Zabbix对Kafka topic积压数据监控的解决方案

目录

Kafka需求解决方案

1.监控分析2.监控思路(1) 消费者组管理(2)分区自动发现(3)获取监控项“test-group/test/分区X”的Lag（4）最终脚本3.Zabbix 自动发现配置4.告警信息

Kafka

Apache Kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。

Kafka适合离线和在线消息消费。

Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。

需求

虽然我们在生产环境中可以使用Kafka对业务进行解耦，但这并不意味着业务系统就高枕无忧了。消费者的消费速度是否能够匹配生产速度、过多的消息积压这些都可能影响业务系统的正常运行。

关于业务系统运行状态，虽然我们可以通过业务监控来确定，但是业务监控一般是要对数据进行聚合分析并达到一定的阈值才能触发告警。因此业务监控告警通知时，业务实际已经有问题一段时间了。为应对这种情况，我们一般需要和系统监控进行互补。系统监控会周期性的对硬件、网络、服务器、应用等不同维度进行监控告警，一旦某个组件的状态有问题，那么系统监控会先预警，然后业务系统才可能进一步预警。经过不同监控系统的告警升级，才更能准确的反映业务系统的运行状态。

话说回来，对于上线后的Kafka集群，我们除了要对服务的可用性进行监控外，还要对Topic的消费情况进一步监控。

解决方案

1.监控分析

Lag作为监控指标，它直接反映了一个消费者的运行情况。一个正常工作的消费者，它的Lag值应该很小，甚至是接近于0的，这表示该消费者能够及时地消费生产者生产出来的消息，滞后程度很小。

因此我们将Topic作为我们的监控项，当相关的Topic Lag达到某一阈值时进行多渠道告警。

另经过Kafka运行机制的我们知道：

每个Topic内部需要按照Partition进行再次分区同一个topic的partition只能由同一个消费者组（group）内的一个consumer来消费，分区数决定了同组消费者个数的上限

通过以上“Topic-Partition-消费者组(group)”之间的关系，为了便于我们通过告警信息更快的定位故障点：

监控项命名规则：消费者组(Group)/Topic/Partition，三者组成唯一的监控项；监控项Lag值：获取业务系统中某个消费者组的特定Topic所有分区的Lag值进行告警；

2.监控思路

(1) 消费者组管理

通过Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本，我们可以轻松获取查看指定消费组 消费的所有Topic、及所在分区、最新消费offset、Log最新数据offset、Lag还未消费数量、消费者ID等等信息

1. # 查看消费者组的topic 消费状态
2. bash kafka-consumer-groups.sh –bootstrap-server 192.168.3.55:9090 –describe –group test2_consumer_group
3. TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
4. test 0 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
5. test 1 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
6. test 2 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1
7. test 3 1000000 1000000 0 consumer-1-8688633a-2f88-4c41-89ca-fd0cd6d19ec7 /127.0.0.1 consumer-1

复制代码
(2)分区自动发现

对于Kafka topic的监控我们使用Zabbix监控平台，考虑到后续业务系统的持续性接入，我们通过Zabbix自动发现实现对特定消费者组(Group)和Topic下所有分区自动发现:

1. # 自动发现
2. vim consumer-groups.conf
3. #按消费者组(Group)|Topic格式，写入自动发现配置文件
4. test-group|test
5. # 执行脚本自动发现指定消费者和topic的分区
6. bash consumer-groups.sh discovery
7. {
8.     “data”: [
9.         { “{#GROUP}”:”test-group”, “{#TOPICP}”:”test”, “{#PARTITION}”:”0″ },
10.         { “{#GROUP}”:”test-group”, “{#TOPICP}”:”test”, “{#PARTITION}”:”1″ },
11.         { “{#GROUP}”:”test-group”, “{#TOPICP}”:”test”, “{#PARTITION}”:”3″ },
12.         { “{#GROUP}”:”test-group”, “{#TOPICP}”:”test”, “{#PARTITION}”:”2″ }
13.     ]
14. }

