详细解析 kafka manager 的使用
添加集群
常用参数说明
下面已常用的选项作说明
- Enable JMX Polling
是否开启 JMX 轮训,该部分直接影响部分 kafka broker 和 topic 监控指标指标的获取(生效的前提是 kafka 启动时开启了 JMX_PORT。主要影响如下之指标的查看:
broker-metrics1.png
- Poll consumer information
是否开启获取消费信息,直接影响能够在消费者页面和 topic 页面查看消费信息。
consume-info.png
consume-info3.png - Enable Active OffsetCache
是否开启 offset 缓存,决定 kafka-manager 是否缓存住 topic 的相关偏移量。
其余参数说明
参数名 | 参数说明 | 默认值 | 备注 |
---|---|---|---|
brokerViewUpdatePeriodSeconds | Broker视图周期更新时间/单位(s) | 30 | |
clusterManagerThreadPoolSize | 集群管理线程池大小 | 2 | |
clusterManagerThreadPoolQueueSize | 集群管理线程池列队大小 | 100 | |
KafkaCommandThreadPoolSize | Kafka命令线程池大小 | 2 | |
logkafkaCommandThreadPoolQueueSize | logkafka命令线程池列队大小 | 100 | |
logkafkaUpdatePeriodSeconds | Logkafka周期更新时间/单位(s) | 30 | |
partitionOffsetCacheTimeoutSecs | Partition Offset缓存过期时间/单位(s) | 5 | |
brokerViewThreadPoolSize | Broker视图线程池大小 | 8 | 3 * number_of_brokers |
brokerViewThreadPoolQueue Size | Broker视图线程池队列大小 | 1000 | 3 * total # of partitions across all topics |
offsetCacheThreadPoolSize | Offset缓存线程池大小 | 8 | |
offsetCacheThreadPoolQueueSize | Offset缓存线程池列队大小 | 1000 | |
kafkaAdminClientThreadPoolSize | Kafka管理客户端线程池大小 | 8 | |
kafkaAdminClientTheadPoolQueue Sizec | Kafka管理客户端线程池队列大小 | 1000 | |
kafkaManagedOffsetMetadataCheckMillis | Offset元数据检查时间 | 30000 | (这部分解释属自己理解) |
kafkaManagedOffsetGroupCacheSize | Offset组缓存大小 | 100000 | (这部分解释属自己理解) |
kafkaManagedOffsetGroupExpireDays | Offset组缓存保存时间 | 7 | (这部分解释属自己理解) |
Security Protocol | 安全协议 | PLAINTEXT | [SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL,SSL] |
topic 的管理
topic 列表
下面对画方框的三列做着重解释。
- Brokers Skew% (broker 倾斜率)
该 topic 占有的 broker 中,拥有超过该 topic 平均分区数的 broker 所占的比重。举个例子说明:
broker-skew1.png
上图,我们以一个 6 个分区,2 个副本的 topic 举例,该 topic 一共 6 * 2 = 12 个 分区,分布在 5 个 broker 上,平均一个 broker 应该拥有 2.4 个分区,因为分区为整数,所以 2 个或者 3 个都是属于平均范围,5 个 broker 并没有那个拥有超过平均分区数的,所以 Brokers Skew% 为 0。
如果此时,我将 broker 1 上的分区 1 的副本移动到 broker 2 上,如下图所示:
broker-skew2.png
上图,broker 2 上拥有 4 个分区,超过平均的 2 个或 3 个的平均水平,broker 2 就倾斜了,broker 倾斜率 1/5=20%。
broker-skew3.png
注意如下这种情况也是不计算作倾斜的。
broker-skew4.png
- Brokers Leader Skew% (broker leader 分区倾斜率)
该 topic 占有的 broker 中,拥有超过该 topic 平均 Leader 分区数的 broker 所占的比重。同样举个例子说明:
leader-skew1.png
我们还是以一个 6 个分区,2 个副本的 topic 举例,该 topic 一共有 6 个 Leader 分区,分布在 5 个 broker 上,平均一个 broker 应该拥有 1.2 个 Leader 分区,因为分区为整数,所以 1 个或者 2 个都是属于平均范围,如图所示,5 个 broker 没有那个拥有超过 2 个的 Leader 分区,所以 Brokers Leader Skew% 为 0。
如果此时,我们将 broker3 的 Leader 分区移动到 broker2,如下图所示:
leader-skew2.png
