kafka监控系统

Metrics-Java版的指标度量工具之一

Metrics-Java版的指标度量工具之二

JAVA Metrics 度量工具使用介绍1

JAVA Metrics度量工具 - Metrics Core 翻译

http://blog.synyx.de/2013/09/yammer-metrics-made-easy-part-i/

 

http://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/JMX+Reporters

kafka监控, http://www.tianjiaguo.com/system-architecture/kafka/kafka%E7%9B%91%E6%8E%A7/

如何对Kafka进行监控, http://my.oschina.net/u/218540/blog/263704

apache kafka监控系列-KafkaOffsetMonitor

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JAVA Metrics

Kafka采用的是JAVA Metrics进行内部状态的监控,具体参考上面的blog,说的都比较清楚

JAVA Metrics还是比较好用的,有如下几种类型的度量,Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers.
另外还支持Health Checks

并支持多种report方式,metrics-core支持3种
默认的方式是JMX,Metrics一直将你的所有指标注册成JMX的MBeans,可以通过Jconsole或VisualVM来直接查看,详细见下面
console方式,Metrics提供了ConsoleReporter,这个周期性的打印出注册的metric到控制台上
CSV方式,Metrics提供了CsvReporter,他周期性的提供了一连串的给定目录下.csv文件

还有其他的reporter,比如将数据发给Ganlia或Graphite这样现成的监控平台
GanliaReporter  将度量指标以流式的方式返回给Ganglia服务器
GraphiteReporter  将度量指标以流式的方式返回给Graphite服务器

 

JMX,Java Management Extension

Kafka中是通过JMX来report metrics的,所以来看看JMX是什么?
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jse63/,这篇讲的比较清楚,IBM的blog质量还是值得肯定的呵呵

比如大型的系统中部署了各种各样的Java组件,每个组件的监控和管理接口都是不一样的,那么开发一个统一的监控和管理工具就很麻烦
JMX就是负责对上层管理系统提供统一的接口,以屏蔽底层resources的多样性

image

具体架构,参考下面的图,

 

image

javax.management.MBeanServer实现了Agent 的功能,以标准的方式给出了管理系统访问 JMX 框架的接口
javax.management.MBeans实现了SubAgent 的功能,以标准的方式给出了 JMX 框架访问资源的接口

参照下面,打开JConsole,就可以看到代表资源的一个个MBean,在MBean上不仅仅可以看到这些资源的当前状态,还可以动态的更改配置和做些操作
比如对于java.lang MBean提供了Java 虚拟机的监控和管理接口,
可以看到虚拟机中的线程数、线程当前的 Stack、内存管理、GC 所占用的时间、虚拟机中的对象和当前虚拟机参数等重要的参数和运行时信息
还可以对配置信息的检测和再配置,远端查看和修改当前 JVM 的 verbose 参数,甚至我们可以在远端指挥 JVM 做一次 GC

 

如何用JConsole监控kafka的Metrics信息?

首先在执行kafka脚本的时候,加上JMX_PORT,其他JMX相关配置在kafka-run-class.sh的KAFKA_JMX_OPTS已经配上了

JMX_PORT=9999 nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

打开JConsole,

输入,service:jmx:rmi:///jndi/rmi://11.11.11.11:9999/jmxrmi

然后就可以看到,cool!!!

 

从Metrics中可以看到哪些Kafka指标?

参考,http://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring

表有点乱,梳理一下,每个metrics的标识分为3层,MBean name,Type,Metrics name

kafka.server (MBean Name)

    BrokerTopicMetrics (Type)
        AllTopicsMessagesInPerSec,所有topic每秒messages数
        AllTopicsBytesInPerSec,所有topic每秒in的字节数
        AllTopicsBytesOutPerSe,out的字节数,没有out的message数,为啥?呵呵

    ReplicaManager
        UnderReplicatedPartitions,即有几个partition实际replica数是小于设置数的(|ISR| < |all replicas|)
        PartitionCount,  partition的个数
        LeaderCount,  leader partition的个数,如果replica因子为1,即为partition数 
        ISRShrinksPerSec, 只有broker go down的时候ISR才会发生,Shrink和Expand,一般情况下为0
        ISRExpandsPerSec, 同上

    ReplicaFetcherManager
        Replica-MaxLag, follower replica和leader replica之间的最大的lag

    ProducerRequestPurgatory
        PurgatorySize,Requests waiting in the producer purgatory

    FetchRequestPurgatory
        PurgatorySize,Requests waiting in the fetch purgatory

 

kafka.network

    RequestMetrics
        {Produce|Fetch-consumer|Fetch-follower}-RequestsPerSec, 每秒producer或consumer请求次数,follower指replica broker
        {Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-TotalTimeMs,Request total time
        {Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-QueueTimeMs,Time the request waiting in the request queue
        {Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-LocalTimeMs,Time the request being processed at the leader
        {Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-RemoteTimeMs,Time the request waits for the follower
        {Produce|Fetch-Consumer|Fetch-Follower}-ResponseSendTimeMs,Time to send the response

 

kafka.Log

    Log 
        topic-partition-LogEndoffset,每个partition的End Offset
        topic-partition-NumLogSegments,segements个数
        topic-partition-Size,partition数据的大小

 

kafka.controller

    KafkaController
        ActiveControllerCount,有几个active的controller

    ControllerStats
        LeaderElectionRateAndTimeMs,non-zero when there are broker failures
        UncleanLeaderElectionsPerSec

 

kafka.consumer

    ConsumerFetcherManager   
         ([-.\w]+)-MaxLag,Number of messages the consumer lags behind the producer by

 

Kafka中支持的JMX reporter

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/JMX+Reporters

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