Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(3)之运维管控--集群列表-阿里云开发者社区

提示：本文可能已过期,请点击原文查看：Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(3)之运维管控--集群列表

文章目录

技术交流

运维管控

接入集群

物理集群列表

集群概览

实时流量

历史流量

Broker 信息

Leader Rebalance

Broker详情

基本信息

监控信息

Topic信息 (TODO 页面跳转)

磁盘信息 (TODO 页面跳转)

partition信息

Topic分析

消费者信息

Region信息

Region列表

逻辑集群信息

逻辑集群列表

Controller信息

限流信息

专栏文章列表

项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台

前面的文章简单介绍了如何接入集群,以及Topic的申请和配额申请,这个时候我们还不是很了解Logi-KafkaManager究竟有哪些优点,如何去管理众多的kafka集群;

今天这篇文章,我们就来详细的了解一下;

运维人员如何去了解和管控我们所有的集群

运维管控

运维管控这个菜单栏目下面主要是供运维人员来管理所有集群的;

接入集群

Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger一之集群的接入及相关概念讲解

物理集群列表

列出了所有物理集群,点击一个物理集群进去看详细信息;

如果没有信息请检查一下是否正确开启了JMX; ==> JMX-连接失败问题解决

集群概览

实时流量

指标说明

因为我发送和消费过消息, 为了不让之前的数据干扰; 我们重新把Broker重启一下,Jmx的数据就会清0了; 历史数据清楚就去数据库中把_metrics结尾的表数据全部清空;

执行下面的代码,验证一下实时流量的指标准不准确;

下面的代码表示的是: 60S秒发送60条消息; 每条消息大小1个字节; 但是在这60S内只发送一次消息; 因为将linger.ms=60000, 设置为60秒后发送;

那么期望中的实时指标是;

    @Test
    void contextLoads() {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "xxxxxxx");
            props.put("acks", "all");
            props.put("retries", 0);
            props.put("batch.size", 16384000);
            props.put("linger.ms", 60000);
            props.put("buffer.memory", 335544320);
            props.put("client.id", "appId_000001_cn.Test2");
            props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
            for(int i = 0; i < 60; i++){
                //将一个消息设置大一点
                byte[] log = new byte[1024];
                String slog = new String(log);
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>("Test2",0, Integer.toString(i),  slog));
            }
        try {
            Thread.sleep(62000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        producer.close();
    }

messagesIn:每秒发送到kafka的消息条数 = 1条

byteIn:每秒发送到kafka的字节数 = 1字节

totalProduceReques:每秒总共发送的请求数 = 1/60=0.017 这里是请求数量,因为60s内实际上只发送了一次请求;

执行代码然后看结果

基本上是符合我们预期的,实时流量数据还是准确的;

除了上面几个指标,我们应该还要关注下面几个异常指标，正常情况下他们都是0; 如果不为0的情况说明可能就有异常了,运维同学就应该去查查异常日志了;

byteRejected(B/s) 每秒被拒绝的字节数

failedFetchRequest 每秒拉取失败的请求数

failedProduceRequest 每秒发送失败的请求数

messageIn/totalProduceRequest 消息条数/总请求数也可以关注一下; 假如他们的结果=1; 说明没有批量发送,一条消息就发送了一个请求了

历史流量

指标说明

历史数据都存放在_metrics结尾的表中;

Broker 信息

上面左边部分是对所有Broker峰值使用率的看板, 可以通过这个图简单了解一下Broker的峰值情况, 那么这个使用率是怎么计算的,计算的到底准不准确,得需要去源码里面看看, 这个图我们可以作为一个参考值来了解;

副本状态图, 可以理解为在 ISR中的是同步；不在ISR中的是未同步;

我们现在把其中一台Broker 1 关机模拟Broker宕机等异常情况; 可以看到变成了下面这样子;

图中可以看到, 1的状态为未使用, 0,2 两台broker的副本状态都变成了未同步 ;

副本状态:

失效副本分区的个数大于0 则这个副本状态就展示未同步 ; 失效副本分区的个数UnderReplicatedPartitions 是通过JMX访问kafka.server:type=ReplicaManager,name=UnderReplicatedPartitions获取到的值;如果获取的UnderReplicatedPartitions值大于0，有可能是某个Broker的问题，也有可能引申到整个集群的问题，也许还要引入其他一些信息、指标等配合找出问题之所在。

