本文使用Burrow和Telegraf搭建Kafka的监控体系。然后，简单介绍一下其他的，比如Kafka Manager，Kafka Eagle，Confluent Control Center等。

如果你对kafka比较陌生，请参考：Kafka基础知识索引

Burrow

依赖路径

使用Burrow拉取kafka的监控信息，然后通过telegraf进行收集，最后写入到influxdb中。使用grafana进行展示。

安装

从github下载二进制文件解压即可。

Burrow是Kafka社区committer亲自编写的，能够监控消费端端情况。不过没有UI界面，开发语言使用的是Go。此项目活跃度不是很高，但已经够用了。

主要的配置文件

burrow可以支持同时获取多个集群的信息，比如，我有两个集群 dm和 databus，那么我的配置文件就可以是下面这样。

[general]
pidfile="burrow.pid"
stdout-logfile="burrow.out"
access-control-allow-origin="mysite.example.com"

[logging]
filename="logs/burrow.log"
level="info"
maxsize=100
maxbackups=30
maxage=10
use-localtime=false
use-compression=true

[zookeeper]
servers=[ "192.168.54.159:2181"]
timeout=6
root-path="/burrow"

[client-profile.databus]
client-id="burrow-databus"
kafka-version="0.10.0"

[cluster.databus]
class-name="kafka"
servers=[ "192.168.86.57:9092","192.168.128.158:9092" ]
client-profile="databus"
topic-refresh=120
offset-refresh=30

[consumer.databus]
class-name="kafka"
cluster="databus"
servers=[ "192.168.86.57:9092","192.168.128.158:9092" ]
client-profile="databus"
group-blacklist="^(console-consumer-|python-kafka-consumer-|quick-).*$"
group-whitelist=""

[client-profile.dm]
client-id="burrow-dm"
kafka-version="0.10.0"

[cluster.dm]
class-name="kafka"
servers=[ "192.168.204.156:9092","192.168.87.50:9092" ]
client-profile="dm"
topic-refresh=120
offset-refresh=30

[consumer.dm]
class-name="kafka"
cluster="dm"
servers=[ "192.168.204.156:9092","192.168.87.50:9092" ]
client-profile="databus"
group-blacklist="^(console-consumer-|python-kafka-consumer-|quick-).*$"
group-whitelist=""


[httpserver.default]
address=":8000"

[storage.default]
class-name="inmemory"
workers=20
intervals=15
expire-group=604800
min-distance=1

然后，使用nohup命令启动即可。

nohup ./burrow -config-dir=./config &

验证

获取配置的kafka集群。 http://localhost:8000/v3/kafka
获取某个集群的消费者信息。 http://localhost:8000/v3/kafka/databus/consumer

Grafana配置

1、创建变量

过滤出所有集群，这样就可以使用选择框进行集群选择。

2、创建图表

通过cluster过滤集群，然后选择监控项。可以通过group进行分组。

监控项

burrow_group 监控消费者信息。包括

lag
offset
status
total_lag
patition_count

burrow_patition 监控更加详细的分区信息，包括

lag
offset
status

burrow_topic 监控主题相关信息，包括

offset

一、Kafka Manager

最受欢迎的一个，scala编写 且仅提供源码下载需要自己sbt编译。【编译过程极其 o(≧口≦)o】

支持管理多个集群、选择副本、副本重新分配以及创建Topic、Consumer信息查看等功能。

除了编译困难，在拉取大型kafka集群的信息时，会占用大量资源。

二、Kafka Eagle

国人自己开发，在Kafka QQ群里很多人推崇，因为界面很干净漂亮，上面有很好的数据展现。权限报警比较完善，支持钉钉，微信，邮件等报警方式。支持使用ksql查询数据。

三、Confluent Control Center

Control Center是目前能收集到的功能最齐全的Kafka监控框架，but只有购买了Confluent企业版才有，付费的

官方文档 ：https://docs.confluent.io/current/quickstart/index.html

注：安装极为繁琐（https://docs.confluent.io/current/installation/installing_cp/zip-tar.html#prod-kafka-cli-install）

需要使用企业版提供的kafka，否则需要将kafka引入4个jar，修改配置文件。

另外此服务需要依赖schema-registry、connect-distributed、及kafka-rest等服务，需要开5个端口

四、Kafka Monitor

炮灰

五、Kafka Offset Monitor

炮灰

End

以上，就是常用的kafka监控组件。

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