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Zabbix對Kafka?topic積壓數(shù)據(jù)監(jiān)控的解決方案

 更新時間:2022年07月01日 15:42:30   作者:木訥大叔愛運(yùn)維  
這篇文章主要介紹了Zabbix對Kafka?topic積壓數(shù)據(jù)監(jiān)控的解決方案,它與Apache Storm和Spark非常好地集成,用于實(shí)時流式數(shù)據(jù)分析,需要的朋友跟隨小編一起看看吧

Kafka

Apache Kafka是一個分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)和一個強(qiáng)大的隊(duì)列,可以處理大量的數(shù)據(jù),并使您能夠?qū)⑾囊粋€端點(diǎn)傳遞到另一個端點(diǎn)。

Kafka適合離線和在線消息消費(fèi)。

Kafka消息保留在磁盤上,并在群集內(nèi)復(fù)制以防止數(shù)據(jù)丟失。Kafka構(gòu)建在ZooKeeper同步服務(wù)之上。它與Apache Storm和Spark非常好地集成,用于實(shí)時流式數(shù)據(jù)分析。

需求

雖然我們在生產(chǎn)環(huán)境中可以使用Kafka對業(yè)務(wù)進(jìn)行解耦,但這并不意味著業(yè)務(wù)系統(tǒng)就高枕無憂了。消費(fèi)者的消費(fèi)速度是否能夠匹配生產(chǎn)速度、過多的消息積壓這些都可能影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

關(guān)于業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),雖然我們可以通過業(yè)務(wù)監(jiān)控來確定,但是業(yè)務(wù)監(jiān)控一般是要對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析并達(dá)到一定的閾值才能觸發(fā)告警。因此業(yè)務(wù)監(jiān)控告警通知時,業(yè)務(wù)實(shí)際已經(jīng)有問題一段時間了。為應(yīng)對這種情況,我們一般需要和系統(tǒng)監(jiān)控進(jìn)行互補(bǔ)。系統(tǒng)監(jiān)控會周期性的對硬件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、應(yīng)用等不同維度進(jìn)行監(jiān)控告警,一旦某個組件的狀態(tài)有問題,那么系統(tǒng)監(jiān)控會先預(yù)警,然后業(yè)務(wù)系統(tǒng)才可能進(jìn)一步預(yù)警。經(jīng)過不同監(jiān)控系統(tǒng)的告警升級,才更能準(zhǔn)確的反映業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

話說回來,對于上線后的Kafka集群,我們除了要對服務(wù)的可用性進(jìn)行監(jiān)控外,還要對Topic的消費(fèi)情況進(jìn)一步監(jiān)控。

解決方案

1.監(jiān)控分析

Lag作為監(jiān)控指標(biāo),它直接反映了一個消費(fèi)者的運(yùn)行情況。一個正常工作的消費(fèi)者,它的Lag值應(yīng)該很小,甚至是接近于0的,這表示該消費(fèi)者能夠及時地消費(fèi)生產(chǎn)者生產(chǎn)出來的消息,滯后程度很小。

因此我們將Topic作為我們的監(jiān)控項(xiàng),當(dāng)相關(guān)的Topic Lag達(dá)到某一閾值時進(jìn)行多渠道告警。

另經(jīng)過Kafka運(yùn)行機(jī)制的我們知道:

  • 每個Topic內(nèi)部需要按照Partition進(jìn)行再次分區(qū)
  • 同一個topic的partition只能由同一個消費(fèi)者組(group)內(nèi)的一個consumer來消費(fèi),分區(qū)數(shù)決定了同組消費(fèi)者個數(shù)的上限

通過以上“Topic-Partition-消費(fèi)者組(group)”之間的關(guān)系,為了便于我們通過告警信息更快的定位故障點(diǎn):

  • 監(jiān)控項(xiàng)命名規(guī)則:消費(fèi)者組(Group)/Topic/Partition,三者組成唯一的監(jiān)控項(xiàng);
  • 監(jiān)控項(xiàng)Lag值:獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中某個消費(fèi)者組的特定Topic所有分區(qū)的Lag值進(jìn)行告警;

2.監(jiān)控思路

(1) 消費(fèi)者組管理

通過Kafka自帶的kafka-consumer-groups.sh腳本,我們可以輕松獲取查看指定消費(fèi)組 消費(fèi)的所有Topic、及所在分區(qū)、最新消費(fèi)offset、Log最新數(shù)據(jù)offset、Lag還未消費(fèi)數(shù)量、消費(fèi)者ID等等信息

# 查看消費(fèi)者組的topic 消費(fèi)狀態(tài)
bash kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.3.55:9090 --describe --group test2_consumer_group
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
test 0 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
test 1 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
test 2 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
test 3 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1

(2)分區(qū)自動發(fā)現(xiàn)

