对于大数据集群来说，监控功能是非常必要的，通过日志判断故障低效，我们需要完整的指标来帮我们管理Kafka集群。本文讨论Kafka的监控以及一些常用的第三方监控工具。

一、Kafka Monitoring

首先介绍kafka的监控原理，第三方工具也是通过这些来进行监控的，我们也可以自己去是实现监控，官网关于监控的文档地址如下：

http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring](http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring)

kafka使用Yammer Metrics进行监控，Yammer Metrics是一个java的监控库。

kafka默认有很多的监控指标，默认都使用JMX接口远程访问，具体方法是在启动broker和clients之前设置JMX_PORT：

JMX_PORT=9997 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

Kafka的每个监控指标都是以JMX MBEAN的形式定义的，MBEAN是一个被管理的资源实例。

我们可以使用Jconsole （Java Monitoring and Management Console），一种基于JMX的可视化监视、管理工具。

来可视化监控的结果：

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随后在Mbean下可以找到各种kafka的指标。

Mbean的命名规范是 kafka.xxx:type=xxx,xxx=xxx

主要分为以下几类：

（监控指标较多，这里只截取部分，具体请查看官方文档）

Graphing and Alerting 监控:

kafka.server为服务器相关，kafka.network为网络相关。

Description	Mbean name	Normal value
Message in rate	kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec
Byte in rate from clients	kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec
Byte in rate from other brokers	kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=ReplicationBytesInPerSec
Request rate	kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestsPerSec,request=
Error rate	kafka.network:type=RequestMetrics,name=ErrorsPerSec,request=([-.\w]+),error=([-.\w]+)	Number of errors in responses counted per-request-type, per-error-code. If a response contains multiple errors, all are counted. error=NONE indicates successful responses.

Common monitoring metrics for producer/consumer/connect/streams监控：

kafka运行过程中的监控。

Metric/Attribute name	Description	Mbean name
connection-close-rate	Connections closed per second in the window.	kafka.[producer\|consumer\|connect]:type=[producer\|consumer\|connect]-metrics,client-id=([-.\w]+)
connection-close-total	Total connections closed in the window.	kafka.[producer\|consumer\|connect]:type=[producer\|consumer\|connect]-metrics,client-id=([-.\w]+)

Common Per-broker metrics for producer/consumer/connect/streams监控：

每一个broker的监控。

Metric/Attribute name	Description	Mbean name
outgoing-byte-rate	The average number of outgoing bytes sent per second for a node.	kafka.[producer\|consumer\|connect]:type=[consumer\|producer\|connect]-node-metrics,client-id=([-.\w]+),node-id=([0-9]+)
outgoing-byte-total	The total number of outgoing bytes sent for a node.	kafka.[producer\|consumer\|connect]:type=[consumer\|producer\|connect]-node-metrics,client-id=([-.\w]+),node-id=([0-9]+)

Producer监控：

producer调用过程中的监控。

Metric/Attribute name	Description	Mbean name
waiting-threads	The number of user threads blocked waiting for buffer memory to enqueue their records.	kafka.producer:type=producer-metrics,client-id=([-.\w]+)
buffer-total-bytes	The maximum amount of buffer memory the client can use (whether or not it is currently used).	kafka.producer:type=producer-metrics,client-id=([-.\w]+)
buffer-available-bytes	The total amount of buffer memory that is not being used (either unallocated or in the free list).	kafka.producer:type=producer-metrics,client-id=([-.\w]+)
bufferpool-wait-time	The fraction of time an appender waits for space allocation.	kafka.producer:type=producer-metrics,client-id=([-.\w]+)

Consumer监控：

consumer调用过程中的监控。

Metric/Attribute name	Description	Mbean name
commit-latency-avg	The average time taken for a commit request	kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics,client-id=([-.\w]+)
commit-latency-max	The max time taken for a commit request	kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics,client-id=([-.\w]+)
commit-rate	The number of commit calls per second	kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics,client-id=([-.\w]+)
commit-total	The total number of commit calls	kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics,client-id=([-.\w]+)

Connect监控：

	Attribute name	Description
	connector-count	The number of connectors run in this worker.
	connector-startup-attempts-total	The total number of connector startups that this worker has attempted.

