<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
《Zabbix對Kafka topic積壓資料監控》一文的目的是通過Zabbix自動發現實現對多個消費者組的Topic及Partition的Lag進行監控。因在實際監控中發現有問題,為給感興趣的讀者不留坑,特通過此文對監控進行優化調整。
# 未優化前的計算方式: # 自動發現組態檔 vim consumer-groups.conf #按消費者組(Group)|Topic格式,寫入自動發現組態檔 test-group|test # 執行指令碼自動發現指定消費者和topic的分割區 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" } ] }
經過上線驗證,當自動發現組態檔只有一個test-group|test
是沒有問題的,但當我們按需求再接入test-group|test1
(即test-group消費者組的第二個Topic)時,自動發現的結果如下:
# 未優化前的計算方式: vim consumer-groups.conf #按消費者組(Group)|Topic格式,寫入自動發現組態檔 test-group|test test-group|test1 # 執行指令碼自動發現指定消費者和topic的分割區 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" } { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test1", "{#PARTITION}":"0" }, { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test2", "{#PARTITION}":"1" }, { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test3", "{#PARTITION}":"2" } ] }
瞭解Zabbix自動發現格式的同學會發現,每個Topic的Partition會出現','
,這種格式是不符合規範,這就是導致我們的監控項會出現問題,因此我們需要進一步修改指令碼。
經修改後,最終效果應該如下:
# 優化後的計算方式: vim consumer-groups.conf #按消費者組(Group)|Topic格式,寫入自動發現組態檔 test-group|test test-group|test1 # 執行指令碼自動發現指定消費者和topic的分割區 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" }, { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test1", "{#PARTITION}":"0" }, { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test1", "{#PARTITION}":"1" }, { "{#GROUP}":"test-group", "{#TOPICP}":"test1", "{#PARTITION}":"2" } ] }
經過自動發現後的資料,我們可以進一步獲取不同分割區的lag
# 優化後的計算方式: # test-group test分割區0 lag bash consumer-groups.sh lag test-group test 0 # test-group test分割區1 lag bash consumer-groups.sh lag test-group test 1 # test-group test1分割區0 lag bash consumer-groups.sh lag test-group test1 0
通過命令可以看到,我們的引數通過消費者組、Topic、Partition來獲取最終的lag值,如果不加消費者區分,那麼無法區分不同消費者組和不同Topic相應的lag結果:
# 未優化前的計算方式: # 獲取分割區0 lag bash consumer-groups.sh lag 0 # 獲取分割區1 lag bash consumer-groups.sh lag 1 # 獲取分割區2 lag bash consumer-groups.sh lag 2 # 獲取分割區3 lag bash consumer-groups.sh lag 3
# 自動發現組態檔 vim consumer-groups.conf #按消費者組(Group)|Topic格式,寫入自動發現組態檔 test-group|test test-group|test1 # 自動發現、lag計算指令碼 vim consumer-groups.sh #!/bin/bash ##comment: 根據消費者組監控topic lag,進行監控告警 #組態檔說明 #消費者組|Topic #test-group|test #獲取topic 資訊 cal_topic() { if [ $# -ne 2 ]; then echo "parameter num error, 讀取topic資訊失敗" exit 1 else /usr/local/kafka/bin/./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.3.55:9092 --describe --group $1 |grep -w $2|grep -v none fi } #topic+分割區自動發現 topic_discovery() { printf "{n" printf "t"data": [n" m=0 num=`cat /etc/zabbix/monitor_scripts/consumer-groups.conf|wc -l` for line in `cat /etc/zabbix/monitor_scripts/consumer-groups.conf` do m=`expr $m + 1` 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` #判斷最後一行 if [ $n -eq $count ] && [ $m -eq $num ]; then topicp=`echo $line | awk '{print $1}'` partition=`echo $line | awk '{print $2}'` printf "tt{ "{#GROUP}":"${group}", "{#TOPICP}":"${topicp}", "{#PARTITION}":"${partition}" }n" else topicp=`echo $line | awk '{print $1}'` partition=`echo $line | awk '{print $2}'` printf "tt{ "{#GROUP}":"${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 cal_topic $2 $3 > /tmp/consumer-group cat /tmp/consumer-group |awk -v t=$3 -v p=$4 '{if($1==t && $2==p ){print $5}}' else echo "Usage: /data/scripts/consumer-group.sh discovery | lag" fi # 手動執行 ## 自動發現 bash consumer-groups.sh discovery ## test-group test分割區0 lag bash consumer-groups.sh lag test-group test 0
vim userparameter_kafka.conf UserParameter=topic_discovery,bash /data/scripts/consumer-groups.sh discovery UserParameter=topic_log[*],bash /data/scripts/consumer-groups.sh lag "$1" "$2" "$3"
告警主機:Kafka_192.168.3.55 主機IP:192.168.3.55 主機組:Kafka 告警時間:2022.03.21 00:23:10 告警等級:Average 告警資訊:test-group/test/分割區1:資料積壓100 告警專案:topic_lag[test-group,test,1] 問題詳情: test-group/test/1: 62
到此這篇關於Zabbix對Kafka topic積壓資料監控的文章就介紹到這了,更多相關Zabbix積壓資料監控內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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