# Python Kafka 指标监控
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于实时数据流的处理和传递。为了确保 Kafka 集群的运行稳定和应用程序的高可用性，监控 Kafka 的各项指标是至关重要的。本文将探讨如何使用 Python 来实现 Kafka 的指标监控，并提供示例代码以协助实现。
## 为什么需要监控 Kafka
监控 Kafka 的指标可以帮助我们：
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python操作kafka实战教程和kafka配置文件前言应用往Kafka写数据的原因有很多：用户行为分析、日志存储、异步通信等应用。多样化的使用场景带来了多样化的需求：消息是否能丢失？是否容忍重复？消息的吞吐量？消息的延迟？kafka介绍Kafka属于Apache（阿帕奇服务器）组织，是一个高性能、跨语言、分布式发布和订阅消息队列系统。Kafka主要特点有：以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久
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2023-09-25 16:12:46
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使用Kafka Assistant监控Kafka关键指标使用Kafka时，我们比较关心下面这些常见指标。
broker度量指标活跃控制器数量该指标表示 broker 是否就是当前的集群控制器，其值可以是 0 或 1。如果是 1，表示
broker 就是当前的控制器。任何时候，都应该只有一个 broker 是控制器，而且这个 broker
必须一直是集群控制器。如果出现了两个控制器，说明有一个本该退
一 、性能监控1 查看机器负载top：右上角 load average 的 3 个值 1.29 ，0.74， 1.34 代表过去1分钟、5分钟 、15分钟load average假如 load值为5.2, cpu核数为4 ，均值1.3>1 ,则存在进程抢不到CPU。 如下值1.29说明负载较小，均负载在1.29/4 = 0.32如果load值越来
Kafka是什么？Kafka是一个分布式，有分区的，有副本的日志服务系统，由LinkedIn公司开发，并于2011年开源。从本质上来说，Kafka拥有一套可扩展的发布/订阅消息队列架构，并组成了一套分布式的日志系统，这套系统的创建，是为任何一家大公司搭建一套可处理实时数据的统一平台。和许多其他消息队列系统相比（RabbitMQ，ActiveMQ，Redis），Kafka有一些主要的区别：如上面提到
作者小火牛
Kafka概念
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的、持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有
说起kafka的metrics,很多人应该是即陌生又熟悉,
熟悉是因为阅读源码的过程中,不可避免地会看到metrics.add()的代码.而陌生是因为metrics仅仅只是辅助功能,并不是kafka主要逻辑的一部分,并不会引起读者太多的关注.
同时网上关于metrics这一块的分析也较少,这篇文章就带着大家一探metrics的究竟.
在这里首先说
EFAK（Eagle For Apache Kafka，以前称为 Kafka Eagle）EFAK是开源可视化和管理软件。可以查询、可视化、监控kafka集群，是将 kafka 的集群数据转换为图形可视化的工具。Kafka-Eagle 是一款完全开源的对 Kafka 集群及应用做全面监控的系统，其核心由以下几个部分组成： 数据采集：核心数据来源 JMX 和 API 获取； 数据存储：支持 MySQ
模块栏目仪表盘：查看被监控服务的运行状态拓扑图：以拓扑图的方式展现服务直接的关系，并以此为入口查看相关信息追踪：以接口列表的方式展现，追踪接口内部调用过程性能剖析：单独端点进行采样分析，并可查看堆栈信息告警：触发告警的告警列表，包括实例，请求超时等。自动刷新：刷新当前数据内容（我这好像没有自动刷新）仪表盘控制栏第一栏：不同内容主题的监控面板，应用/数据库/容器等第二栏：操作，包括编辑/导出当前数据
kafka1.0.X 官网采集的监控指标：http://kafka.apache.org/0110/documentation.html#monitoring### Kafka性能指标
#### kafka.server
BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec: 每秒消息量
BrokerTopicMetrics,name=BytesInPerSec: 每秒
Kafka-再均衡监听器在为消费者分配新分区或移除旧分区时，可以通过消费者API执行一些应用程序代码，在调用subscribe()方法时传进去一个ConsumerRebalanceListener实例就可以了。public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions)方法会在再均衡开始之前和消费者停止读取
文章目录生产者原理拦截器序列化路由指定消息累加器数据可靠性保证ACKACK应答机制kafka Broker存储原理存储总结高可用架构controller选举主从同步follower故障kafka消费者原理消费策略kafka为什么这么快 生产者原理消息发送的整体流程。生产端主要有两个线程协调运行。这两条线程分别为main线程和sender线程（发送线程）。拦截器拦截器的作用实现消息的定制化（类似于
Producer：生产者，发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其投递到Kafka中。Consumer：消费者，也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。Broker：服务代理节点。主题(topic): Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题
一、kafka_exporter 安装步骤： Kafka_exporter是一款用于将Kafka集群的监控指标暴露给Prometheus的开源工具，可以用于监控Kafka集群的各种状态数据。下面是Kafka_exporter的安装和部署步骤：环境准备 Java环境：Kafka_exporter需要Java环境支持，您可以在Oracle官网下载和安装Java的最新版本。 Kafka版本：Kafka_
使用Kafka Assistant监控Kafka关键指标使用Kafka时，我们比较关心下面这些常见指标。
Kafka Assistant下载地址：http://www.redisant.cn/kabroker度量指标活跃控制器数量该指标表示 broker 是否就是当前的集群控制器，其值可以是 0 或 1。如果是 1，表示
broker 就是当前的控制器。任何时候，都应该只有一个 broke
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原创
2022-12-02 09:55:52
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ps：具体Kafka Flumn SparkStreaming的使用 参考前几篇博客2.4.6.4.1 配置启动Kafka(1) 在slave机器上配置broker1) 点击CDH上的kafka进入kafka功能界面，切换到实例页签，点击下方的“添加角色实例”进入添加角色实例界面。 2) 进入添加角色界面，点击Kafka Br
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2023-08-30 23:13:16
86阅读
Kafka 是现代分布式系统架构中非常常见的组件，Kafka 运行是否正常，消息消费是否正常，都需要重点关注。监控可以从 4 个层面着手，机器、JVM、Kafka Broker、Lag。
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2023-08-08 15:21:10
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MySQL 和 Redis 的监控的核心原理：连到实例执行特定语句命令拉取数据，类似还有 MongoDB，算一类监控场景。要做好Kafka监控：先了解 Kafka基础概念，如Topic（主题）、Partition（分区）、Replica（副本）、AR（Assigned Replicas）、ISR（In-Sync Replicas）、OSR（Out-of-Sync Replicas）、HW（High
原创
2023-07-26 21:30:09
4853阅读
目录1、kafka-eagle概述2、环境和安装1、环境要求2、安装步骤1、下载源码包2、解压3、准备数据库 4、修改kafak-eagle配置文件5、配置环境变量 6、启动kafka-eagle7、主界面 在开发工作中，消费在Kafka集群中消息，数据变化是我们关注的问题，当业务前提不复杂时，我们可以使用Kafka 命令提供带有Zooke
Kafka监控指标与工具
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2023-05-06 15:03:28
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