Streams 监控：

Metric/Attribute name	Description	Mbean name
commit-latency-avg	The average execution time in ms for committing, across all running tasks of this thread.	kafka.streams:type=stream-metrics,client-id=([-.\w]+)
commit-latency-max	The maximum execution time in ms for committing across all running tasks of this thread.	kafka.streams:type=stream-metrics,client-id=([-.\w]+)
poll-latency-avg	The average execution time in ms for polling, across all running tasks of this thread.	kafka.streams:type=stream-metrics,client-id=([-.\w]+)

这些指标涵盖了我们使用kafka过程中的各种情况，还有kafka.log记录日志信息。每一个Mbean下都有具体的参数。

通过这些参数，比如出站进站速率，ISR变化速率，Producer端的batch大小，线程数，Consumer端的延时大小，流速等等，当然我们也要关注JVM，还有OS层面的监控，这些都有通用的工具，这里不做赘述。

kafka的监控原理已经基本了解，其他第三方监控工具也大部分是在这个层面进行的完善，下面来介绍几款主流的监控工具。

二、JmxTool

JmxTool并不是一个框架，而是Kafka默认提供的一个工具，用于实时查看JMX监控指标。。

打开终端进入到Kafka安装目录下，输入命令bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.JmxTool便可以得到JmxTool工具的帮助信息。

比如我们要监控入站速率，可以输入命令：

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.JmxTool \
--object-name kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec \
--jmx-url service:jmx:rmi:///jndi/rmi://:9997/jmxrmi \
--date-format "YYYY-MM-dd HH:mm:ss" \
--attributes FifteenMinuteRate --reporting-interval 5000

BytesInPerSec的值每5秒会打印在控制台上:

>kafka_2.12-2.0.0 rrd$ bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.JmxTool --object-name kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec --jmx-url service:jmx:rmi:///jndi/rmi://:9997/jmxrmi --date-format "YYYY-MM-dd HH:mm:ss" --attributes FifteenMinuteRate --reporting-interval 5000

Trying to connect to JMX url: service:jmx:rmi:///jndi/rmi://:9997/jmxrmi.

"time","kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec:FifteenMinuteRate"

2018-08-10 14:52:15,784224.2587058166

2018-08-10 14:52:20,1003401.2319497257

2018-08-10 14:52:25,1125080.6160773218

2018-08-10 14:52:30,1593394.1860063889

三、Kafka-Manager

雅虎公司2015年开源的kafka监控框架，使用scala编写。github地址如下：https://github.com/yahoo/kafka-manager

使用条件：

Kafka 0.8.. or 0.9.. or 0.10.. or 0.11..
Java 8+

下载kafka-manager

配置：conf/application.conf

kafka-manager.zkhosts="my.zookeeper.host.com:2181,other.zookeeper.host.com:2181"

部署：这里要用到sbt部署

./sbt clean dist

启动：

 bin/kafka-manager
 指定端口：
 $ bin/kafka-manager -Dconfig.file=/path/to/application.conf -Dhttp.port=8080
 权限：
 $ bin/kafka-manager -Djava.security.auth.login.config=/path/to/my-jaas.conf

随后访问local host:8080

就可以看到监控页面了：

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页面非常的简洁，也有很多丰富的功能，开源免费，推荐使用，只是目前版本支持到Kafka 0.8.. or 0.9.. or 0.10.. or 0.11，需要特别注意。

四、kafka-monitor

linkin开源的kafka监控框架，github地址如下：https://github.com/linkedin/kafka-monitor

基于 Gradle 2.0以上版本，支持java 7和java 8.

支持kafka从0.8-2.0，用户可根据需求下载不同分支即可。

使用：

编译：

$ git clone https://github.com/linkedin/kafka-monitor.git
$ cd kafka-monitor 
$ ./gradlew jar

修改配置：config/kafka-monitor.properties

"zookeeper.connect" = "localhost:2181"

启动：

$ ./bin/kafka-monitor-start.sh config/kafka-monitor.properties
单集群启动：
$ ./bin/single-cluster-monitor.sh --topic test --broker-list localhost:9092 --zookeeper localhost:2181
多集群启动：
$ ./bin/kafka-monitor-start.sh config/multi-cluster-monitor.properties

随后访问localhost:8080 看到监控页面

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同时我们还可以通过http请求查询其他指标：

curl localhost:8778/jolokia/read/kmf.services:type=produce-service,name=*/produce-availability-avg

总体来说，他的web功能比较简单，用户使用不多，http功能很有用，支持版本较多。

五、Kafka Offset Monitor

官网地址http://quantifind.github.io/KafkaOffsetMonitor/

github地址 https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor

使用：下载以后执行

java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.3.0.jar:kafka-offset-monitor-another-db-reporter.jar \
     com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb \
     --zk zk-server1,zk-server2 \
     --port 8080 \
     --refresh 10.seconds \
     --retain 2.days
     --pluginsArgs anotherDbHost=host1,anotherDbPort=555

