可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置

kafka配置jmx_exporter

点击:https://github.com/prometheus/jmx_exporter,选择下面的jar包下载:

可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第1张图片

将下载好的这个agent jar包上传到kafka的broker节点所在服务器上,每个broker都需要,比如上传到如下路径:

/opt/agent/jmx_prometheus_javaagent-0.16.1.jar
   
     
     
     
     

修改kafka启动脚本: bin/kafka-server-start.sh,增加java agent配置如下:


   
     
     
     
     
  1. JMX_EXPORTER_OPTS= "-javaagent:/opt/agent/jmx_prometheus_javaagent-0.16.1.jar=9095:/opt/agent/kafka_broker.yml"
  2. export KAFKA_JMX_OPTS= "$KAFKA_JMX_OPTS $JMX_EXPORTER_OPTS"

这两行代码可以添加在脚本首部。

这里指定了9095作为端口,jmx_exporter用到的kafka_broker.yml 配置如下:https://github.com/xxd763795151/kafka-exporter/blob/main/kafka_broker.yml 

将kafka每个broker都这样配置,重启kafka。

Prometheus配置

修改prometheus的配置prometheus.yml,增加如下配置:


   
     
     
     
     
  1. - job_name: 'kafka'
  2. metrics_path: /metrics
  3. static_configs:
  4. - targets: ['kafka1:9095', 'kafka2:9095', 'kafka3:9095']
  5. labels:
  6. env: "test"

p.s. 注意job_name不要修改,值就是"kafka",要不我下面的grafana不能直接用,还需要每个面板依次修改。

Grafana配置

下面的Grafana面板我已经配置好,可以直接拿来用,之后可以根据需要增加或删除相关面板:https://github.com/xxd763795151/kafka-exporter/blob/main/grafana.json

贴几个截图:

可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第2张图片

可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第3张图片

可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第4张图片 可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第5张图片

 可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第6张图片

消息积压

在kafka的broker端无法直接获取消息积压等指标信息,这些数据在消费端上,我们也不太可能去连接所有的消费端获取监控信息。

所以,我单独写了一个kafka-exporter可以获取消息积压的监控指标:https://github.com/xxd763795151/kafka-exporter

点击这个链接进入github仓库后,根据说明进行部署并配置启动后,然后在prometheus.yml增加如下配置:


   
     
     
     
     
  1. - job_name: 'kafka-exporter'
  2. metrics_path: /prometheus
  3. static_configs:
  4. - targets: ['kafka-expoter-host:9097']
  5. labels:
  6. env: "test"

上面的grafana配置里已经包含了消息积压的面板:

可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置_第7张图片 如果后续有其它指标在jmx里不提供,也可以继续补充kafka-exporter,刮取更多需要的metrics。

告警

最新的配置代码会提交在这里: https://github.com/xxd763795151/kafka-exporter/blob/main/kafka_alert.yml

示例如下:


   
     
     
     
