Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka

Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka

• 一、暴露 kafka-metric 方式
• 二、jmx_exporter方式
• 2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml
• 2.2 监控指标
• 2.3 预警指标分析
• 2.4 Grafana Dashboard JSON

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原文地址：

CSDN：GeekXuShuo：Prometheus 监控之 kafka

简书：whaike：【监控】Kafka - 详细指标

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在与Prometheus的合作中，网络上很多的exporter其数据都来源于zookeeper，自kafka升级到版本2以后，数据不往zookeeper中写入了。

版本2以后的kafka，我使用了kafka-offset-exporter来作为kafka的exporter与Prometheus配合。

kafka本身就已经自带了监控，通过Yammer Metrics进行指标暴露与注册，可通过JMX进行指标收集。

默认情况下, Kafka metrics 所有的 metric 都可以通过 JMX 获取，暴露kafka metrics 支持两种方式

1.在 Kafka Broker 外部, 作为一个独立进程, 通过 JMX 的 RMI 接口读取数据. 这种方式的好处是有任何调整不需要重启 Kafka Broker 进程, 缺点是多维护了一个独立的进程。

2.在 Kafka Broker 进程内部读取 JMX 数据, 这样解析数据的逻辑就在 Kafka Broker 进程内部, 如果有任何调整, 需要重启 Broker。

一、暴露 kafka-metric 方式

第一种需要外部多维护一个程序，而且还要考虑之后各种版本升级，实现起来比较繁琐，还好的是github上有许多优秀的开源kafka_exporter 下载过来直接启动就好了。

git项目地址：https://github.com/danielqsj/kafka_exporter

下载地址： https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases/download/v1.2.0/kafka_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz

要在你想监控kafka的机器上装上kafka_exporter，每个都要装，如157、158、159：

启动：

# 解压kafka_exporter，进到目录，执行命令：
nohup ./kafka_exporter --kafka.server=10.131.178.157:9092 &
kafka_exporter --kafka.server=kafka:9092 [--kafka.server=another-server ...]

经测试，这种方式可以获取到kafka的指标数据，但是没有合适的Grafana的Dashboard支撑。

二、jmx_exporter方式

（这种方式，自己搭建起来后，9999端口和9991端口一直打不开，暂未查明原因，还在研究之中。）

第二种是读取 JMX 的数据. Prometheus 官方的组件 jmx_exporter 把两种实现都提供了：

• jmx_prometheus_httpserver 通过独立进程读取 JMX 的数据
• jmx_prometheus_javaagent 使用 Java Agent 方式, 尽量无侵入(仅需在 java 命令行中使用 -javaagent 参数)的启动 in-process library, 读取 JMX 数据.
• Prometheus 采用了 PULL 方式, Prometheus 主动抓取 metrics 数据, 而不是靠客户端主动 PUSH 数据, 因此 jmx_prometheus 都是通过暴露 HTTP 端口的方式暴露 metrics 数据, 方便 Prometheus 抓取数据。

2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml

wget https://raw.githubusercontent.com/prometheus/jmx_exporter/master/example_configs/kafka-0-8-2.yml
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.6/jmx_prometheus_javaagent-0.6.jar

打开 kafka-server-start.sh 文件

添加几行代码：

export JMX_PORT="9999"
export KAFKA_OPTS="-javaagent:/path/jmx_prometheus_javaagent-0.6.jar=9991:/path/kafka-0-8-2.yml"

