管理监控中，ZooKeeper的监控也就成为了非常重要的一部分。
由于ZooKeeper本身也是由Java开发的应用程序，我们当然也可以前面提到的JMX的方式进行监控，例如使用JConsole。图7.28展示了通过JConsole监控ZooKeeper MBean的监控信息。
图7.28 通过JConsole监控ZooKeeper
这里我们也可以使用另一个客户端工具ZooInspector监控ZooKeeper。图7.29展示了它的主界面。
图7.29 通过ZooInspector监控ZooKeeper