注意：如果Kafka集群正在做分区迁移（kafka-reassign-partitions.sh）的时候，这个值也会大于0。

更多关于失效副本分区数异常问题排查请看失效副本的诊断及预警

理解了副本状态的意思,那上图我们就可以理解了; 之所以Broker[0,2] 都显示未同步,是因为 Broker 2中含有[0,2]的副本; Broker2宕机了,失效副本分区的个数就大于0了

删除操作:

当Broker下线的时候,可以执行删除操作, 一般是当你把这个Broker移除集群的时候你就可以去删除掉他, 不过删除之后,如果重新加入到集群还是会被添加回来的; 如果仅仅只是Broker宕机就不要删除了;

Leader Rebalance

想要知道这个功能用来干什么, 那么我们得先了解一个概念 leader 均衡机制;

Leader 均衡机制（auto.leader.rebalance.enable=true）

当一个broker停止或崩溃时，这个broker中所有分区的leader将转移给其他副本。这意味着在默认情况下，当这个broker重新启动之后，它的所有分区都将仅作为follower，不再用于客户端的读写操作。

为了避免这种不平衡，Kafka有一个首选副本的概念。如果一个分区的副本列表是1，5，9，节点1将优先作为其他两个副本5和9的leader，因为它较早存在于副本中。你可以通过运行以下命令让Kafka集群尝试恢复已恢复正常的副本的leader地位：。不会导致负载不均衡和资源浪费，这就是leader的均衡机制

# kafka版本 <= 2.4
> bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper zk_host:port/chroot
# kafka新版本
> bin/kafka-preferred-replica-election.sh --bootstrap-server broker_host:port

kafka平衡leader

在配置文件conf/ server.properties中配置开启（默认就是开启）auto.leader.rebalance.enable = true

与其相关的配置还有

leader.imbalance.check.interval.seconds partition 检查重新 rebalance 的周期时间 ; 默认300秒;

leader.imbalance.per.broker.percentage 标识每个 Broker 失去平衡的比率，如果超过改比率，则执行重新选举 Broker 的 leader；默认比例是10%;

这个比率的算法是：broker不平衡率=非优先副本的leader个数/总分区数，

假如一个topic有3个分区[0,1,2],并且3个副本 ,正常情况下,[0,1,2]分别都为一个leader副本; 这个时候 0/3=0%;

上面几个配置都是 && 的关系; 同时满足才能触发再平衡;

调优建议：考虑到leader重选举的代价比较大，可能会带来性能影响，也可能会引发客户端的阻塞，生产环境建议设置为false。或者周期设置长一点,比如一天一次;

那么如果我们关闭了均衡机制 , 或者周期时间比较长, 也就有可能造成上面说的问题, 那么Kafka-manager就提供了一个手动再平衡的操作;

假如有一台Broker宕机了, 等它重启之后, 并且等它副本同步完成之后(为了副本同步与再平衡错开一下), 运维管理人员就可以操作一下这个 Leader Rebalance ;手动触发一下再平衡;

举个栗子🌰

首先将broker的自动均衡关闭auto.leader.rebalance.enable = false ; 并且逐个重启

查看一下某个Topic在各个broker的 Leader分布情况 ;

我们这里看看TEST3这个TOPIC的情况;

Broker-0

Broker-1

Broker-2

在逐个启动完成的时候他们的Leader分布情况如下;

Broker Leader

2 0,1,2,3

因为Broker-2是我启的第一台; 所以所有分区的Leader都集中在这一台机器上; 而后面启动的Broker都没有分配到Leader;

这样的情况明显不合理; 所以我们需要执行一次再均衡;

手动执行再均衡策略；下拉选中的Broker; 这里选择Broker的作用是选择这台Broker上的所有Topic来进行再均衡

再均衡之后再看看Leader情况

Broker Leader

0 2,3

1 0

2 1

可以看到均衡之后的结果,Broker-0 分配了2个Leader ; 自动恢复到了之前的分配情况;

PS: Leader Rebalance 时候选择的Broker的作用是针对该Broker下面的所有Topic来进行再均衡; 假如你3台Broker上的Topic都一样,那选哪个Broker都一样

