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全面Kafka监控方案：从配置到指标

news 来源：原创 2025/7/5 18:15:23

文章目录

1.1.监控配置
1.2.监控工具
1.3.性能指标
- 系统相关指标
- GC相关指标
- JVM相关指标
- Topic相关指标
- Broker相关指标
1.4.性能指标说明
1.5.重要指标说明

1.1.监控配置

开启JMX服务端口：kafka基本分为broker、producer、consumer三个子项，每一项的启动都需要用到 $KAFKA_HOME/bin/kafka-run-class.sh 脚本，在该脚本中，存在以下语句：

if ...
KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"fi
if ...KAFKA_JMX_OPTS="$KAFKA_JMX_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.port=$JMX_PORT "
Fi

在启动kafka的过程中，只要指定 JMX_PORT 的值，即可对broker、producer、consumer进行监控。目前有两种方法，在$KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh $KAFKA_HOME/bin/kafka-console producer.sh三个脚本中分别添加 $JMX_PORT=XXXX 语句，但是只适用于使用console方式对topic进行使用的情况。
修改$KAFKA_HOME/bin/kafka-run-class.sh 脚本中的上述语句，使其端口随机变化，可以通过 ps -ef |grep kafka 命令来获取随机的端口号，来进行监控。

1.2.监控工具

Prometheus监控Kafka

如可以采用docker部署

kafka-exporter：
docker run -ti -d --rm -p 9308:9308 danielqsj/kafka-exporter --kafka.server=192.168.0.4:9092

监控项名称	阈值说明	使用的公式
Kafka的Brokers在线	1m !=1严重	`count(kafka_server_replicamanager_leadercount{job=~"$job"})`
Kafka集群中副本处于同步失败或失效状态的分区数	>0严重	`sum(kafka_topic_partition_under_replicated_` `partition{topic=~"$topic", namespace=~"$kubernetes_namespace"})`
Kafka集群中控制器的数量	!=1严重	`sum(kafka_controller_kafkacontroller_activecontrollercount{job=~"$job"})`
Kafka离线分区数	>0严重	`sum(kafka_controller_kafkacontroller_offlinepartitionscount{job=~"$job"})`
Kafka每秒入网络流量	>=150中度	`avg_over_time(kafka_server_BrokerTopicMetrics_` `OneMinuteRate{name="BytesInPerSec",topic=""}[1m]) / 1024 /1024`
Kafka请求处理程序线程空闲的平均时间百分比	<= 0.3中度	`avg_over_time(kafka_server_KafkaRequestHandlerPool_` `OneMinuteRate{name="RequestHandlerAvgIdlePercent",}[1m])`

在这里插入图片描述
2. 在prometheus.yml出添加kafka配置

  - job_name: 'kafka_exporter'static_configs:- targets: ['$node1:9308']