随后查看localhost:8080

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图 offsetmonitor1

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图offsetmonitor2

这个项目更关注于对offset的监控，页面很丰富，但是15年以后不再更新，无法支持最新版本kafka。继续维护的版本地址如下https://github.com/Morningstar/kafka-offset-monitor。

六、Cruise-control

linkin于2017年8月开源了cruise-control框架，用于监控大规模集群，包括一系列的运维功能，据称在linkedin有着两万多台的kafka集群，项目还在持续更新中。

项目github地址：https://github.com/linkedin/cruise-control

使用：

下载
git clone https://github.com/linkedin/cruise-control.git && cd cruise-control/
编译
./gradlew jar
修改 config/cruisecontrol.properties
bootstrap.servers   zookeeper.connect
启动:
./gradlew jar copyDependantLibs
./kafka-cruise-control-start.sh [-jars PATH_TO_YOUR_JAR_1,PATH_TO_YOUR_JAR_2] config/cruisecontrol.properties [port]

启动后访问：

http://localhost:9090/kafkacruisecontrol/state

没有页面，所有都是用rest api的形式提供的。

接口列表如下：https://github.com/linkedin/cruise-control/wiki/REST-APIs

这个框架灵活性很大，用户可以根据自己的情况来获取各种指标优化自己的集群。

七、Doctorkafka

DoctorKafka是Pinterest 开源 Kafka 集群自愈和工作负载均衡工具。

Pinterest 是一个进行图片分享的社交站点。他们使用 Kafka 作为中心化的消息传输工具，用于数据摄取、流处理等场景。随着用户数量的增加，Kafka 集群也越来越庞大，对它的管理日趋复杂，并变成了运维团队的沉重负担，因此他们研发了 Kafka 集群自愈和工作负载均衡工具 DoctorKafka，最近他们已经在 GitHub 上将该项目开源。

使用：

下载：
git clone [git-repo-url] doctorkafka
cd doctorkafka
编译：
mvn package -pl kafkastats -am
启动：
java -server \
    -Dlog4j.configurationFile=file:./log4j2.xml \
    -cp lib/*:kafkastats-0.2.4.8.jar \
    com.pinterest.doctorkafka.stats.KafkaStatsMain \
        -broker 127.0.0.1 \
        -jmxport 9999 \
        -topic brokerstats \
        -zookeeper zookeeper001:2181/cluster1 \
        -uptimeinseconds 3600 \
        -pollingintervalinseconds 60 \
        -ostrichport 2051 \
        -tsdhostport localhost:18126 \
        -kafka_config /etc/kafka/server.properties \
        -producer_config /etc/kafka/producer.properties \
        -primary_network_ifacename eth0

页面如下：

b09239e8b1cc3e4c681f5e812bfbff75_1089984-20190823114822489-327716624.jpg

图dockerkafka

DoctorKafka 在启动之后，会阶段性地检查每个集群的状态。当探测到 broker 出现故障时，它会将故障 broker 的工作负载转移给有足够带宽的 broker。如果在集群中没有足够的资源进行重分配的话，它会发出告警。属于一个自动维护集群健康的框架。

八、Burrow

Burrow是LinkedIn开源的一款专门监控consumer lag的框架。

github地址如下：https://github.com/linkedin/Burrow

使用Burrow监控kafka, 不需要预先设置lag的阈值, 他完全是基于消费过程的动态评估

Burrow支持读取kafka topic和,zookeeper两种方式的offset，对于新老版本kafka都可以很好支持

Burrow支持http, email类型的报警

Burrow默认只提供HTTP接口(HTTP endpoint)，数据为json格式，没有web UI。

安装使用:

$ Clone github.com/linkedin/Burrow to a directory outside of $GOPATH. Alternatively, you can export GO111MODULE=on to enable Go module.
$ cd to the source directory.
$ go mod tidy
$ go install

示例：

列出所有监控的Kafka集群
curl -s http://localhost:8000/v3/kafka |jq
{
  "error": false,
  "message": "cluster list returned",
  "clusters": [
    "kafka",
    "kafka"
  ],
  "request": {
    "url": "/v3/kafka",
    "host": "kafka"
  }
}

其他的框架，还有kafka-web-console：https://github.com/claudemamo/kafka-web-console

kafkat：https://github.com/airbnb/kafkat

capillary:https://github.com/keenlabs/capillary

chaperone:https://github.com/uber/chaperone

还有很多，但是我们要结合自己的kafka版本情况进行选择。

本文来自公众号：大数据流动

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