Prometheus 监控Kafka集群并设置AlertManager告警-每日运维

针对于Kafka集群监控，目前有多种监控源Kafka Exporter以及Jmx Exporter。想要完整的监控Kafka最好的情况下是把这两个metric都添加进行监控
Kafka Exporter metric数据如下

Metric
作用

kafka_topic_partitions	该topic的分区数
kafka_topic_partition_current_offset	topic当前偏移量
kafka_topic_partition_oldest_offset	Broker的最旧偏移量
kafka_topic_partition_in_sync_replica	topic同步副本数
kafka_topic_partition_leader	Leader Broker ID
kafka_topic_partition_leader_is_preferred	topic正在使用首选代理
kafka_topic_partition_replicas	topic的副本数
kafka_topic_partition_under_replicated_partition	topic、分区处于复制状态

Jmx Exporter metric数据源如下

kafka_server_brokertopicmetrics_oneminuterate：Kafka服务的BrokerTopicMetrics一分钟速率（bytes/sec、messages/sec）

kafka_server_brokertopicmetrics_meanrate：Kafka服务的BrokerTopicMetrics平均速率（bytes/sec、messages/sec）

kafka_controller_kafkacontroller_value：Kafka控制器的离线分区计数和当前有效控制器计数

kafka_server_replicafetchermanager_value：Kafka服务的ReplicaFetcherManager最大滞后值

jmx_scrape_duration_seconds：JMX抓取数据所花费的时间

jmx_scrape_error：JMX抓取消息失败的次数

jvm_memory_bytes_used：JVM中使用的字节数（区域：堆、非堆）

jvm_memory_bytes_committed：JVM中提交的字节数（区域：堆、非堆）

jvm_memory_bytes_max：JVM中的最大使用空间（区域：堆、非堆）

jvm_memory_bytes_init：JVM中的初始使用空间（区域：堆、非堆）

jvm_memory_pool_bytes_used：JVM内存池使用的字节数（池：代码缓存、元空间、压缩类空间、eden空间、survivor空间、old gen）

jvm_memory_pool_bytes_committed：JVM内存池已提交的字节数（池：代码缓存、元空间、压缩类空间、eden空间、survivor空间、old gen）

jvm_memory_pool_bytes_max：JVM内存池的最大使用字节数（池：代码缓存、元空间、压缩类空间、eden空间、survivor空间、old gen）

jvm_memory_pool_bytes_init：JVM内存池的初始字节数（池：代码缓存、元空间、压缩类空间、eden空间、survivor空间、old gen）

jmx_config_reload_success_total：成功重新加载配置的次数

jmx_config_reload_failure_total: 配置重新加载失败的次数。

jvm_buffer_pool_used_bytes: 给定 JVM 缓冲池已使用的字节数。

jvm_buffer_pool_capacity_bytes: 给定 JVM 缓冲池的字节容量。

jvm_buffer_pool_used_buffers: 给定 JVM 缓冲池使用的缓冲区数量。

jvm_info: JVM 版本信息。

process_cpu_seconds_total: 用户和系统 CPU 时间的总计，在秒钟内度量。

process_start_time_seconds: 进程的启动时间，从 Unix 纪元开始，以秒为单位量化。

process_open_fds: 打开的文件描述符数量。

process_max_fds: 最大打开的文件描述符数量。

process_virtual_memory_bytes: 虚拟内存大小，以字节数表示。

process_resident_memory_bytes: 常驻内存大小，以字节数表示。

jvm_gc_collection_seconds_count: 给定 JVM 垃圾回收器的时间（秒）总计。

jvm_threads_current: JVM 中当前线程数量。

jvm_threads_daemon: JVM 中的守护线程数量。

jvm_threads_peak: JVM 中线程峰值数量。

jvm_threads_started_total: 启动的 JVM 线程数量。

jvm_threads_deadlocked: 处于死锁状态、阻塞等待对象监控器或可拥有同步器的 JVM 线程数量。

jvm_threads_deadlocked_monitor: 处于死锁状态、阻塞等待对象监控器的 JVM 线程数量。

jvm_classes_loaded: JVM 中当前已加载的类数量。

jvm_classes_loaded_total: 此指标计数器，代表自 JVM 启动以来已加载的类的总数。

jvm_classes_unloaded_total: 此指标计数器，代表自 JVM 启动以来已卸载的类的总数。

kafka_server_replicamanager_value: 表示对 Kafka 的复制管理器进行管理时所暴露的属性值。

kafka_server_brokertopicmetrics_count: 表示 Kafka 游戏服务器的专家主题指标值。

JMX Exporter 安装

helm默认已经为我们配置jmx exporter模块，我们直接开启就可以

  jmx:
    ## @param metrics.jmx.enabled Whether or not to expose JMX metrics to Prometheus
    ##
    enabled: true   #默认为false

使用helm更新values.yaml文件

[root@k8s-02 kafka]# cd kafka
[root@k8s-02 kafka]# helm upgrade kafka -n kafka .