Broker详情

基本信息

展示了当前Broker的基本信息和实时流量历史流量 ; 注意这里的流量信息展示的是当前这一台Broker的流量; 集群概览那里展示的是整个物理集群的所有流量信息(Brokers之和);

监控信息

按照时间轴展示多个指标信息,当然指标也是当前选中的Broker的指标信息;

Topic信息 (TODO 页面跳转)

展示当前Broker下有哪些Topic；更为详细的介绍情况 TODO…

磁盘信息 (TODO 页面跳转)

展示当前Broker的一些磁盘信息; 但是此功能需要接入滴滴的 kafka-gatway 组件才可以生效; 目前该组件为企业服务,暂未有开源计划; 更为详细的介绍请看 TODO…

partition信息

展示当前Broker的partition信息, 列出当前Broker所有Topic的 Leader 和副本以及未同步副本情况;

在上面的 Leader Rebalance 模块中,其实已经说明讲解了一部分这里的信息情况;

例如Broker-0宕机了,可以看到那些在Broker-0中存在对应副本的Topic, 清晰的展示了哪些副本是没有同步的; 像下面的TEST2在Broker-0中不含有副本,所有它的状态是已同步;

Topic分析

当前Broker的Topic基本信息,其实这里的信息在 最左边的基本信息里面有了

不过这里展示的是最近一分钟的数据,而且把所有Topic的数据列出来展示对比;

我们模拟一下批量发送消息,给TEST2 TEST3的TOPIC发个1万条消息

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic TEST3 --num-records 10000 --record-size 100 --throughput 100  --producer-props bootstrap.servers=xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic TEST2 --num-records 10000 --record-size 100 --throughput 100  --producer-props bootstrap.servers=xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092

看看展示的数据

通过这个数据可以看到当前Broker下最近一分钟的Topic活动状态; 可以看到哪个Topic比较活跃; 图中的百分比应该算的有问题,去提一个BUG;

消费者信息

展示当前Broker下的所有消费组信息, Location 表示数据是从Broker上获取的(老版本存放在ZK中); 注意刚启动的时候这里可能为空,一分钟之后执行获取Consumer的任务才会获取到

Region信息

Region列表

展示的是当前物理集群下划分的所有Region;

我们主要看上面的几个参数

预估容量: 很多人对这个数值比较疑惑, 也不知道怎来的; 我们找找源码就知道它是怎么来的了;

此数值计算的是当前Region下面能够承受的最大流量值 ;比如上面的表示最大支持 360M/s; 但是这个值其实是一个非常模糊的预估值,是需要运维管理人员去设置的,如果没有设置默认的就是每台Broker 最大流量值是 120M/s;

运维管理人员需要对自己的Broker能够承受的峰值流量有个数; 然后设置完成可以直观的了解到此Region是否能够承受住峰值流量;

实际流量: 从历史数据中计算一下实际的峰值流量;

预估流量: 实际流量+ 新申请的Topic的预估流量;

解释一下; 我们新申请的Topic，这个时候还没有流量进来, 但是我们要给这个新申请的Topic预留一个Buffer; 我们在申请Topic的时候不是有让填写一个预估峰值流量么;

但是当前代码里面实际流量=预估流量; 待优化

那么如何修改Broker能够承受的峰值流量呢?

点击 运维管控 ->平台管理->平台配置 填写如下信息

配制键: REGION_CAPACITY_CONFIG

配置值Json串; 它是一个array

[{
  "clusterId": 4, //物理集群的ID
  "duration": 10, //持续时间,为了最大值最小值对实际流量产生的紊乱，才有这么一个值,具体含义就不分析了,默认值就是10
  "latestTimeUnitMs": 604800000,// 表示计算的是最近多少天内的数据;比如这个默认值是7天;7 * 24 * 60 * 60 * 1000L
  "maxCapacityUnitB": 125829120 //预估容量;默认值是120 * 1024 * 1024 ;也就是120M; 针对的是单台Broker
}, {
  "clusterId": 5,
  "duration": 10,
  "latestTimeUnitMs": 604800000,
  "maxCapacityUnitB": 125829120
}]

PS: 上面的配置每个都是针对物理集群下面的所有Broker; 比如我设置的clusterId=4的物理集群的maxCapacityUnitB=125829120;(120M),那么这个物理集群下面的所有Region下面的Broker;给的预估容量都是120M