然后重启kafka。

访问 http://localhost:9991/metrics 可以看到各种指标了。

在/opt/kafka目录编辑kafka-*.yaml

配置1（面向kafka2.0以前的版本）：【部分指标匹配，且部分配置只在低版本kafka有效，例如kafka.consumer等】：

hostPort: 127.0.0.1:9999
lowercaseOutputName: true
whitelistObjectNames:
- "kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec"
- "kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec"
- "kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestsPerSec,request={Produce|FetchConsumer|FetchFollower}"
- "kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesOutPerSec"
- "kafka.network:type=RequestMetrics,name=TotalTimeMs,request={Produce|FetchConsumer|FetchFollower}"
- "kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestQueueTimeMs,request={Produce|FetchConsumer|FetchFollower}"
#- "kafka.consumer:type=consumer-fetch-manager-metrics,client-id={client-id}"
- "kafka.server:type={Produce|Fetch},user=([-.\\w]+),client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.server:type=Request,user=([-.\\w]+),client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.[producer|consumer|connect]:type=[producer|consumer|connect]-metrics,client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.producer:type=[consumer|producer|connect]-node-metrics,client-id=([-.\\w]+),node-id=([0-9]+)"
- "kafka.producer:type=producer-metrics,client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.producer:type=producer-topic-metrics,client-id=([-.\\w]+),topic=([-.\\w]+)"
- "kafka.consumer:type=consumer-coordinator-metrics,client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.consumer:type=consumer-fetch-manager-metrics,client-id={client-id}"
- "kafka.consumer:type=consumer-fetch-manager-metrics,client-id={client-id},topic={topic}"
- "kafka.streams:type=stream-metrics,client-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.streams:type=stream-task-metrics,client-id=([-.\\w]+),task-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.streams:type=stream-processor-node-metrics,client-id=([-.\\w]+),task-id=([-.\\w]+),processor-node-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.streams:type=stream-[store-type]-state-metrics,client-id=([-.\\w]+),task-id=([-.\\w]+),[store-type]-state-id=([-.\\w]+)"
- "kafka.streams:type=stream-record-cache-metrics,client-id=([-.\\w]+),task-id=([-.\\w]+),record-cache-id=([-.\\w]+)"

配置2（面向kafka2.0以后的版本）：【kafka2.0以后，匹配所有jmx指标(虚拟机测试每次请求约2秒，生产环境大约10秒。Prometheus默认15秒请求一次)】：

lowercaseOutputName: true
jmxUrl: service:jmx:rmi:///jndi/rmi://192.168.112.129:9999/jmxrmi
ssl: false
rules:
  - pattern : JMImplementation<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : com.sun.management<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : java.lang<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : java.nio<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : java.util.logging<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.controller<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.coordinator.group<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.coordinator.transaction<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.log<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.network<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.server<type=(.+)><>(.*)
  - pattern : kafka.utils<type=(.+)><>(.*)

2.2 监控指标

2.3 预警指标分析

kafka.server:type=ReplicaManager,name=UnderReplicatedPartitions **

含义: 正在复制的 Partition 的数量.

建议报警阈值: > 0 就建议报警. 但如果 Kafka 集群正在 reassign partition 时, 这个值也会 >0

kafka.controller:type=KafkaController,name=OfflinePartitionsCount

含义: 没有 Leader 的 Partition 的数量. 处于这个状态的 Partition 是不可读也不可写

建议报警阈值: >0 一旦出现就报警.

kafka.controller:type=KafkaController,name=ActiveControllerCount

含义: 活跃的 Controller 的数量.

建议报警阈值: != 0 就赶紧报警

kafka.server:type=ReplicaManager,name=PartitionCount

含义: 集群中 Partition 的总数

建议报警阈值: 感觉这个报警不可控.

kafka_controller_controllerstats_leaderelectionrateandtimems

含义: Leader election rate 领导人选举率

UncleanLeaderElectionsPerSec

含义: Unclean leader election rate 争议的 leader 选举次数

描述：所有的topic的消息速率(消息数/秒)

Mbean名：“kafka.server”:name=“AllTopicsMessagesInPerSec”,type=“BrokerTopicMetrics”

正常的值：

描述：所有的topic的流入数据速率(字节/秒)

Mbean名：“kafka.server”:name=“AllTopicsBytesInPerSec”,type=“BrokerTopicMetrics”

正常的值：

描述：producer或Fetch-consumer或Fetch-follower的请求速率(请求次数/秒)

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-consumer|Fetch-follower}-RequestsPerSec",type=“RequestMetrics”

正常的值：

描述：所有的topic的流出数据速率(字节/秒)

Mbean名： “kafka.server”:name=“AllTopicsBytesOutPerSec”,type=“BrokerTopicMetrics”

正常的值：

描述：刷日志的速率和耗时

Mbean名： “kafka.log”:name=“LogFlushRateAndTimeMs”,type=“LogFlushStats”

