Linux Kafka监控哪些关键指标

Linux Kafka监控关键指标清单

一 主机与JVM资源

• 资源类：CPU使用率/核均负载、内存使用率、磁盘容量使用率与I/O（await、svctm、util）、网络吞吐与TCP连接数/文件描述符。这些直接影响Broker吞吐与稳定性，磁盘与网络是Kafka的关键瓶颈点。建议同时采集节点级指标与Kafka业务指标进行关联分析。
• JVM类：堆内存使用、Full GC次数与停顿、线程数。Kafka为JVM进程，GC抖动会放大请求时延，需重点监控并联动告警。

二 Broker核心指标

• 吞吐与请求：MessagesIn/BytesIn、MessagesOut/BytesOut（按Broker/主题/分区维度）、各类RequestsPerSec（Produce/Fetch）、请求时延TotalTimeMs（含Queue/Local/Remote/Send各阶段）。用于判断负载高低与性能瓶颈所在。
• 副本与可用性：UnderReplicatedPartitions（应长期为0）、ISRShrink/ISRExpand（频繁变化需排查Follower异常/网络抖动）、LeaderElectionRateAndTimeMs、UncleanLeaderElectionsPerSec（出现即可能有数据丢失风险，理想为0）、offlinePartitionCount（应为0）、ActiveControllerCount（集群中必须且仅有1个为1）。
• 分区与负载：PartitionCount、LeaderCount（应在Broker间相对均衡，避免热点与倾斜）、LogFlushRateAndTimeMs（落盘速率与时延，权衡持久性与吞吐）。

三 主题分区与数据分布

• 生产与消费速率：按Topic/分区观察BytesIn/BytesOut、MessagesIn/MessagesOut，识别热点分区与流量倾斜。
• 堆积与消费健康：按消费者组与分区监控records-lag / group_msgs（堆积消息数），并结合分区可消费消息数（topic_messages_remained）判断消费能力是否匹配生产。
• 数据均衡：关注节点间/分区间数据不均（流量、分区数量、Key分布、扩容后分区未重分配等原因），必要时调整分区与副本布局。

四 消费者组与客户端

• 消费延迟与速率：records-lag（分区级）与group_msgs（消费组级）趋势，配合消费速率判断是否存在阻塞或处理能力不足。
• 位点与提交：监控消费位点推进与提交间隔/成功率，避免“处理未完成即提交”导致丢失或“提交过晚”导致重复消费。
• 生产者视角：关注request-latency-avg（平均请求时延）、waiting-threads（发送缓冲区阻塞线程数），识别网络/服务端瓶颈与背压。

五 采集与告警实践

• 采集方式：开启JMX暴露Kafka指标，使用kafka_exporter对接Prometheus，在Grafana构建统一看板；同时用kafka-topics.sh / kafka-consumer-groups.sh做配置与位点核查。
• 关键告警示例：
  • UnderReplicatedPartitions > 0 或 offlinePartitionCount > 0
  • UncleanLeaderElectionsPerSec > 0
  • ActiveControllerCount != 1
  • records-lag / group_msgs 持续增长或突增
  • 磁盘使用率 接近阈值、CPU/网络持续高负载
  • Full GC次数/停顿 异常升高
• 可视化与巡检：建设Broker/主题/消费组多维看板，定期巡检分区均衡、副本健康、连接与文件描述符使用。

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