重启prometheus加载。
在promethues的管理界面可以查看状态：
然后配置grafana来展示图表效果。
告警监控项，如下表供参考：

时间百分比		rcent",}[1m])
Kafka请求处理程序线程空闲的平均时间百分比	<= 0.3中度	avg_over_time(kafka_server _KafkaRequestHandlerPool _OneMinuteRate{name=“ RequestHandlerAvgIdlePercent”,}[1m])
Kafka网络处理器线程空闲的平均时间百分比	<= 0.3中度	avg_over_time(kafka_network_ SocketServer_Value{name=“ NetworkProcessorAvgIdlePercent”,}[1m])
Kafka已建立的连接数	> 3000中度> 5000严重	sum(avg_over_time(kafka_ server_socket_server_metrics_ connection_count{listener=“PLAINTEXT”,} [1m])) by (instance,app)
Kafka每秒新建连接数	> 100中度> 200 严重	sum(avg_over_time(kafka_server _socket_server_metrics_connection _creation_rate[1m])) by (instance)
Kafka请求在请求队列中等待的时间	>5000中度	avg_over_time(kafka_networ k_RequestMetrics_999thPercentile {name=“RequestQueueTimeMs”, request=“Produce”,}[1m])
Kafka_leader处理请求的时间	>5000中度	avg_over_time(kafka_network_ RequestMetrics_999thPercentile {name=“LocalTimeMs”,request=“Produce”,}[1m])
Kafka请求等待follower的时间	>1000中度	avg_over_time(kafka_network_ RequestMetrics_999thPercentile {name=“RemoteTimeMs”,request=“Produce”,}[1m])
Kafka请求在响应队列中等待的时间	>1000中度	avg_over_time(kafka_network_ RequestMetrics_999thPercentile {name=“ResponseQueueTimeMs”,request=“Produce”,}[1m])
Kafka发送响应的时间	>1000中度	avg_over_time(kafka_network_RequestMetrics _999thPercentile{name=“ResponseSendTimeMs”, request=“Produce”,}[1m])
Kafka汇总传入消息速率	> 200000中度	avg_over_time(kafka_server_ BrokerTopicMetrics_OneMinuteRate {name=“MessagesInPerSec”,topic=“”}[1m])
kafka消费滞后告警	>1000	sum(kafka_consumergroup _lag{topic!=“sop_free_study_fix-student_wechat_detail”}) by (consumergroup, topic) > 1000
kafka-exporter停止	< 1	kafka_exporter_build_info
kafka server停止	<1	kafka_brokers
kafka监控topic实时生产速率	>= 0	sum(irate(kafka_topic_partition_current_ offset{topic !~ "__consumer_offsets
Kafka消费者端分区偏移量	5m >= 0	sum(delta(kafka_consumergroup_current _offset[5m])/5) by (consumergroup, topic)
Kafka消费者组的当前主题分区偏移汇总		sum(delta(kafka_consumergroup_current _offset_sum[5m])/5) by (consumergroup, topic)
Kafka某个消费组消费延迟	5m >100000中度	sum(kafka_consumergroup_lag) by (consumergroup,partition,topic)
Kafka某个消费者组在某个主题分区的近似滞后情况汇总		sum(kafka_consumergroup_lag_sum) by (consumergroup,partition,topic)
某个消费组成员		kafka_consumergroup_ members{instance=“$instance”}
Kafka分区的位移量汇总		sum(kafka_topic_partition_current_offset) by (partition,topic)
Kafka分区的同步副本数	1m =0 中度	sum(kafka_topic_partition_in_sync_replica)
Kafka旧主题分区偏移		sum(kafka_topic_partition_oldest _offset{topic=~“$topic”}) by (partition,topic)
Kafka主题分区的副本数	1m <3中度	sum(kafka_topic_partition _replicas{topic=~“$topic”})
Kafka主题分区复制不足的分区数		sum(kafka_topic_partition_under _replicated_partition{topic=~“$topic”})
Kafka 总分区数	5m >1000中度	sum(kafka_topic_partitions) by(topic)

1.3.性能指标

系统相关指标

系统信息收集 java.lang:type=OperatingSystem
Thread信息收集 java.lang:type=Threading
获取mmaped和direct空间
通过BufferPoolMXBean获取used、capacity、count

GC相关指标

Young GC
java.lang:type=GarbageCollector,name=G1 Young Generation
Old GC
java.lang:type=GarbageCollector,name=G1 Old Generation

JVM相关指标

通过MemoryMXBean获取JVM相关信息HeapMemoryUsage和NonHeapMemoryUsage；通过MemoryPoolMXBean获取其他JVM内存空间指标，例如：Metaspace、Codespace等

Topic相关指标

Topic消息入站速率（Byte）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec,topic=" + topic
Topic消息出站速率（Byte）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesOutPerSec,topic=" + topic
Topic请求被拒速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesRejectedPerSec,topic=" + topic
Topic失败拉去请求速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=FailedFetchRequestsPerSec,topic=" + topic;
Topic发送请求失败速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=FailedProduceRequestsPerSec,topic=" + topic
Topic消息入站速率（message）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec,topic=" + topic