正常的值：

描述：正在做复制的partition的数量(|ISR| < |all replicas|)

Mbean名：“kafka.server”:name=“UnderReplicatedPartitions”,type=“ReplicaManager”

正常的值：0

描述：当前的broker是否为controller

Mbean名：“kafka.controller”:name=“ActiveControllerCount”,type=“KafkaController”

正常的值：在集群中只有一个broker的这个值为1

描述：选举leader的速率

Mbean名：“kafka.controller”:name=“LeaderElectionRateAndTimeMs”,type=“ControllerStats”

正常的值：如果有broker挂了，此值非0

描述：Unclean的leader选举速率

Mbean名：“kafka.controller”:name=“UncleanLeaderElectionsPerSec”,type=“ControllerStats”

正常的值：0

描述：该broker上的partition的数量

Mbean名： “kafka.server”:name=“PartitionCount”,type=“ReplicaManager”

正常的值：应在各个broker中平均分布

描述：Leader的replica的数量

Mbean名： “kafka.server”:name=“LeaderCount”,type=“ReplicaManager”

正常的值：应在各个broker中平均分布

描述：ISR的收缩(shrink)速率

Mbean名：“kafka.server”:name=“ISRShrinksPerSec”,type=“ReplicaManager”

正常的值：如果一个broker挂掉了，一些partition的ISR会收缩。当那个broker重新起来时，一旦它的replica完全跟上，ISR会扩大(expand)。除此之外，正常情况下，此值和下面的扩大速率都是0。

描述：ISR的扩大(expansion)速率

Mbean名： “kafka.server”:name=“ISRExpandsPerSec”,type=“ReplicaManager”

正常的值：参见ISR的收缩(shrink)速率

描述：follower落后leader replica的最大的消息数量

Mbean名：“kafka.server”:name="([-.\w]+)-MaxLag",type=“ReplicaFetcherManager”

正常的值：小于replica.lag.max.messages

描述：每个follower replica落后的消息速率

Mbean名：“kafka.server”:name="([-.\w]+)-ConsumerLag",type=“FetcherLagMetrics”

正常的值：小于replica.lag.max.messages

描述：等待producer purgatory的请求数

Mbean名：“kafka.server”:name=“PurgatorySize”,type=“ProducerRequestPurgatory”

正常的值：如果ack=-1，应为非0值

描述：等待fetch purgatory的请求数

Mbean名：“kafka.server”:name=“PurgatorySize”,type=“FetchRequestPurgatory”

正常的值：依赖于consumer的fetch.wait.max.ms的设置

描述：一个请求(producer,Fetch-Consumer,Fetch-Follower)耗费的所有时间

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-TotalTimeMs",type=“RequestMetrics”

正常的值：包括了queue, local, remote和response send time

描述：请求(producer,Fetch-Consumer,Fetch-Follower)在请求队列中的等待时间

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-QueueTimeMs",type=“RequestMetrics”

正常的值：

描述：请求(producer,Fetch-Consumer,Fetch-Follower)在leader处理请求花的时间

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-LocalTimeMs",type=“RequestMetrics”

正常的值：

描述：请求(producer,Fetch-Consumer,Fetch-Follower)等待follower花费的时间

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-RemoteTimeMs",type=“RequestMetrics”

正常的值：producer的ack=-1时，非0才正常

描述：发送响应花费的时间

Mbean名：“kafka.network”:name="{Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-ResponseSendTimeMs",type=“RequestMetrics”

正常的值：

描述：consumer落后producer的消息数量

Mbean名：“kafka.consumer”:name="([-.\w]+)-MaxLag",type=“ConsumerFetcherManager”

正常的值：

建议对GC耗时和其他参数和诸如系统CPU，I/O时间等等进行监控。在client端，建议对"消息数量/字节数"的速率(全局的和对于每一个topic)，请求的"速率/大小/耗时"进行监控。还有consumer端，所有partition的最大的落后情况和最小的fetch请求的速率。consumer为了能跟上，最大落后数量需要少于一个threshold并且最小fetch速率需要大于0.

2.4 Grafana Dashboard JSON

json文件链接:https://pan.baidu.com/s/1H6MesKpqi80R14OF5k7auQ 密码:kiox