kafka prometheus如何收集指標

Kafka與Prometheus集成，可以有效地監控Kafka集群的性能和健康狀況。以下是Kafka與Prometheus集成的具體步驟：

Kafka與Prometheus集成的步驟

1. 安裝和配置Kafka Exporter

   • 下載并安裝Kafka Exporter，可以通過官方網站或GitHub獲取最新版本。
   • 配置Kafka Exporter，指定Kafka集群的地址和端口等信息。
   • 啟動Kafka Exporter，讓其開始導出Kafka的指標。

2. 配置Prometheus

   • 在Prometheus的配置文件中添加Kafka Exporter的地址，以便Prometheus可以定期拉取Kafka的指標數據。
   • 重啟Prometheus以應用新的配置。

3. 數據導出和監控

   • Prometheus通過配置好的Kafka Exporter地址，定期抓取Kafka的指標數據。
   • 抓取到的指標數據存儲在Prometheus的時序數據庫中，可以通過PromQL查詢語言進行查詢和可視化。

需要關注的核心指標

• UnderReplicatedPartitions：處于復制狀態的partition數，用于監控Kafka集群的數據復制狀態。
• ActiveControllerCount：活躍的controller數量，用于監控Kafka集群的控制平面狀態。
• OfflinePartitionsCount：沒有活躍leader的partition數，用于監控Kafka集群的分區狀態。
• BytesInPerSec和BytesOutPerSec：Kafka的吞吐量，用于監控Kafka集群的數據傳輸速率。
• RequestHandlerAvgIdlePercent和NetworkProcessorAvgIdlePercent：請求處理程序和網絡處理器的線程空閑時間百分比，用于監控Kafka集群的資源利用率。
• connection_count：已建立的連接數，用于監控Kafka集群的網絡連接狀態。

通過上述步驟，您可以有效地將Prometheus與Kafka集成，實現對Kafka集群性能的實時監控和告警。