架构
一般系统监控通常分为3部分：
数据采集
分析与转换
展现(可视化)
数据采集
对于前端应用，一般需要埋点，对用户的行为进行记录。 如果不埋点，则需要通过Pagespeed、PhantomJS这样的工具去模拟用户行为进行测试。后端的系统通常有自己的性能指标。我们可以通过命令／脚本的方式进行采集。
JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）是一个为应用程序、设备、系统等管理功能的框架，通常可以用来监控和管理Java应用系统。
Kafka做为一款Java应用，已经定义了丰富的性能指标，(可以参考Kafka监控指标)，通过JMX可以轻松对其进行监控。
测试
首先需要在Kafka上打开JMX
1.修改${kafka_home}/bin/kafka-server-start.sh , 增加一个JMX_PORT的配置，指定一个端口用于接受外部连接，注意如部署、运行在非root用户下，必须指定1024以上端口
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
export JMX_PORT="9999"
fi
2.重启kafka
bin/kafka-server-stop.sh
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
3.重启后观察可以发现JMX已经启动了
$ps -ef | grep kafka
www 51065 1 0 Nov03 ? 00:08:20 /opt/vdian/java/bin/java -Xmx1G -Xms1G -server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true -Xloggc:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../logs/kafkaServer-gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999 -Dkafka.logs.dir=/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../logs -Dlog4j.configuration=file:bin/../config/log4j.properties -cp :/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/aopalliance-repackaged-2.4.0-b34.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/argparse4j-0.5.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/connect-api-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/connect-file-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/connect-json-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/connect-runtime-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/guava-18.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/hk2-api-2.4.0-b34.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/hk2-locator-2.4.0-b34.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/hk2-utils-2.4.0-b34.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-annotations-2.6.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-core-2.6.3.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-databind-2.6.3.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-jaxrs-base-2.6.3.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-jaxrs-json-provider-2.6.3.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jackson-module-jaxb-annotations-2.6.3.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javassist-3.18.2-GA.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javax.annotation-api-1.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javax.inject-1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javax.inject-2.4.0-b34.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javax.servlet-api-3.1.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/javax.ws.rs-api-2.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-client-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-common-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-container-servlet-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-container-servlet-core-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-guava-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-media-jaxb-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jersey-server-2.22.2.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-continuation-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-http-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-io-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-security-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-server-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-servlet-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-servlets-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jetty-util-9.2.15.v20160210.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/jopt-simple-4.9.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka-clients-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka-log4j-appender-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka-streams-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka-streams-examples-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka-tools-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka_2.11-0.10.0.1-sources.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka_2.11-0.10.0.1-test-sources.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/kafka_2.11-0.10.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/log4j-1.2.17.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/lz4-1.3.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/metrics-core-2.2.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/osgi-resource-locator-1.0.1.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/reflections-0.9.10.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/rocksdbjni-4.8.0.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/scala-library-2.11.8.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/scala-parser-combinators_2.11-1.0.4.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/slf4j-api-1.7.21.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/slf4j-log4j12-1.7.21.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/snappy-java-1.1.2.6.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/validation-api-1.1.0.Final.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/zkclient-0.8.jar:/home/www/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/../libs/zookeeper-3.4.6.jar kafka.Kafka config/server.properties
$ netstat -an | grep 9999
tcp 0 0 :::9999 :::* LISTEN 4.在安装了java的主机上运行jconsole，就会弹出一个控制台，在可以看到MBean中的性能指标
指标采集
传统的数据采集方案，一般是先开发数据采集的脚本，然后借助nagios、zabbix这样的监控软件来调度执行，并将采集到的数据进行上报。对于java应用，给大家介绍一个新朋友jmxtrans。
读取json或yaml格式的配置文件，通过jmx采集java性能指标。支持输出到Graphite、InfluxDB、RRDTool等。
安装部署
1.首先下载jmxtrans的RPM包，地址
2.安装jdk1.8
yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64 java-1.8.0-openjdk-devel.x86_643.设置JAVA_HOME和PATH环境变量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-0.b17.el6_7.x86_64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr/share/jmxtrans/bin:$PATH4.编写配置文件
下文是一段测试用的配置，采集的数据会输出到日志中显示。
{
"servers" : [ {
"port": "jmx端口",
"host": "IP地址",
"queries" : [ {
"outputWriters" : [ {
"@class" : "com.googlecode.jmxtrans.model.output.StdOutWriter"
} ],
"obj" : "java.lang:type=Memory",
"attr" : [ "HeapMemoryUsage", "NonHeapMemoryUsage" ]
}, {
"outputWriters" : [ {
"@class" : "com.googlecode.jmxtrans.model.output.StdOutWriter"
} ],
"obj" : "java.lang:name=CMS Old Gen,type=MemoryPool",
"attr" : [ "Usage" ]
}, {
"outputWriters" : [ {
"@class" : "com.googlecode.jmxtrans.model.output.StdOutWriter"
} ],
"obj" : "java.lang:name=ConcurrentMarkSweep,type=GarbageCollector",
"attr" : [ "LastGcInfo" ]
} ],
"numQueryThreads" : 2
} ]
}
5.配置文件编辑完成后，将其放在/var/lib/jmxtrans/目录中
6.启动jmxtrans
jmxtrans start
jmxtrans会以后台deamon的形式运行，每隔1分钟采集一次数据
部署方式
由于jmx是通过网络连接的，因此JMXtrans的部署方案有2种
集中式，在一台服务器上部署一个JMXtrans，分别连接至所有的Kafka实例，并将数据吐到InfluxDB。为了减少网络传输，可以考虑部署到InfluxDB的服务器上
分布式，每个Kafka实例部署一个JMXtrans
这里我们采用了方案2
P.S 如果JMX能够支持UNIX socket方式连接方案就更完美了。socket连接较TCP连接开销更小，效率更高，非常适合同一台服务器上2个进程之间的通信
分析与转换
由于Kafka的性能数据非常全面，大部分指标已经做了分析了。
类似上述，指标的直方图，次数，最大最小、标准方差都已经计算好了，因此我们不再对数据再做加工。
这里只取了每项指标的Mean项(中位数) 做为指标值写入InfluxDB当中。
展现
Grafana是一款非常强大的纯前端的画图软件，可以说画什么图，动动鼠标就可以配出来。
设置变量模版
支持变量模版，例如下图，我们将展现的指标所属的实例定义为变量
之后在图表的左上角就可以通过下拉框的方式选择要查看的实例的图表，支持多选
支持前端对数据进行加工
例如CPU使用率数据，我们采集到的数据实际是一个计数器，记录了采集时的CPU时间。
使用率我是这样定义的， 采集2次
CPU使用率 = (结束数据-开始数据)/采集间隔时间
这里通过配置的方式实现了数据加工与展现。
最后图表页面是这样一个效果，是不是非常炫酷呢
尾声
Tomcat、JBoss这类的JAVA应用都支持JMX，下面的还用我说么？