复制代码 自动发现中的GROUP、TOPIC、PARTITION 这三个信息可以用于进一步过滤不同的分区的Lag值和监控系统中的监控项名称:

test-group/test/分区0test-group/test/分区1test-group/test/分区2test-group/test/分区3等其他 test-group/test相关的所有分区

(3)获取监控项“test-group/test/分区X”的Lag

1. # 获取分区0 lag
2. bash consumer-groups.sh lag 0
3. # 获取分区1 lag
4. bash consumer-groups.sh lag 1
5. # 获取分区2 lag
6. bash consumer-groups.sh lag 2
7. # 获取分区3 lag
8. bash consumer-groups.sh lag 3

复制代码
（4）最终脚本

1. vim consumer-groups.sh
2. #!/bin/bash
3. #comment: 根据消费者组监控topic lag，进行监控告警
4. #配置文件说明
5. #消费者组|Topic
6. #test-group|test
7. #获取topic 信息
8. cal_topic() {
9.     if [ $# -ne 2 ]; then
10.         echo “parameter num error, 读取topic信息失败”
11.         exit 1
12.     else
13.         /usr/local/kafka/bin/kafka-consumer-groups.sh –bootstrap-server 192.168.3.55:9092 –describe –group $1 |grep -w $2
14.     fi
15. }
16. #topic+分区自动发现
17. topic_discovery() {
18.     printf “{\n”
19.     printf “\t”data”: [\n”
20.     for line in `cat /data/scripts/consumer-groups.conf`
21.     do
22.         group=`echo ${line} | awk -F’|’ ‘{print $1}’`
23.         topic=`echo ${line} | awk -F’|’ ‘{print $2}’`
24.         cal_topic $group $topic > /tmp/consumer-group-tmp
25.         count=`cat /tmp/consumer-group-tmp|wc -l`
26.         n=0
27.         while read line
28.         do
29.              n=`expr  $n + 1`
30.              #判断最后一行
31.              if [ $n -eq $count ]; then
32.                  topicp=`echo $line | awk ‘{print $1}’`
33.                  partition=`echo $line  | awk ‘{print $2}’`
34.                  printf “\t\t{ “{#GROUP}”:”${group}”, “{#TOPICP}”:”${topicp}”, “{#PARTITION}”:”${partition}” }\n”
35.              else
36.                  topicp=`echo $line | awk ‘{print $1}’`
37.                  partition=`echo $line  | awk ‘{print $2}’`
38.                  printf “\t\t{ “{#GROUP}”:”${group}”, “{#TOPICP}”:”${topicp}”, “{#PARTITION}”:”${partition}” },\n”
39.              fi
40.         done < /tmp/consumer-group-tmp
41.     done
42.     printf “\t]\n”
43.     printf “}\n”
44. }
46. if [ $1 == “discovery” ]; then
47.     topic_discovery
48. elif [ $1 == “lag” ];then
49.     cat /tmp/consumer-group-tmp |awk -v p=$2 ‘{if($2==p){print $5}}’
50. else
51.     echo “Usage: /data/scripts/consumer-group.sh discovery | lag”
52. fi

复制代码
3.Zabbix 自动发现配置

1.自动发现配置

2.监控项原型 通过消费者组、Topic、Partition 组成监控项名称，告警信息中的名称能够帮助我们快定位故障点。

3.触发器 我们lag的初始阈值设置为50，可根据时间情况进行调整。

4.告警信息

1. 告警主机：Kafka_192.168.3.55
2. 主机IP：192.168.3.55
3. 主机组：Kafka
4. 告警时间：2022.03.21 00:23:10
5. 告警等级：Average
6. 告警信息：test-group/test/分区1:数据积压62
7. 告警项目：topic_lag[test,1]
8. 问题详情：
9. test-group/test/1: 62

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