当我们更新后，pod会重启。等待重启完毕后我们可以curl jmx的metric

[root@k8s-02 kafka]# kubectl get pod,svc -n kafka
NAME              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/kafka-0       2/2     Running   0          10h
pod/kafka-1       2/2     Running   0          10h
pod/kafka-2       2/2     Running   0          10h
pod/zookeeper-0   1/1     Running   0          19h
pod/zookeeper-1   1/1     Running   0          19h
pod/zookeeper-2   1/1     Running   0          19h

NAME                         TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
service/kafka                ClusterIP   10.110.245.79    <none>        9092/TCP                     19h
service/kafka-headless       ClusterIP   None             <none>        9092/TCP,9094/TCP            19h
service/kafka-jmx-metrics    ClusterIP   10.102.182.165   <none>        5556/TCP      #jmx端口号                  10h
service/zookeeper            ClusterIP   10.99.142.88     <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   19h
service/zookeeper-headless   ClusterIP   None             <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   19h

kafka-jmx-metrics为Kafka的metric
其实此时我们就可以修改Promethues监控，如果我们的监控是在集群内，就可以修改Promethues configmap，我这里Promethues是在集群外，所以我修改一下jmx svc模式使用nodeport的方式

[root@k8s-02 kafka]# kubectl edit svc -n kafka kafka-jmx-metrics

#修改下面配置
  type: NodePort

Kafka Exporter 安装

helm地址https://artifacthub.io/packages/helm/prometheus-community/prometheus-kafka-exporter

获取存储库信息
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

下载kafka_exporter包

[root@k8s-02 ~]# helm pull prometheus-community/prometheus-kafka-exporter

解压，不同版本tag号也不相同，按需修改

[root@k8s-02 ~]# tar xf prometheus-kafka-exporter-2.1.0.tgz

先确定Kafka svc地址

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# kubectl get svc -n kafka
NAME                 TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
kafka                ClusterIP   10.110.245.79    <none>        9092/TCP                     2d
kafka-headless       ClusterIP   None             <none>        9092/TCP,9094/TCP            2d
kafka-jmx-metrics    NodePort    10.102.182.165   <none>        5556:32162/TCP               39h
zookeeper            ClusterIP   10.99.142.88     <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d
zookeeper-headless   ClusterIP   None             <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d

#我这里直接使用kafka-headless 地址

编辑kafka_exporter配置文件

[root@k8s-02 ~]# cd prometheus-kafka-exporter
[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# vim values.yaml
kafkaServer:
  - kafka-headless:9092

创建,这里我就将kafka_exporter放在kafka 命名空间中

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# helm install prometheus-kafka-exporter -n kafka .
W0525 14:32:04.881290   24679 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodSecurityPolicy is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+
W0525 14:32:04.912874   24679 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodSecurityPolicy is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+
NAME: prometheus-kafka-exporter
LAST DEPLOYED: Thu May 25 14:32:04 2023
NAMESPACE: kafka
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the application URL by running these commands:
  export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace kafka -l "app=prometheus-kafka-exporter,release=prometheus-kafka-exporter" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
  echo "Visit http://127.0.0.1:8080 to use your application"
  kubectl port-forward $POD_NAME 8080:80
[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]#
[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]#
[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# kubectl get pod -n kafka
NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kafka-0                                      2/2     Running   0          28h
kafka-1                                      2/2     Running   0          28h
kafka-2                                      2/2     Running   0          28h
prometheus-kafka-exporter-7854896758-vxh95   1/1     Running   0          16s
zookeeper-0                                  1/1     Running   0          2d
zookeeper-1                                  1/1     Running   0          2d
zookeeper-2                                  1/1     Running   0          2d

修改svc模式，由于我的Promethues在集群外，我这里手动修改一下nodeport方式 (也可以创建的时候在value.yaml中直接修改好)

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# kubectl get svc -n kafka
NAME                        TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
kafka                       ClusterIP   10.110.245.79    <none>        9092/TCP                     2d
kafka-headless              ClusterIP   None             <none>        9092/TCP,9094/TCP            2d
kafka-jmx-metrics           NodePort    10.102.182.165   <none>        5556:32162/TCP               39h
prometheus-kafka-exporter   ClusterIP   10.100.94.122    <none>        9308/TCP                     44s
zookeeper                   ClusterIP   10.99.142.88     <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d
zookeeper-headless          ClusterIP   None             <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# kubectl edit svc prometheus-kafka-exporter -n kafka
  type: NodePort  #修改为NodePort

