Apache Kafka 是一款由 LinkedIn 开发基于发布-订阅的容错开源消息传递系统。Kafka 提供分布式日志服务，因其较高的吞吐量、可伸缩性、可靠性和复制，通常被用来代替传统的消息代理。
Kafka 的设计以集群为中心，提供了健壮的持久和故障容错能力。因为 Kafka 是分布式系统，会在多个节点间进行主题分区和复制；深入研究会发现其中精密的的技术细节深度。Kafka 通过高效的性能监控和即时问题告警，成为极具吸引力的数据集成热门。Applications Manager 会收集有助于排除 Kafka 故障的所有性能指标，并针对采取措施的问题向发出告警。
自动发现 Kafka 服务器，并跟踪资源利用率详细信息，例如一段时间内的内存、CPU 和磁盘使用率增长，确保不会耗尽资源。确保 Apache Kafka 服务器正常运行并持续如期工作。在资源使用率激增或出现异常时迅速收到通知。
Kafka 在 Java 虚拟机 (JVM) 中运行，它依靠 Java 垃圾回收进程来释放内存。Kafka 集群越活跃，运行垃圾回收的频率就会越高。跟踪 JVM 堆大小，并确保启动的线程不会造成服务器内存用量过高。通过“守护线程数”、“高峰线程数”和“活动线程数”等指标跟踪线程使用率，避免系统中出现性能瓶颈。
在 Kafka 集群中，其中一个代理充当控制器，负责管理分区和副本的状态，以及执行重新指派分区等管理任务。监控活动控制器以了解发生问题时哪个代理是控制器，并监控离线分区计数以避免服务中断。监控代理的日志强制写延迟 - 将日志强制写入磁盘所花费的时间越长，管道需要备份的内容就越多。跟踪复制情况欠佳的分区，以确定复制是否以配置的速度进行。
获取主机网络使用率的概览，跟踪代理主题的网络吞吐量或汇总传输字节速率，以获取有关潜在问题所在位置的更多信息。作出例如是否启用消息端到端压缩等明智决策。
在 Apache Kafka 的组件出现性能问题时接收即时通知。了解性能瓶颈，并确定哪个应用程序导致负载过高。在终端用户遇到问题之前迅速采取补救措施。
Kafka监控是确保Kafka集群健康运行和性能优化的关键环节。Kafka作为一个分布式发布订阅消息系统，其监控涉及多个层面，包括Broker、Topic以及Consumer等各个组件的性能指标。
首先，Kafka监控需要从Broker层面进行。Broker是Kafka集群的核心组件，负责处理消息的存储和转发。因此，监控Broker的性能指标至关重要。主要的监控指标包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量以及连接数等。这些指标可以反映Broker的负载情况、资源利用情况以及网络状况。当这些指标出现异常时，如CPU负载过高、内存不足或磁盘空间紧张等，需要及时采取措施进行调整，以确保Broker的稳定运行。
其次，Topic的监控也是Kafka监控的重要组成部分。Topic是Kafka中用于存储消息的逻辑概念，其性能直接影响Kafka集群的吞吐量和延迟。主要的监控指标包括消息堆积数、消费者延迟以及消费者偏移量等。通过监控这些指标，可以及时发现Topic的消息积压情况、消费者的消费能力以及消费进度等问题。当消息堆积数过多或消费者延迟过大时，需要分析原因并采取相应的优化措施，以提高Topic的处理能力和消费者的消费速度。
此外，Consumer的监控也是Kafka监控中不可忽视的一环。Consumer负责从Kafka集群中读取并处理消息。因此，监控Consumer的性能指标可以反映其消费能力和健康状况。主要的监控指标包括消费者组数量、消费者数量、消费者组偏移量、消费者组消费速率以及消费者组积压数等。通过监控这些指标，可以及时发现消费者的问题，如消费能力不足、消费进度滞后或消费异常等。针对这些问题，需要调整消费者的配置参数或优化其消费逻辑，以提高其消费性能和稳定性。
在监控Kafka时，除了关注以上关键指标外，还需要考虑监控工具的选择和使用。Kafka提供了JMX接口用于远程访问监控指标，可以使用Jconsole等基于JMX的可视化监视、管理工具进行监控。此外，还可以使用Kafka Manager、Grafana等第三方监控工具进行更全面的监控和性能分析。这些工具可以帮助我们实时查看Kafka集群的运行状态、性能指标以及异常信息，为问题排查和性能优化提供有力支持。
最后，需要注意的是，Kafka监控不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。随着Kafka集群的运行和业务的发展，可能会出现新的问题和挑战。因此，我们需要定期检查和更新监控指标和工具，以确保Kafka集群的稳定性和性能持续优化。
它允许我们跟踪关键指标，如响应时间、资源利用率、错误率和交易性能。实时监控告警会及时通知我们任何问题或异常，使我们能够立即采取行动。
审稿人角色：研究与开发
Lexmark技术支持经理
