Prometheus+Grafana+kafka_exporter搭建监控系统监控kafka

kafka_exporter 经过 Kafka Protocol Specification 收集 Brokers, Topics 以及 Consumer Groups的相关指标，使用简单，运行高效，相比于以往经过kafka内置的脚本进行收集，因为没有了JVM的运行开销，指标收集时间从分钟级别降到秒级别，便于大规模集群的监控。

git项目地址：https://github.com/danielqsj/kafka_exporter

下载地址： https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases/download/v1.2.0/kafka_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz

docker安装略过

grafana安装

#docker run -d --name=grafana -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro --restart=always -p 3000:3000 grafana/grafana

prometheus启动

#docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 --restart=always -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro  -v /home/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  prom/prometheus

注：提早将须要挂载的目录建立好

#mkdir -pv /home/prometheus/ #touch /home/prometheus/prometheus.yml

登录到kafka服务器下载kafka_exporter

#wget https://github.com/danielqsj/kafka_exporter/releases/download/v1.2.0/kafka_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz # tar -zxvf kafka_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz  # cd kafka_exporter-1.2.0.linux-amd64 # ./kafka_exporter --kafka.server=kafkaIP或者域名:9092 &  #ss -tunl

注：9308是kafka_exporter的端口

登录到prometheus服务器

编写/home/prometheus/prometheus.yml文件

#vim /home/prometheus/prometheus.yml scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.    - job_name: 'prometheus'      static_configs:       - targets: ['localhost:9090']     - job_name: 'kafka'      static_configs:       - targets: ['kafkaIP或者域名:9308']         labels:           instance: kafka@kafkaIP或者域名

重启prometheus

#docker restart prometheus

经过浏览器访问：http://prometheus服务器IP:9090,所添加的kafka_exporter状态为UP，就能够去配置grafana

配置grafana

经过浏览器访问：http://grafana服务器IP:3000，

添加数据源，选择prometheus，填入prometheus服务器IP端口，点击保存

导入监控图表

输入7589，光标往下移，以下图

图表数据就出来了