修改完成我们访问nodeport测试

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# kubectl get svc -n kafka
NAME                        TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
kafka                       ClusterIP   10.110.245.79    <none>        9092/TCP                     2d
kafka-headless              ClusterIP   None             <none>        9092/TCP,9094/TCP            2d
kafka-jmx-metrics           NodePort    10.102.182.165   <none>        5556:32162/TCP               39h
prometheus-kafka-exporter   NodePort    10.100.94.122    <none>        9308:31444/TCP               2m15s
zookeeper                   ClusterIP   10.99.142.88     <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d
zookeeper-headless          ClusterIP   None             <none>        2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP   2d

[root@k8s-02 prometheus-kafka-exporter]# curl 192.168.31.10:31444
<html>
            <head><title>Kafka Exporter</title></head>
            <body>
            <h1>Kafka Exporter</h1>
            <p><a href='https://i4t.com/metrics'>Metrics</a></p>
            </body>
            </html>

Promethues 集成Exporter

添加Promethues配置文件，将jmx_exporter和Kafka Export配置添加上

kafka exporter

jmx exporter

  - job_name: 'kafka_exporter'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets:
        - 'i4t.com:30882'
        labels:
           env: "abcdocker"
  - job_name: 'kafka_jmx_exporter'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets:
        - 'i4t.com:32162'
        labels:
           env: "abcdocker"

env 为了设置标识,后续区分不同环境

添加完后重启Promethues

Alertmanager 告警配置

[root@prometheus rules]# cat /etc/prometheus/rules/kafka_jmx_exporter.yaml
groups:
  - name: Kafka 集群监控JMX & Kafka Exporter
    rules:
      - alert: "kafka集群脑裂"
        expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_activecontrollercount_value{env="abcdocker"}) by (env) > 1
        for: 0m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '激活状态的控制器数量为{{$value}}，集群可能出现脑裂'
          summary: '{{$labels.env}} 集群出现脑裂，请检查集群之前的网络'
      - alert: "kafka集群没有活跃的控制器"
        expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_activecontrollercount_value{env="abcdocker"}) by (env) < 1
        for: 0m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '激活状态的控制器数量为{{$value}}，没有活跃的控制器'
          summary: '{{$labels.env}} 集群没有活跃的控制器，集群可能无法正常管理'
      - alert: "kafka节点异常"
        expr: count(kafka_server_replicamanager_total_leadercount_value{env="abcdocker"}) by (env) < 3
        for: 0m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群的节点挂了，当前可用节点：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群的节点挂了'
      - alert: "kafka集群出现leader不在首选副本上的分区"
        expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_preferredreplicaimbalancecount_value{env="abcdocker"}) by (env) > 0
        for: 1m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群出现leader不在首选副本上的分区，数量：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群出现leader不在首选副本上的分区，分区副本负载不均衡，考虑使用kafka-preferred-replica-election脚本校正'
      - alert: "kafka集群离线分区数量大于0"
        expr: sum(kafka_controller_kafkacontroller_offlinepartitionscount_value{env="abcdocker"}) by (env) > 0
        for: 0m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群离线分区数量大于0，数量：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群离线分区数量大于0'
      - alert: "kafka集群未保持同步的分区数大于0"
        expr: sum(kafka_server_replicamanager_total_underreplicatedpartitions_value{env="abcdocker"}) by (env) > 0
        for: 0m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群未保持同步的分区数大于0，数量：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群未保持同步的分区数大于0，可能丢失消息'
      - alert: "kafka节点所在主机的CPU使用率过高"
        expr: irate(process_cpu_seconds_total{env="abcdocker"}[5m])*100 > 50
        for: 10s
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群CPU使用率过高，主机：{{$labels.instance}}，当前CPU使用率：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群CPU使用率过高'
      - alert: "kafka集群消息积压告警"
        expr: sum(consumer_lag{env="abcdocker"}) by (groupId, topic, env) > 20000
        for: 30s
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          description: '{{$labels.env}} 集群出现消息积压，消费组：{{$labels.groupId}}，topic：{{$labels.topic}}，当前积压值：{{$value}}'
          summary: '{{$labels.env}} 集群出现消息积压'

重启Promethues后，我们在Alert就可以看到告警信息

我这里已经触发告警，我们在微信就可以看到相关的告警信息

Grafana 监控图表

https://grafana.com/grafana/dashboards/10122-kafka-topics/
导入ID10122

Prometheus Grafana使用Ceph持久化并监控k8s集群
Prometheus 监控VMware_ESXI并配置AlertManager告警
k8s HELM 安装Kafka Zookeeper集群
Prometheus Alertmanager告警持久化_统计告警次数

Prometheus 监控Kafka集群并设置AlertManager告警

JMX Exporter 安装

Kafka Exporter 安装

Promethues 集成Exporter

Alertmanager 告警配置

Grafana 监控图表

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