Broker相关指标

Log flush rate and time
kafka.log:type=LogFlushStats,name=LogFlushRateAndTimeMs
同步失效的副本数
kafka.server:type=ReplicaManager,name=UnderReplicatedPartitions
消息入站速率（消息数）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec
消息入站速率（Byte）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec
消息出站速率（Byte）
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesOutPerSec
请求被拒速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesRejectedPerSec
失败拉去请求速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=FailedFetchRequestsPerSec
发送请求失败速率
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=FailedProduceRequestsPerSec
Leader副本数
kafka.server:type=ReplicaManager,name=LeaderCount
Partition数量
kafka.server:type=ReplicaManager,name=PartitionCount
下线Partition数量
kafka.controller:type=KafkaController,name=OfflinePartitionsCount
Broker网络处理线程空闲率
kafka.server:type=KafkaRequestHandlerPool,name=RequestHandlerAvgIdlePercent
Leader选举比率
kafka.controller:type=ControllerStats,name=LeaderElectionRateAndTimeMs
Unclean Leader选举比率
kafka.controller:type=ControllerStats,name=UncleanLeaderElectionsPerSec
Controller存活数量
kafka.controller:type=KafkaController,name=ActiveControllerCount
请求速率
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestsPerSec,request=Produce
Consumer拉取速率
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestsPerSec,request=FetchConsumer
Follower拉去速率
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestsPerSec,request=FetchFollower
Request total time
kafka.network:type=RequestMetrics,name=TotalTimeMs,request=Produce
Consumer fetch total time
kafka.network:type=RequestMetrics,name=TotalTimeMs,request=FetchConsumer
Follower fetch total time
kafka.network:type=RequestMetrics,name=TotalTimeMs,request=FetchFollower
Time the follower fetch request waits in the request queue
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestQueueTimeMs,request=FetchFollower
Time the Consumer fetch request waits in the request queue
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestQueueTimeMs,request=FetchConsumer
Time the Produce fetch request waits in the request queue
kafka.network:type=RequestMetrics,name=RequestQueueTimeMs,request=Produce
Broker I/O工作处理线程空闲率
kafka.network:type=SocketServer,name=NetworkProcessorAvgIdlePercent
ISR变化速率
kafka.server:type=ReplicaManager,name=IsrShrinksPerSec

