Kafka監控指標是確保其平穩運行和及時處理問題的關鍵。以下是一些重要的監控參數：
集群健康狀態
- Broker數量和可用性：監控Kafka集群中Broker的數量及其運行狀態。
- 未同步的副本數（UnderReplicated Partitions）：監控分區副本的同步狀態，確保數據一致性。
消費者組狀態
- 消費者組成員數（ConsumerGroupMembers）：監控消費者組中的成員數量。
- 消費延遲（ConsumerGroupLag）：計算每個主題分區的最新和最早偏移量的差值，以評估消費延遲。
- 最后消費時間（LastConsumeTimestamp）：監控消費者組的最后消費時間，以識別潛在的延遲問題。
消息積壓
- 分區大?。≒artitionSize）：監控每個分區的消息大小。
- 消息數量（MessageCount）：監控分區的消息總數。
- 起始偏移量（FirstOffset）：監控分區的起始偏移量。
- 最新偏移量（LastOffset）：監控分區的最新偏移量。
- 消費請求QPS（ConsumeRequestsPerSec）：監控消費請求的速率，以識別消費瓶頸。
Broker性能指標
- 生產請求QPS（ProduceRequestsPerSec）：監控生產請求的速率。
- 消費請求QPS（ConsumeRequestsPerSec）：監控消費請求的速率。
- 網絡處理器空閑比例（NetworkProcessorAvgIdlePercent）：監控網絡處理器的空閑比例，以評估網絡性能。
其他重要指標
- Topic總數：監控集群中Topic的總數。
- Partition總數：監控集群中Partition的總數。
- 最早的offset：監控每個分區的最早消息偏移量。
- 最新的offset：監控每個分區的最新消息偏移量。
- 分區leader所處的節點：監控每個分區的Leader所在節點，以識別潛在的領導者問題。
通過監控這些關鍵指標，可以有效地評估Kafka集群的性能和健康狀況，及時發現并解決潛在問題。
