目錄

• Kafka
• 需求
• 解決方案
• 1.監(jiān)控分析
• 2.監(jiān)控思路
• (1) 消費(fèi)者組管理
• (2)分區(qū)自動發(fā)現(xiàn)
• (3)獲取監(jiān)控項(xiàng)“test-group/test/分區(qū)X”的Lag
• （4）最終腳本
• 3.Zabbix 自動發(fā)現(xiàn)配置
• 4.告警信息

Kafka

Apache Kafka是一個(gè)分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)和一個(gè)強(qiáng)大的隊(duì)列，可以處理大量的數(shù)據(jù)，并使您能夠?qū)⑾囊粋€(gè)端點(diǎn)傳遞到另一個(gè)端點(diǎn)。

Kafka適合離線和在線消息消費(fèi)。

Kafka消息保留在磁盤上，并在群集內(nèi)復(fù)制以防止數(shù)據(jù)丟失。Kafka構(gòu)建在ZooKeeper同步服務(wù)之上。它與Apache Storm和Spark非常好地集成，用于實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)分析。

需求

雖然我們在生產(chǎn)環(huán)境中可以使用Kafka對業(yè)務(wù)進(jìn)行解耦，但這并不意味著業(yè)務(wù)系統(tǒng)就高枕無憂了。消費(fèi)者的消費(fèi)速度是否能夠匹配生產(chǎn)速度、過多的消息積壓這些都可能影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

關(guān)于業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，雖然我們可以通過業(yè)務(wù)監(jiān)控來確定，但是業(yè)務(wù)監(jiān)控一般是要對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析并達(dá)到一定的閾值才能觸發(fā)告警。因此業(yè)務(wù)監(jiān)控告警通知時(shí)，業(yè)務(wù)實(shí)際已經(jīng)有問題一段時(shí)間了。為應(yīng)對這種情況，我們一般需要和系統(tǒng)監(jiān)控進(jìn)行互補(bǔ)。系統(tǒng)監(jiān)控會周期性的對硬件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、應(yīng)用等不同維度進(jìn)行監(jiān)控告警，一旦某個(gè)組件的狀態(tài)有問題，那么系統(tǒng)監(jiān)控會先預(yù)警，然后業(yè)務(wù)系統(tǒng)才可能進(jìn)一步預(yù)警。經(jīng)過不同監(jiān)控系統(tǒng)的告警升級，才更能準(zhǔn)確的反映業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

話說回來，對于上線后的Kafka集群，我們除了要對服務(wù)的可用性進(jìn)行監(jiān)控外，還要對Topic的消費(fèi)情況進(jìn)一步監(jiān)控。

解決方案

1.監(jiān)控分析

Lag作為監(jiān)控指標(biāo)，它直接反映了一個(gè)消費(fèi)者的運(yùn)行情況。一個(gè)正常工作的消費(fèi)者，它的Lag值應(yīng)該很小，甚至是接近于0的，這表示該消費(fèi)者能夠及時(shí)地消費(fèi)生產(chǎn)者生產(chǎn)出來的消息，滯后程度很小。

因此我們將Topic作為我們的監(jiān)控項(xiàng)，當(dāng)相關(guān)的Topic Lag達(dá)到某一閾值時(shí)進(jìn)行多渠道告警。

另經(jīng)過Kafka運(yùn)行機(jī)制的我們知道：

• 每個(gè)Topic內(nèi)部需要按照Partition進(jìn)行再次分區(qū)
• 同一個(gè)topic的partition只能由同一個(gè)消費(fèi)者組（group）內(nèi)的一個(gè)consumer來消費(fèi)，分區(qū)數(shù)決定了同組消費(fèi)者個(gè)數(shù)的上限

通過以上“Topic-Partition-消費(fèi)者組(group)”之間的關(guān)系，為了便于我們通過告警信息更快的定位故障點(diǎn)：

• 監(jiān)控項(xiàng)命名規(guī)則：消費(fèi)者組(Group)/Topic/Partition，三者組成唯一的監(jiān)控項(xiàng)；
• 監(jiān)控項(xiàng)Lag值：獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中某個(gè)消費(fèi)者組的特定Topic所有分區(qū)的Lag值進(jìn)行告警；

2.監(jiān)控思路

(1) 消費(fèi)者組管理

通過Kafka自帶的kafka-consumer-groups.sh腳本，我們可以輕松獲取查看指定消費(fèi)組 消費(fèi)的所有Topic、及所在分區(qū)、最新消費(fèi)offset、Log最新數(shù)據(jù)offset、Lag還未消費(fèi)數(shù)量、消費(fèi)者ID等等信息

# 查看消費(fèi)者組的topic 消費(fèi)狀態(tài)bash kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.3.55:9090 --describe --group test2_consumer_groupTOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-IDtest 0 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1test 1 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1test 2 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1test 3 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1