此时,broker2 拥有 3 个 leader 分区,超过平均范围的 2 个,所以 broker2 就 Leader 分区倾斜了,倾斜率 1/5=20%。
- Under Replicated%
该 topic 下的 partition,其中副本处于失效或者失败的比率。失败或者失效是指副本不处于 ISR 队列中。目前控制副本是否处于 ISR 中由 replica.log.max.ms 这个参数控制。
replica.log.max.ms: 如果一个follower在这个时间内没有发送fetch请求或消费leader日志到结束的offset,leader将从ISR中移除这个follower,并认为这个follower已经挂了,默认值 10000 ms
用下图举例说明:
broker1 此时拥有 partition1 和 partition4,其中 partition4 时 Leader,partition1 是副本,如果此时 broker 故障不可用,则会出现如下情况:
under-replicated2.png
under-replicated3.png
上述两张图片时接连展现,先是发现borker1 上 partition4 这个 Leader 分区失效,继而从 ISR 队列中取出 broker4 上的副本作为 Leader 分区,然后在后期同步检测过程中发现broker1 上 partition1 这个副本失效。最后导致的结果就是 partition1 和 partition4 都出于副本失效或者失败的状态。此时 Under Replicated 的数值为:2/6=33%。
under-replicated4.png
总结
上面三个参数对于衡量 topic 的稳定性有重要的影响:
Broker Skew: 反映 broker 的 I/O 压力,broker 上有过多的副本时,相对于其他 broker ,该 broker 频繁的从 Leader 分区 fetch 抓取数据,磁盘操作相对于其他 broker 要多,如果该指标过高,说明 topic 的分区均不不好,topic 的稳定性弱;
Broker Leader Skew:数据的生产和消费进程都至于 Leader 分区打交道,如果 broker 的 Leader 分区过多,该 broker 的数据流入和流出相对于其他 broker 均要大,该指标过高,说明 topic 的分流做的不够好;
Under Replicated: 该指标过高时,表明 topic 的数据容易丢失,数据没有复制到足够的 broker 上。
topic 详情
下面着重讲述红框部分:
topic-detail.png
- Preferred Replicas
分区的副本中,采用副本列表中的第一个副本作为 Leader 的所占的比重,如上图,6 个副本组,其中只有 partition4 不是采用副本中的第一个在 broker1 中的分区作为 leader 分区,所以 Preferred Replicas 的值为 5/6=83%。
preferred replicas.png
In an ideal scenario, the leader for a given partition should be the "preferred replica". This guarantees that the leadership load across the brokers in a cluster are evenly balanced.
上述是关于“优先副本”的相关描述,即在理想的状态下,分区的 leader 最好是 “优先副本”,这样有利于保证集群中 broker 的领导权比较均衡。重新均衡集群的 leadership 可采用 kafka manager 提供的工具:
preferred Leader2.png
topic 操作
操作 | 说明 |
---|---|
Delete Topic | 删除 topic |
Reassign Partitions | 平衡集群负载 |
Add Partitions | 增加分区 |
Update Config | Topic 配置信息更新 |
Manual Partition Assignments | 手动为每个分区下的副本分配 broker |
Generate Partition Assignments | 系统自动为每个分区下的副本分配 broker |
一般而言,手动调整、系统自动分配分区和添加分区之后,都需要调用 Reassign Partition。
-
Manual Partition Assignments
一般当有 Broker Skew 时或者 Broker Leader Skew 后可以借助该功能进行调整,本文前面的 Broker Skew 和 Broker Leader Skew 的说明都借助了该工具。
例如将下图中的 broker1 的分区4 移动到 broker2 上。
manual-partition-assignments.png
- Generate Partition Assignments
该功能一般在批量移动 partition 时比较方便,比如集群新增 broker 或者 topic 新增 partition 后,将分区移动到指定的 broker。
例如下图将 topic 由原来的分布在 5 个 broker 修改为 4 个 broker:
- Update Config
image.png
消费监控
kafka manager 能够获取到当前消费 kafka 集群消费者的相关信息。
cosumer1.png
consumer2.png
cosumer3.png
参考
[1]: Kafka副本同步机制理解
[2]: kafka维护工具使用指南
[3]: kafka 中文文档
[4]: Replication tools