1.4.性能指标说明

指标	单位	具体含义
kafka.broker_offset offsets	broker	上当前消息的偏移量（offset）
kafka.consumer.bytes_in	bytes/second	consumer 字节率（bytes in rate）
kafka.consumer.delayed_requests	requests	延迟的 consumer 请求数
kafka.consumer.expires_per_second	evictions/second	延迟 consumer 的请求到期（expiration）速率
kafka.consumer.fetch_rate	requests	consumer 向 broker 发送提取请求（fetch requests）的最低速率
kafka.consumer.kafka_commits	writes/second	面向 Kafka 的 offset commits 速率
kafka.consumer.max_lag	offsets	最大消费滞后（consumer lag）
kafka.consumer.messages_in	messages/second	consumer 消息消费（consumption）的速率
kafka.consumer.zookeeper_commits	writes/second	面向 ZooKeeper 的 offset commits 速率
kafka.consumer_lag	offsets	consumer 和 broker 之间的消息滞后（lag）
kafka.consumer_offset	offsets	consumer 的当前消息偏移量（current message offset）
kafka.expires_sec	evictions/second	延迟生产者（delayed producer）的请求到期（request expiration）速率
kafka.follower.expires_per_second	evictions/second	关注者（followers）的请求到期（request expiration）速率
kafka.log.flush_rate	flushes/second	日志刷新速率
kafka.messages_in	messages	传入（incoming）信息速率
kafka.net.bytes_in	bytes/second	传入（incoming）字节速率
kafka.net.bytes_out	bytes/second	传出（outgoing）字节速率
kafka.net.bytes_rejected	bytes/second	被拒绝（rejected）的字节速率
kafka.producer.bytes_out	bytes/second	producer 字节输出速率
kafka.producer.delayed_requests	requests	延迟的 producer 请求数
kafka.producer.expires_per_seconds	evictions/second	producer 请求到期率
kafka.producer.io_wait	nanoseconds	Producer I/O 等待时间
kafka.producer.message_rate	messages/second	Producer 消息速率
kafka.producer.request_latency_avg	milliseconds	Producer 平均请求延迟
kafka.producer.request_rate	requests/second	producer 每秒钟的请求数
kafka.producer.response_rate	responses/second	producer 每秒钟的响应数
kafka.replication.isr_expands	nodes/second	副本加入 ISR 池的速率
kafka.replication.isr_shrinks	nodes/second	副本离开 ISR 池的速率
kafka.replication.leader_elections	events/second	领导选举（Leader election）频率
kafka.replication.unclean_leader_elections	events/second	Unclean 的领导选举（Leader election）频率
kafka.replication.under_replicated_partitions		未使用的分区数
kafka.request.fetch.failed	requests	客户端获取请求（fetch request）失败次数
kafka.request.fetch.failed_per_second	requests/second	每秒钟的客户端获取请求（fetch request）失败率
kafka.request.fetch.time.99percentile	requests/second	获取请求（fetch request）时间的第 99 百分位的值
kafka.request.fetch.time.avg	requests/second	获取请求（fetch request）时间的平均值
kafka.request.handler.avg.idle.pct	fractions	请求处理程序线程（request handler threads）的平均空闲时间占比
kafka.request.metadata.time.99percentile	milliseconds	元数据（metadata）请求时间的第 99 百分位的值
kafka.request.metadata.time.avg	milliseconds	元数据（metadata）请求时间的的平均值
kafka.request.offsets.time.99percentile	milliseconds	offset 请求时间的第 99 百分位的值
kafka.request.offsets.time.avg	milliseconds	offset 请求时间的平均值
kafka.request.produce.failed	requests	失败的产品请求（produce requests）数
kafka.request.produce.failed_per_second	requests/second	每秒钟的产品请求（produce requests）失败率
kafka.request.produce.time.99percentile	requests/second	产品请求（produce requests）时间的第 99 百分位的值
kafka.request.produce.time.avg	requests/second	产品请求（produce requests）平均时间
kafka.request.update_metadata.time.99percentile	milliseconds	更新元数据请求（update metadata requests）时间的第 99 百分位的值
kafka.request.update_metadata.time.avg	milliseconds	更新元数据请求（update metadata requests）时间的平均值

1.5.重要指标说明

参照kafka-manager管理工具
1.

kafka.replication.under_replicated_partitions：
Under Replicated Partitions

: 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。
2. Brokers Spread：
broker使用率，如kafka集群9个broker，某topic有7个partition，则broker spread: 7 / 9 = 77%
3. Brokers Leader Skew：
leader partition是否存在倾斜，如kafka集群9个broker，某topic14个partition，则正常每个broker有2个leader partition。若其中一个broker有0个leader partition，一个有4个leader partition，则broker leader skew: (4 - 2) / 14 = 14%
由于kafka所有读写都在leader上进行， broker leader skew会导致不同broker的读写负载不均衡，配置参数 auto.leader.rebalance.enable=true 可以使kafka每5min自动做一次leader的rebalance，消除这个问题。
4. Lag：
表示consumer的消费能力，计算公式为Lag = LogSize - Consumer Offset，Kafka Manager从zk获取LogSize，从kafka __consumer_offsets topic读取Offset。两步操作存在一个时间gap，因此吞吐很大的topic上会出现LogSize > Offset 的情况。导致Lag负数。