     
  1. groups:
  2. - name: Kafka测试集群告警
  3. rules:
  4. - alert: "kafka集群,出现脑裂"
  5. expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_activecontrollercount{env="test"}) by (env) > 1
  6. for: 0m
  7. labels:
  8. severity: warning
  9. annotations:
  10. description: '激活状态的控制器数量为{{$value}},集群可能出现脑裂'
  11. summary: '{{$labels.env}} 集群出现脑裂,请检查集群之前的网络'
  12. - alert: "kafka集群没有活跃的控制器"
  13. expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_activecontrollercount{env="test"}) by (env) < 1
  14. for: 0m
  15. labels:
  16. severity: warning
  17. annotations:
  18. description: '激活状态的控制器数量为{{$value}},没有活跃的控制器'
  19. summary: '{{$labels.env}} 集群没有活跃的控制器,集群可能无法正常管理'
  20. - alert: "kafka节点挂了"
  21. expr: count(kafka_server_replicamanager_leadercount{env="test"}) by (env) < 3
  22. for: 0m
  23. labels:
  24. severity: warning
  25. annotations:
  26. description: '{{$labels.env}} 集群的节点挂了,当前可用节点:{{$value}}'
  27. summary: '{{$labels.env}} 集群的节点挂了'
  28. - alert: "kafka集群出现leader不在首选副本上的分区"
  29. expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_preferredreplicaimbalancecount{env="test"}) by (env) > 0
  30. for: 1m
  31. labels:
  32. severity: warning
  33. annotations:
  34. description: '{{$labels.env}} 集群出现leader不在首选副本上的分区,数量:{{$value}}'
  35. summary: '{{$labels.env}} 集群出现leader不在首选副本上的分区,分区副本负载不均衡,考虑使用kafka-preferred-replica-election脚本校正'
  36. - alert: "kafka集群离线分区数量大于0"
  37. expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_offlinepartitionscount{env="test"}) by (env) > 0
  38. for: 0m
  39. labels:
  40. severity: warning
  41. annotations:
  42. description: '{{$labels.env}} 集群离线分区数量大于0,数量:{{$value}}'
  43. summary: '{{$labels.env}} 集群离线分区数量大于0'
  44. - alert: "kafka集群未保持同步的分区数大于0"
  45. expr: sum(kafka_server_replicamanager_underreplicatedpartitions{env="test"}) by (env) > 0
  46. for: 0m
  47. labels:
  48. severity: warning
  49. annotations:
  50. description: '{{$labels.env}} 集群未保持同步的分区数大于0,数量:{{$value}}'
  51. summary: '{{$labels.env}} 集群未保持同步的分区数大于0,可能丢失消息'
  52. - alert: "kafka节点所在主机的CPU使用率过高"
  53. expr: irate(process_cpu_seconds_total{env="test"}[5m])*100 > 50
  54. for: 10s
  55. labels:
  56. severity: warning
  57. annotations:
  58. description: '{{$labels.env}} 集群CPU使用率过高,主机:{{$labels.instance}},当前CPU使用率:{{$value}}'
  59. summary: '{{$labels.env}} 集群CPU使用率过高'
  60. - alert: "kafka节点YCG太频繁"
  61. expr: jvm_gc_collection_seconds_count{env="test", gc=~'.*Young.*'} - jvm_gc_collection_seconds_count{env="test", gc=~'.*Young.*'} offset 1m > 30
  62. for: 0s
  63. labels:
  64. severity: warning
  65. annotations:
  66. description: '{{$labels.env}} 集群节点YCG太频繁,主机:{{$labels.instance}},最近1分钟YGC次数:{{$value}}'
  67. summary: '{{$labels.env}} 集群节点YCG太频繁'
  68. - alert: "kafka集群消息积压告警"
  69. expr: sum(consumer_lag{env="test"}) by (groupId, topic, env) > 20000
  70. for: 30s
  71. labels:
  72. severity: warning
  73. annotations:
  74. description: '{{$labels.env}} 集群出现消息积压,消费组:{{$labels.groupId}},topic:{{$labels.topic}},当前积压值:{{$value}}'
  75. summary: '{{$labels.env}} 集群出现消息积压'
  76. - alert: "kafka集群网络处理繁忙"
  77. expr: kafka_network_socketserver_networkprocessoravgidlepercent{env="test"} < 0.3
  78. for: 0s
  79. labels:
  80. severity: warning
  81. annotations:
  82. description: '{{$labels.env}} 集群网络线程池不太空闲,可能网络处理压力太大,主机:{{$labels.instance}},当前空闲值:{{$value}}'
  83. summary: '{{$labels.env}} 集群网络处理繁忙'
  84. - alert: "kafka集群IO处理繁忙"
  85. expr: kafka_server_kafkarequesthandlerpool_requesthandleravgidlepercent_total{env="test"} < 0.3
  86. for: 0s
  87. labels:
  88. severity: warning
  89. annotations:
  90. description: '{{$labels.env}} 集群IO线程池不太空闲,可能处理压力太大,需要调整线程数,主机:{{$labels.instance}},当前空闲值:{{$value}}'
  91. summary: '{{$labels.env}} 集群IO处理繁忙'

末语

 我从grafana 官方上搜索了几个dashboard,但指标实在太少。感谢从这篇博文里找到的grafana配置可以参考,提供了很多指标的面板,可以让我对着kafka官方监控jmx说明进行整理,让我在grafana面板的配置上,省了一半的功夫:

https://www.confluent.io/blog/monitor-kafka-clusters-with-prometheus-grafana-and-confluent/

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