欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 对于部署在K8S上的Kafka来说,Prometheus+Grafana是常用的监控方案,今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka: 准备工作 今天聚焦的是Kafka监控,因此需要K8S.Helm.Kafka.Prometheus.Grafana等服务都已

apache kafka中国社区QQ群:162272557 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafkaserver指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs文件夹下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间).JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比較明显 2.3 Kafka系统监控 1.Kafka整体监

最近在搞Kafka集群监控,之前也是看了网上的很多资料.之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫,可以定制化,缺点是不能操作Kafka集群,可能需要配合Kafka Manager一起使用. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

kafka集群监控之kafka-manager部署(ProdServerStart) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 雅虎官网GitHub项目:https://github.com/yahoo/kafka-manager.需要安装jdk1.8版本. 一.部署kafka-manager 1>.下载kafka-manager [root@node102 ~]# hostname node102.yinzhengjie.org.cn [root@node102 ~]#

Kafka Eagle 1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 Kaf

指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps, MB/s 等.当传输大块不连续数据的数据,该指标有重要参考作用. 指标 3:平均 I/O 数据尺寸 平均 I/O 数据尺寸为吞吐量除以 I/O 数目,该

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/24581907 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafka服务器指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间),JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比较明

关于生产者相关的监控指标含义的理解,希望大神帮忙进行确定下.     这边找了官网,看了网上各样的资料,但都无法帮我理解监控项目相关含义.     相关的监控项目是从jconsole获取的,并接入到了zabbix中.     kafka版本:0.10.0     jdk版本:1.7     zabbix:3.4 相关监控项目的理解: ProducerRequest Count :生产者请求总数量 ProducerRequest EventType:生产者请求事件类型 ProducerReques

Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成). 灵活的查询语句(PromQL). 无依赖存储,支持 local 和 remote 不同模型. 采用 http 协议,使用 pull 模式,拉取数据,简单易懂. 监控目标,可以采用服务发现或静态配置的方式. 支持多种统计数据模型,图形化友好. Prometheus核心组件 Pro

这篇文章本来是打算使用pmm 进行数据库监控的,但是居然参考官方文档使用docker 运行起来有点问题,所以直接改用 exporter 进行处理,但是比pmm 弱好多 pmm 的参考架构 说明,以上图比较早了, 实际上也可以监控mongodb,同时也是使用exporter处理的,只是pmm 基于grafanna 的扩展比较多 对于系统分析指标更全 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-mysql: image:

一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列. KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置(偏移量). 你可以查看当前的消费者组,每个topic队列的所有partition的消费情况.可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息.这些可以debug kafka的producer和consumer,你完全知道你的系统将 会发生什么. 这个web管理平台保留的partition

背景:nagios的监控插件在轻量级方面不如ganglia的gmond,且ganglia在指标监控方面尤其突出的优势,而nagios在配置告警方面也比较方便,正好可以弥补ganglia无法配置告警通知的缺陷,所以,准备配置两个结合使用——ganglia监控.展示指标,告警通过nagios发出

1.JVM参数配置优化 如果使用的CMS GC算法,建议JVM Heap不要太大,在4GB以内就可以.JVM太大,导致Major GC或者Full GC产生的“stop the world”时间过长,导致broker和zk之间的session超时,比如重新选举controller节点和提升follow replica为leader replica. JVM也不能过小,否则会导致频繁地触发gc操作,也影响Kafka的吞吐量.另外,需要避免CMS GC过程中的发生promotion failure和

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

前言 简单集成Prometheus+Grafana,指标的上报收集可视化. Prometheus Prometheus是一个监控平台,监控从HTTP端口收集受监控目标的指标.在微服务的架构里Prometheus多维度的数据收集是非常强大的 我们首先下载安装Prometheus和node_exporter,node_exporter用于监控CPU.内存.磁盘.I/O等信息 Prometheus下载地址 node_exporter下载地址 下载完成后解压以管理员运行 prometheus.exe 访

一般 Java 集成 Prometheus 监控指标有两种方式.一种是依赖中引入,另外一种是通过agent执行. 依赖引入 <!-- The client --> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient</artifactId> <version>0.15.0</version> </dependency

一.NMON中的各项参数指标: SYS_SUMM:显示当前服务器的总体性能情况 Total System I/OStatistics:Avg tps during an interval:显示采集间隔内磁盘平均I/O次数,该值等于Sheet DISK_SUMM中IO/sec列的平均值. Max tps during an interval:显示采集间隔内磁盘最大I/O次数,该值等于Sheet DISK_SUMM中IO/sec列的最大值. Max tps interval time:显示磁盘最大I

以下是下载了服务器监控插件的各个组件的功能介绍,有助于以后jmeter的性能测试 1.jp@gc - Actiive Threads Over Time:不同时间的活动用户数量展示(图表) 当前的时间间隔是1毫秒,在setting中可以设置时间间隔以及其他的参数 2.jp@gc - AutoStop Listener :自动停止监听器 设置当发生某些预期之外的情况时自动停止测试 average Response Time is greater than 10000ms for 10 second

监控项目及使用模板 监控http和https: Template App HTTP Service     Template App HTTPS Service 监控cpu,内存,网络等: Template OS Linux (Template App Zabbix Agent) 监控端口: Template ports Discovery(自定义模板) 监控mysql: Template DB MySQLTemplate Percona MySQL Server(percona插件模板) 监控

#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- #+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++# #Name : collMonitorDataToDB.py # #Created : 2017/07/06 # #Author : @ruiy # #Version : 2.0 # #Copyright : 2016 ~ 2017 ahwater.net Corporation.`

背景 因磁盘满了,导致kafka所有的服务器全部宕机了,然后重启kafka集群,服务是启动成功了,但有一些报错: broker1: broker2: broker3:一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错,但kafka正常启动了,通过命令测试了集群能正常生产和消费消息,但是看kafka-manager界面,出现副本未分配的异常情况: 检查消费这些主题的程序,果然是消费失败了,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连