Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka 一.暴露 kafka-metric 方式 二.jmx_exporter方式 2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml 2.2 监控指标 2.3 预警指标分析 2.4 Grafana Dashboard JSON 原文地址: CSDN:GeekXuShuo:Prometheus 监控之 kafka 简书:whaike:[监控]Kafka - 详细指标 在与Prometheus

Kafka Eagle 1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 Kaf

kafka集群监控之kafka-manager部署(ProdServerStart) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 雅虎官网GitHub项目:https://github.com/yahoo/kafka-manager.需要安装jdk1.8版本. 一.部署kafka-manager 1>.下载kafka-manager [root@node102 ~]# hostname node102.yinzhengjie.org.cn [root@node102 ~]#

Sematext Monitoring  是最全面的Kafka监视解决方案之一,可捕获约200个Kafka指标,包括Kafka Broker,Producer和Consumer指标.尽管其中许多指标很有用,但每个人都有一个要监视的特定指标–消费者滞后. 什么是卡夫卡消费者滞后? 卡夫卡消费者滞后指标表明卡夫卡生产者和消费者之间存在多少滞后.人们谈论卡夫卡时,通常指的是卡夫卡经纪人.您可以将Kafka Broker视为Kafka服务器.代理实际上是存储和提供Kafka消息的对象.Kafka生产者是

一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin

一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列. KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置(偏移量). 你可以查看当前的消费者组,每个topic队列的所有partition的消费情况.可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息.这些可以debug kafka的producer和consumer,你完全知道你的系统将 会发生什么. 这个web管理平台保留的partition

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/24581907 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafka服务器指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间),JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比较明

apache kafka中国社区QQ群:162272557 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafkaserver指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs文件夹下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间).JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比較明显 2.3 Kafka系统监控 1.Kafka整体监

关于生产者相关的监控指标含义的理解,希望大神帮忙进行确定下.     这边找了官网,看了网上各样的资料,但都无法帮我理解监控项目相关含义.     相关的监控项目是从jconsole获取的,并接入到了zabbix中.     kafka版本:0.10.0     jdk版本:1.7     zabbix:3.4 相关监控项目的理解: ProducerRequest Count :生产者请求总数量 ProducerRequest EventType:生产者请求事件类型 ProducerReques

Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成). 灵活的查询语句(PromQL). 无依赖存储,支持 local 和 remote 不同模型. 采用 http 协议,使用 pull 模式,拉取数据,简单易懂. 监控目标,可以采用服务发现或静态配置的方式. 支持多种统计数据模型,图形化友好. Prometheus核心组件 Pro

这篇文章本来是打算使用pmm 进行数据库监控的,但是居然参考官方文档使用docker 运行起来有点问题,所以直接改用 exporter 进行处理,但是比pmm 弱好多 pmm 的参考架构 说明,以上图比较早了, 实际上也可以监控mongodb,同时也是使用exporter处理的,只是pmm 基于grafanna 的扩展比较多 对于系统分析指标更全 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-mysql: image:

1.JVM参数配置优化 如果使用的CMS GC算法,建议JVM Heap不要太大,在4GB以内就可以.JVM太大,导致Major GC或者Full GC产生的“stop the world”时间过长,导致broker和zk之间的session超时,比如重新选举controller节点和提升follow replica为leader replica. JVM也不能过小,否则会导致频繁地触发gc操作,也影响Kafka的吞吐量.另外,需要避免CMS GC过程中的发生promotion failure和

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

python脚本 #!/usr/bin/env python import os import re import sys group_id=sys.argv[1] pn=sys.argv[2] kafka_ip=os.popen('sudo docker inspect elements_kafka_1 | grep KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME').read() kafka_ip=re.match('^.*=(.*)",', kafka_ip).group(1) ka

背景 因磁盘满了,导致kafka所有的服务器全部宕机了,然后重启kafka集群,服务是启动成功了,但有一些报错: broker1: broker2: broker3:一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错,但kafka正常启动了,通过命令测试了集群能正常生产和消费消息,但是看kafka-manager界面,出现副本未分配的异常情况: 检查消费这些主题的程序,果然是消费失败了,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连

一.配置 server.properties 设置 delete.topic.enable=true 如果没有设置 delete.topic.enable=true,则调用kafka 的delete命令无法真正将topic删除,而是显示(marked for deletion) 二.停止消费 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止. 因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker更新

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

1.概述 前面给大家介绍了Kafka的背景以及一些应用场景,并附带上演示了Kafka的简单示例.然后,在开发的过程当中,我们会发现一些问题,那就是消息的监控情况.虽然,在启动Kafka的相关服务后,我们生产消息和消费消息会在终端控制台显示这些记录信息,但是,这样始终不够友好,而且,在实际开发中,我们不会有权限去一直观看终端控制台,那么今天就为大家来介绍Kafka的一个监控系统——KafkaOffsetMonitor.下面是今天所分享的目录内容: KafkaOffsetMonitor简述 Kafk

转载自:http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/4564699.html 1.概述 前面给大家介绍了Kafka的背景以及一些应用场景,并附带上演示了Kafka的简单示例.然后,在开发的过程当中,我们会发现一些问题,那就是消息的监控情况.虽然,在启动Kafka的相关服务后,我们生产消息和消费消息会在终端控制台显示这些记录信息,但是,这样始终不够友好,而且,在实际开发中,我们不会有权限去一直观看终端控制台,那么今天就为大家来介绍Kafka的一个监控系统——KafkaOffse

Kafka Web Console:是一款开源的系统,源码的地址在https://github.com/claudemamo/kafka-web-console中.Kafka Web Console也是用Scala语言编写的Java web程序用于监控Apache Kafka.这个系统的功能和KafkaOffsetMonitor很类似,但是我们从源码角度来看,这款系统实现比KafkaOffsetMonitor要复杂很多,而且编译配置比KafkaOffsetMonitor较麻烦. 要想运行这套系统