点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！

目前已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• Kafka 集群模式搭建
• Kafka 集群模式的应用场景
• 实机云服务器搭建

监控度量指标

Kafka使用Yammer Metrics在服务器和Scala客户端中报告指标，Java客户端使用Kafka Metrics，它是一种内置的度量标准注册表，可最大程度的减少拉入客户端应用程序的传递依赖项。
两者都通过JMX公开指标，并且可以配置为使用可插拔的统计报告器报告统计信息，以连接到你的监控系统中。

JMX

export KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote \
                       -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999 \
                       -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \
                       -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
                       -Djava.rmi.server.hostname=${服务器的IP,尽量写IP,不要hostname或者域名}"

接着我们启动Kafka：

kafka-server-start.sh /opt/servers/kafka_2.12-2.7.2/config/server.properties

JConsole

在本机上启动 jconsole 服务，我们运行如下指令：（本机要有JDK）

启动窗口如下图所示：

我们输入Kafka的地址和端口：

连接成功之后页面如下图：

我们选择 MBean 选项卡：

可以看到对应的数据情况：

详细监控指标

http://kafka.apache.org/10/documentation.html#monitoring

OS监控项

Broker指标

Producer和Topic指标

Consumer指标

获取监控指标

我们可以通过编程的方式来获取到Kafka的指标信息：

编写代码

package icu.wzk.kafka;

import javax.management.MBeanServerConnection;
import javax.management.ObjectInstance;
import javax.management.ObjectName;
import javax.management.remote.JMXConnector;
import javax.management.remote.JMXConnectorFactory;
import javax.management.remote.JMXServiceURL;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;

public class JMXMonitorDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String jmxServiceUrl = "service:jmx:rmi:///jndi/rmi://h121.wzk.icu:9999/jmxrmi";
        JMXServiceURL jmxUrl = null;
        JMXConnector jmxc = null;
        MBeanServerConnection jmxs = null;
        ObjectName mbeanObjectName = null;
        Iterator sampleIter = null;
        Set sampleSet = null;

        // 创建JMXServiceURL 对象
        jmxUrl = new JMXServiceURL(jmxServiceUrl);
        // 建立指定的URL服务器的连接
        jmxc = JMXConnectorFactory.connect(jmxUrl);
        // 返回代表远程MBean服务器的MBeanServiceConnection对象
        jmxs = jmxc.getMBeanServerConnection();
        // 根据传入的字符串，创建ObjectName对象
        mbeanObjectName = new ObjectName("kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec");
        // 指定ObjectName对应的MBeans
        sampleSet = jmxs.queryMBeans(null, mbeanObjectName);
        // 迭代器
        sampleIter = sampleSet.iterator();
        if (!sampleSet.isEmpty()) {
            // 如果返回了 则打印信息
            while (sampleIter.hasNext()) {
                ObjectInstance sampleObject = (ObjectInstance) sampleIter.next();
                ObjectName objectName = sampleObject.getObjectName();
                // 查看指定MBean指定属性的值
                String count = jmxs.getAttribute(objectName, "Count").toString();
                System.out.println("count: " + count);
            }
        }
        // 关闭
        jmxc.close();
    }
}

运行测试

控制台输出结果如下：

Kafka Eagle

我们可以使用 kafka-eagle 管理 Kafka集群。

核心模块

• 面板可视化
• 主题管理，包含创建主题、删除主题、主题列举、主题配置、主题查询
• 消费者应用：对不同消费者应用进行监控，包含KafkaAPI、FlinkAPI、SparkAPI、StormAPI、FlumeAPI、LogStashAPI等等
• 集群管理：包含对Kafka集群和ZooKeeper集群的详情展示，其内容包含Kafka启动时间、Kafka端口号、ZooKeeperLeader角色等。同时，还有多集群切换管理，ZooKeeperClient操作入口
• 集群监控：包含对Broker、Kafka核心指标、ZooKeeper核心指标进行监控，并绘制历史趋势图
• 告警功能：对消费者应用数据积压情况进行告警，以及对Kafka和ZooKeeper监控度进行告警，同时，支持邮件、微信、钉钉告警通知
• 系统管理：包含用户创建、用户角色分配、资源访问进行管理

整体架构

• 可视化：负责展示主题列表、集群健康、消费应用等
• 采集器：数据采集的来源包含ZooKeeper、Kafka JMX & 内部Topic、KafkaAPI（2.x以后版本）
• 数据存储：目前Kafka Eagle存储采用MySQL或SQLite，数据库和表的创建均是自动完成的，按照官方文档配置好即可，启动Kafka Eagle就会自动创建，用来存储元数据和监控数据
• 监控：负责见消费者应用消费情况，集群健康状态
• 告警：对监控到的异常进行告警通知，支持邮件、微信、钉钉等方式
• 权限管理：对访问用户进行权限管理，对于管理员、开发者、访问者等不同角色的用户，分配不用的访问权限

下载项目

# Github 地址
# https://github.com/smartloli/EFAK

wget https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v3.0.1.tar.gz
mv v3.0.1.tar.gz kafka-eagle-v3.0.1.tar.gz
tar -zxvf kafka-eagle-v3.0.1.tar.gz
cd kafka-eagle-bin-3.0.1/
tar -zxvf efak-web-3.0.1-bin.tar.gz
mv efak-web-3.0.1/ /opt/servers/

下载过程如下图所示：

整理好的项目如下所示：

配置项目

cd /opt/servers/efak-web-3.0.1

修改配置文件

vim conf/system-config.properties

文件按照自己的需要修改，我这里修改了部分：

efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=h121.wzk.icu:2181,h122.wzk.icu:2181,h123.wzk.icu:2181
######################################
# kafka sqlite jdbc driver address
######################################
efak.driver=org.sqlite.JDBC
efak.url=jdbc:sqlite:/hadoop/kafka-eagle/db/ke.db
efak.username=root
efak.password=www.kafka-eagle.org

# 我注释掉了MySQL

此时我们需要新建一个文件夹：

mkdir -p /hadoop/kafka-eagle/db/

环境变量

vim /etc/profile

# efak
export KE_HOME=/opt/servers/efak-web-3.0.1
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin

启动服务

./bin/ke.sh start

启动我们的服务，如下图所示：

访问服务

http://h121.wzk.icu:8048

admin
123456

运行结果如下图所示：

打开之后，填写账号密码：