(2)分區(qū)自動發(fā)現(xiàn)

對于Kafka topic的監(jiān)控我們使用Zabbix監(jiān)控平臺，考慮到后續(xù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的持續(xù)性接入，我們通過Zabbix自動發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)對特定消費(fèi)者組(Group)和Topic下所有分區(qū)自動發(fā)現(xiàn):

# 自動發(fā)現(xiàn)vim consumer-groups.conf#按消費(fèi)者組(Group)|Topic格式，寫入自動發(fā)現(xiàn)配置文件test-group|test# 執(zhí)行腳本自動發(fā)現(xiàn)指定消費(fèi)者和topic的分區(qū)bash consumer-groups.sh discovery{    "data": [{ "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"0" },{ "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"1" },{ "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"3" },{ "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"2" }    ]}

自動發(fā)現(xiàn)中的GROUP、TOPIC、PARTITION 這三個(gè)信息可以用于進(jìn)一步過濾不同的分區(qū)的Lag值和監(jiān)控系統(tǒng)中的監(jiān)控項(xiàng)名稱:

• test-group/test/分區(qū)0
• test-group/test/分區(qū)1
• test-group/test/分區(qū)2
• test-group/test/分區(qū)3
• 等其他 test-group/test相關(guān)的所有分區(qū)

(3)獲取監(jiān)控項(xiàng)“test-group/test/分區(qū)X”的Lag

# 獲取分區(qū)0 lagbash consumer-groups.sh lag 0# 獲取分區(qū)1 lagbash consumer-groups.sh lag 1# 獲取分區(qū)2 lagbash consumer-groups.sh lag 2# 獲取分區(qū)3 lagbash consumer-groups.sh lag 3

（4）最終腳本

vim consumer-groups.sh#!/bin/bash#comment: 根據(jù)消費(fèi)者組監(jiān)控topic lag，進(jìn)行監(jiān)控告警#配置文件說明#消費(fèi)者組|Topic#test-group|test#獲取topic 信息cal_topic() {    if [ $# -ne 2 ]; thenecho "parameter num error, 讀取topic信息失敗"exit 1    else/usr/local/kafka/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.3.55:9092 --describe --group $1 |grep -w $2    fi}#topic+分區(qū)自動發(fā)現(xiàn)topic_discovery() {    printf "{\n"    printf "\t\"data\": [\n"    for line in `cat /data/scripts/consumer-groups.conf`    dogroup=`echo ${line} | awk -F"|" "{print $1}"`topic=`echo ${line} | awk -F"|" "{print $2}"`cal_topic $group $topic > /tmp/consumer-group-tmpcount=`cat /tmp/consumer-group-tmp|wc -l`n=0while read linedo     n=`expr  $n + 1`     #判斷最后一行     if [ $n -eq $count ]; then topicp=`echo $line | awk "{print $1}"` partition=`echo $line  | awk "{print $2}"` printf "\t\t{ \"{#GROUP}\":\"${group}\", \"{#TOPICP}\":\"${topicp}\", \"{#PARTITION}\":\"${partition}\" }\n"     else topicp=`echo $line | awk "{print $1}"` partition=`echo $line  | awk "{print $2}"` printf "\t\t{ \"{#GROUP}\":\"${group}\", \"{#TOPICP}\":\"${topicp}\", \"{#PARTITION}\":\"${partition}\" },\n"     fidone < /tmp/consumer-group-tmp    done    printf "\t]\n"    printf "}\n"}if [ $1 == "discovery" ]; then    topic_discoveryelif [ $1 == "lag" ];then    cat /tmp/consumer-group-tmp |awk -v p=$2 "{if($2==p){print $5}}"else    echo "Usage: /data/scripts/consumer-group.sh discovery | lag"fi

3.Zabbix 自動發(fā)現(xiàn)配置

1.自動發(fā)現(xiàn)配置

2.監(jiān)控項(xiàng)原型 通過消費(fèi)者組、Topic、Partition 組成監(jiān)控項(xiàng)名稱，告警信息中的名稱能夠幫助我們快定位故障點(diǎn)。

3.觸發(fā)器 我們lag的初始閾值設(shè)置為50，可根據(jù)時(shí)間情況進(jìn)行調(diào)整。

4.告警信息

告警主機(jī)：Kafka_192.168.3.55主機(jī)IP：192.168.3.55主機(jī)組：Kafka告警時(shí)間：2022.03.21 00:23:10告警等級：Average告警信息：test-group/test/分區(qū)1:數(shù)據(jù)積壓62告警項(xiàng)目：topic_lag[test,1]問題詳情：test-group/test/1: 62

到此這篇關(guān)于Zabbix對Kafka topic積壓數(shù)據(jù)監(jiān)控的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Zabbix Kafka 監(jiān)控內(nèi)容請搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持！