對于Kafka topic的監(jiān)控我們使用Zabbix監(jiān)控平臺,考慮到后續(xù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的持續(xù)性接入,我們通過Zabbix自動發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)對特定消費(fèi)者組(Group)和Topic下所有分區(qū)自動發(fā)現(xiàn):

# 自動發(fā)現(xiàn)
vim consumer-groups.conf
#按消費(fèi)者組(Group)|Topic格式,寫入自動發(fā)現(xiàn)配置文件
test-group|test
# 執(zhí)行腳本自動發(fā)現(xiàn)指定消費(fèi)者和topic的分區(qū)
bash consumer-groups.sh discovery
{
    "data": [
        { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"0" },
        { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"1" },
        { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"3" },
        { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test", "{#PARTITION}":"2" }
    ]
}

自動發(fā)現(xiàn)中的GROUP、TOPIC、PARTITION 這三個信息可以用于進(jìn)一步過濾不同的分區(qū)的Lag值和監(jiān)控系統(tǒng)中的監(jiān)控項(xiàng)名稱:

  • test-group/test/分區(qū)0
  • test-group/test/分區(qū)1
  • test-group/test/分區(qū)2
  • test-group/test/分區(qū)3
  • 等其他 test-group/test相關(guān)的所有分區(qū)

(3)獲取監(jiān)控項(xiàng)“test-group/test/分區(qū)X”的Lag

# 獲取分區(qū)0 lag
bash consumer-groups.sh lag 0
# 獲取分區(qū)1 lag
bash consumer-groups.sh lag 1
# 獲取分區(qū)2 lag
bash consumer-groups.sh lag 2
# 獲取分區(qū)3 lag
bash consumer-groups.sh lag 3

(4)最終腳本

vim consumer-groups.sh
#!/bin/bash
#comment: 根據(jù)消費(fèi)者組監(jiān)控topic lag,進(jìn)行監(jiān)控告警
#配置文件說明
#消費(fèi)者組|Topic
#test-group|test
#獲取topic 信息
cal_topic() {
    if [ $# -ne 2 ]; then
        echo "parameter num error, 讀取topic信息失敗"
        exit 1
    else
        /usr/local/kafka/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.3.55:9092 --describe --group $1 |grep -w $2
    fi
}
#topic+分區(qū)自動發(fā)現(xiàn)
topic_discovery() {
    printf "{\n"
    printf "\t\"data\": [\n"
    for line in `cat /data/scripts/consumer-groups.conf`
    do
        group=`echo ${line} | awk -F'|' '{print $1}'`
        topic=`echo ${line} | awk -F'|' '{print $2}'`
        cal_topic $group $topic > /tmp/consumer-group-tmp
        count=`cat /tmp/consumer-group-tmp|wc -l`
        n=0
        while read line
        do
             n=`expr  $n + 1`
             #判斷最后一行
             if [ $n -eq $count ]; then
                 topicp=`echo $line | awk '{print $1}'`
                 partition=`echo $line  | awk '{print $2}'`
                 printf "\t\t{ \"{#GROUP}\":\"${group}\", \"{#TOPICP}\":\"${topicp}\", \"{#PARTITION}\":\"${partition}\" }\n"
             else
                 topicp=`echo $line | awk '{print $1}'`
                 partition=`echo $line  | awk '{print $2}'`
                 printf "\t\t{ \"{#GROUP}\":\"${group}\", \"{#TOPICP}\":\"${topicp}\", \"{#PARTITION}\":\"${partition}\" },\n"
             fi
        done < /tmp/consumer-group-tmp
    done
    printf "\t]\n"
    printf "}\n"
}


if [ $1 == "discovery" ]; then
    topic_discovery
elif [ $1 == "lag" ];then
    cat /tmp/consumer-group-tmp |awk -v p=$2 '{if($2==p){print $5}}'
else
    echo "Usage: /data/scripts/consumer-group.sh discovery | lag"
fi

3.Zabbix 自動發(fā)現(xiàn)配置

1.自動發(fā)現(xiàn)配置

2.監(jiān)控項(xiàng)原型 通過消費(fèi)者組、Topic、Partition 組成監(jiān)控項(xiàng)名稱,告警信息中的名稱能夠幫助我們快定位故障點(diǎn)。

3.觸發(fā)器 我們lag的初始閾值設(shè)置為50,可根據(jù)時間情況進(jìn)行調(diào)整。

4.告警信息

告警主機(jī):Kafka_192.168.3.55
主機(jī)IP:192.168.3.55
主機(jī)組:Kafka
告警時間:2022.03.21 00:23:10
告警等級:Average
告警信息:test-group/test/分區(qū)1:數(shù)據(jù)積壓62
告警項(xiàng)目:topic_lag[test,1]
問題詳情:
test-group/test/1: 62

到此這篇關(guān)于Zabbix對Kafka topic積壓數(shù)據(jù)監(jiān)控的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Zabbix Kafka 監(jiān)控內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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