Kafka监控指标是确保其平稳运行和及时处理问题的关键。以下是一些重要的监控参数：
集群健康状态
- Broker数量和可用性：监控Kafka集群中Broker的数量及其运行状态。
- 未同步的副本数（UnderReplicated Partitions）：监控分区副本的同步状态，确保数据一致性。
消费者组状态
- 消费者组成员数（ConsumerGroupMembers）：监控消费者组中的成员数量。
- 消费延迟（ConsumerGroupLag）：计算每个主题分区的最新和最早偏移量的差值，以评估消费延迟。
- 最后消费时间（LastConsumeTimestamp）：监控消费者组的最后消费时间，以识别潜在的延迟问题。
消息积压
- 分区大小（PartitionSize）：监控每个分区的消息大小。
- 消息数量（MessageCount）：监控分区的消息总数。
- 起始偏移量（FirstOffset）：监控分区的起始偏移量。
- 最新偏移量（LastOffset）：监控分区的最新偏移量。
- 消费请求QPS（ConsumeRequestsPerSec）：监控消费请求的速率，以识别消费瓶颈。
Broker性能指标
- 生产请求QPS（ProduceRequestsPerSec）：监控生产请求的速率。
- 消费请求QPS（ConsumeRequestsPerSec）：监控消费请求的速率。
- 网络处理器空闲比例（NetworkProcessorAvgIdlePercent）：监控网络处理器的空闲比例，以评估网络性能。
其他重要指标
- Topic总数：监控集群中Topic的总数。
- Partition总数：监控集群中Partition的总数。
- 最早的offset：监控每个分区的最早消息偏移量。
- 最新的offset：监控每个分区的最新消息偏移量。
- 分区leader所处的节点：监控每个分区的Leader所在节点，以识别潜在的领导者问题。
通过监控这些关键指标，可以有效地评估Kafka集群的性能和健康状况，及时发现并解决潜在问题。