上面的计算是每隔12小时才会计算一次;

针对这一块,后续社区应该会做优化改造,或者让预估容量可以自动计算平台配置那里也不方便; 或者社区也会做修改

逻辑集群信息

逻辑集群列表

展示当前物理集群的所有逻辑集群信息;

创建逻辑集群讲解请看【KafkaManager 二】集群的接入及相关概念讲解

Controller信息

展示Controller的变更历史和设置候选Controller

关于Controller

控制器组件（Controller），是 Apache Kafka 的核心组件。它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一台 Broker 都能充当控制器的角色，但是，在运行过程中，只能有一个 Broker 成为控制器，行使其管理和协调的职责

更为详细内容请参考Kafka的Controller Broker是什么

设置了候选Controller之后 : Controller将会优先从选中的Broker中选举 ; 这个功能使用的场景可能是

你知道哪几台Broker比较空闲 , 想让他们承担Controller的责任;

限流信息

这里展示的是当前物理集群中此时此刻正在被限流的所有Topic信息;

还记得我们上一篇文章有也有讲过限流的相关么【KafkaManager 三】kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)

那里是查看当前的Topic是否被限流了

关于kafka的配额限流 kafka中的配额管理（限速）机制

那么我们这里的限流信息怎么看呢?什么时候出来呢？

那我们来制造一个Producer发生限流的场景;

1.设置一个限流配置

    // 添加限流信息
sh bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server broker1:9092 --alter --add-config 'producer_byte_rate=100,consumer_byte_rate=100' --entity-type clients --entity-name appId_000001_cn.Test2

上面的命令的意思是在broker1:9092上添加一个针对客户端clientName = appId_000001_cn.Test2 加上一个限流配置;

生产者producer 的速率是100b/s ; 消费组consumer的速率是100b/s ;

不放心我们也可以去zk上看看是不是配置成功了

2.生产消息

@Test
    void contextLoads() throws InterruptedException {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "broker1:9092");
            props.put("acks", "all");
            props.put("retries", 0);
            props.put("batch.size", 110);
            props.put("linger.ms", 0);
            props.put("client.id", "appId_000001_cn.Test2");
            props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
            for(int i = 0; i < 1000; i++){
                //将一个消息设置大一点
                byte[] log = new byte[100];
                String slog = new String(log);
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>("Test2",0, Integer.toString(i),  slog));
                System.out.println("i="+i);
            }
        try {
            Thread.sleep(62000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        producer.close();
    }

上面的代码表示每次发送100b的消息出去,并且是立即发送; 因为我们设置的限流速度是100b/s；那么妥妥的就被限流了嘛;

注意：客户端id设置的为 appId_000001_cn.Test2 ;跟我们上面针对的客户端限流名称一样才会生效;

执行代码之后我们再看看效果;

限流的Topic就展示出来了,当然这个展示的是当前限流的；等它不限流了就会消息;

PS：这里有个要注意的地方就是,这里展示的是针对单个Topic的限流信息; 我们知道kafka当前是不支持针对Topic这一维度来进行限流配置的; 当然想要自己实现针对Topic限流也很简单,只需要让每个Topic的client.id不一样；然后针对每个topic的client.id做限流配置就行; 看上面我设置的客户端是 appId_000001_cn.Test2 这样的格式; 但是自己这样去做非常麻烦；不建议自己去做; 上篇文章有讲过【KafkaManager 三】kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)

如果只是开源版本的话这一块功能还是用不上了(自己做麻烦主要是)

不过滴滴的kafka-gateway 是支持这个功能的; 但是kafka-gateway 是滴滴的商业服务,暂未开源; kafka-gateway 在原生的kafka上做了很多的增强; 想要使用kafka-gateway的开源联系滴滴官方

Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(3)之运维管控--集群列表

集群概览

实时流量

Broker 信息

Topic分析

消费者信息

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景

热门

活动广场

任务中心

开发者评测

高校计划

乘风者计划

训练营

阿里云MVP

话题

直播

下载

镜像站

技术资料

插件

Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(3)之运维管控--集群列表

集群概览

实时流量

Broker 信息

Topic分析

消费者信息

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景