Kafka三款监控工具比较

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在之前的博客中,介绍了Kafka Web Console这 个监控工具,在生产环境中使用,运行一段时间后,发现该工具会和Kafka生产者、消费者、ZooKeeper建立大量连接,从而导致网络阻塞。并且这个 Bug也在其他使用者中出现过,看来使用开源工具要慎重!该Bug暂未得到修复,不得已,只能研究下其他同类的Kafka监控软件。

通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为:

  • Kafka Web Conslole
  • Kafka Manager
  • KafkaOffsetMonitor

现在依次介绍以上三种工具:

Kafka Web Conslole

使用Kafka Web Console,可以监控:

  • Brokers列表
  • Kafka 集群中 Topic列表,及对应的Partition、LogSiz e等信息
  • 点击Topic,可以浏览对应的Consumer Groups、Offset、Lag等信息
  • 生产和消费流量图、消息预览…

Kafka三款监控工具比较

程序运行后,会定时去读取kafka集群分区的日志长度,读取完毕后,连接没有正常释放,一段时间后产生大量的socket连接,导致网络堵塞。

Kafka Manager

雅虎开源的Kafka集群管理工具:

  • 管理几个不同的集群
  • 监控集群的状态(topics, brokers, 副本分布, 分区分布)
  • 产生分区分配(Generate partition assignments)基于集群的当前状态
  • 重新分配分区

Kafka三款监控工具比较

KafkaOffsetMonitor

  • KafkaOffsetMonitor可以实时监控:
  • Kafka集群状态
  • Topic、Consumer Group列表
  • 图形化展示topic和consumer之间的关系
  • 图形化展示consumer的Offset、Lag等信息Kafka三款监控工具比较

总结

通过使用,个人总结以上三种监控程序的优缺点:

Kafka Web Console:监控功能较为全面,可以预览消息,监控Offset、Lag等信息,但存在bug,不建议在生产环境中使用。

Kafka Manager:偏向Kafka集群管理,若操作不当,容易导致集群出现故障。对Kafka实时生产和消费消息是通过JMX实现的。没有记录Offset、Lag等信息。

KafkaOffsetMonitor:程序一个jar包的形式运行,部署较为方便。只有监控功能,使用起来也较为安全。

若只需要监控功能,推荐使用KafkaOffsetMonito,若偏重Kafka集群管理,推荐使用Kafka Manager。

因为都是开源程序,稳定性欠缺。故需先了解清楚目前已存在哪些Bug,多测试一下,避免出现类似于Kafka Web Console的问题。

原创文章,转载请注明:
转载自蓝色天堂博客,本文链接地址:http://hadoop1989.com/2015/09/22/Kafka-Monitor_Compare/

分类: 技能Get之Kafka
来源:https://www.cnblogs.com/zdfjf/p/5717993.html
上面分析后 可以看到KafkaOffsetMonitor很有用, 因此下面是关于KafkaOffsetMonitor的一些资料,供参考

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便。源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor。
最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来。但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况。据说这是由于jar包中的某些js等文件需要连接到网络,或者需要翻墙导致的。网上找的一个修改版的KafkaOffsetMonitor对应jar包,可以完全在本地运行,经过测试效果不错。下载地址是:http://pan.baidu.com/s/1ntzIUPN,在此感谢一下贡献该修改版的原作者。链接失效的话,可以博客下方留言联系我。

一、KafkaOffsetMonitor的使用

因为完全没有安装配置的过程,所以直接从KafkaOffsetMonitor的使用开始。
将KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar上传到服务器后,可以新建一个脚本用于启动该应用。脚本内容如下:

java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar \
    com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb \
    --zk m000:2181,m001:2181,m002:2181 \
    --port 8088 \
    --refresh 10.seconds \
    --retain 2.days

各参数的作用可以参考一下Github上的描述:

  • offsetStorage valid options are ”zookeeper”, ”kafka” or ”storm”. Anything else falls back to ”zookeeper”
  • zk the ZooKeeper hosts
  • port on what port will the app be available
  • refresh how often should the app refresh and store a point in the DB
  • retain how long should points be kept in the DB
  • dbName where to store the history (default ‘offsetapp’)
  • kafkaOffsetForceFromStart only applies to ”kafka” format. Force KafkaOffsetMonitor to scan the commit messages from start (see notes below)
  • stormZKOffsetBase only applies to ”storm” format. Change the offset storage base in zookeeper, default to ”/stormconsumers” (see notes below)
  • pluginsArgs additional arguments used by extensions (see below)

    启动后,访问m000:8088端口,可以看到如下页面:

  • 在这个页面上,可以看到当前Kafka集群中现有的Consumer Groups。

    在上图中有一个Visualizations选项卡,点击其中的Cluster Overview可以查看当前Kafka集群的Broker情况

    接下来将继续上一篇Kafka相关的文章Kafka系列之-自定义Producer,在最后对Producer进行包装的基础上,分别实现一个简单的往随机Partition写messge,以及自定义Partitioner的Producer,对KafkaOffsetMonitor其他页面进行展示。

二、简单的Producer

1、新建一个Topic

首先为本次试验新建一个Topic,命令如下:

bin/kafka-topics.sh \
    --create \
    --zookeeper m000:2181 \
    --replication-factor 3 \
    --partition 3 \
    --topic kafkamonitor-simpleproducer

2、新建SimpleProducer代码

在上一篇文章中提到的Producer封装Github代码的基础上,写了一个往kafkamonitor-simpleproducer发送message的java代码。

import com.ckm.kafka.producer.impl.KafkaProducerToolImpl;
import com.ckm.kafka.producer.inter.KafkaProducerTool;

/**
 * Created by ckm on 2016/8/30.
 */
public class SimpleProducer {
    public static void main(String[] args) {
        KafkaProducerTool kafkaProducerTool = new KafkaProducerToolImpl();
        int i = 0;
        String message = "";
        while (true) {
            message = "test-simple-producer : " + i ++;
            kafkaProducerTool.publishMessage("kafkamonitor-simpleproducer", message);
        }
    }
}

3、ConsoleConsumer消费该topic

用kafka自带的ConsoleConsumer消费kafkamonitor-simpleproducer中的message。

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper m000:2181 --from-beginning --topic kafkamonitor-simpleproducer

4、KafkaOffsetMonitor页面

(1)在Topic List选项卡中,我们可以看到刚才新建的kafkamonitor-simpleproducer

(2)点开后,能看到有一个console-consumer正在消费该topic


(3)继续进入该Consumer,可以查看该Consumer当前的消费状况

这张图片的左上角显示了当前Topic的生产速率,右上角显示了当前Consumer的消费速率。
图片中还有三种颜色的线条,蓝色的表示当前Topic中的Message数目,灰色的表示当前Consumer消费的offset位置,红色的表示蓝色灰色的差值,即当前Consumer滞后于Producer的message数目。
(4)看一眼各partition中的message消费情况

从上图可以看到,当前有3个Partition,每个Partition中的message数目分布很不均匀。这里可以与接下来的自定义Producer的情况进行一个对比。

三、自定义Partitioner的Producer

1、新建一个Topic

bin/kafka-topics.sh \
    --create \
    --zookeeper m000:2181 \
    --replication-factor 3 \
    --partition 3 \
    --topic kafkamonitor-partitionedproducer

2、Partitioner代码

逻辑很简单,循环依次往各Partition中发送message。

import kafka.producer.Partitioner;

/**
 * Created by ckm on 2016/8/30.
 */
public class TestPartitioner implements Partitioner {
    public TestPartitioner() {
    }

    @Override
    public int partition(Object key, int numPartitions) {
        int intKey = (int) key;
        return intKey % numPartitions;
    }
}

3、Producer代码

将自定义的Partitioner设置到Producer,其他调用过程和二中类似。

import com.ckm.kafka.producer.impl.KafkaProducerToolImpl;
import com.ckm.kafka.producer.inter.KafkaProducerTool;

/**
 * Created by ckm on 2016/8/30.
 */
public class PartitionedProducer {
    public static void main(String[] args) {
        KafkaProducerTool kafkaProducerTool = new KafkaProducerToolImpl();
        kafkaProducerTool.getProducerProperties().put("partitioner.class", "TestPartitioner");
        int i = 0;
        String message = "";
        while (true) {
            message = "test-partitioner-producer : " + i;
            System.out.println(message);
            kafkaProducerTool.publishPartitionedMessage("kafkamonitor-partitionedproducer", i + "", message);
            i ++;
        }
    }
}

4、ConsoleConsumer消费Message

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper m000:2181 --from-beginning --topic kafkamonitor-partitionedproducer

5、KafkaOffsetMonitor页面

其他页面与上面的类似,这里只观察一下每个partition中的message数目与第二节中的对比。可以看到这里每个Partition中message分别是很均匀的。

注意事项:

注意这里有一个坑,默认情况下Producer往一个不存在的Topic发送message时会自动创建这个Topic。由于在这个封装中,有同时传递message和topic的情况,如果调用方法时传入的参数反了,将会在Kafka集群中自动创建Topic。在正常情况下,应该是先把Topic根据需要创建好,然后Producer往该Topic发送Message,最好把Kafka这个默认自动创建Topic的功能关掉。
那么,假设真的不小心创建了多余的Topic,在删除时,会出现“marked for deletion”提示,只是将该topic标记为删除,使用list命令仍然能看到。如果需要调整这两个功能的话,在server.properties中配置如下两个参数:

本部分来源: https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52373960



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