在Linux上监控Kafka时，通常会关注以下几类核心指标：
Broker核心指标
- UnderReplicatedPartitions：处于复制状态的partitions数量。
- ActiveControllerCount：活跃的controller数量。
- OfflinePartitionsCount：离线的partitions数量。
- UncleanLeaderElectionsPerSec：未清理领导选举的频率。
- BytesInPerSec：Kafka的吞吐量。
- BytesOutPerSec：Kafka的吞吐量。
- 机器层面指标：包括磁盘使用情况、CPU使用情况、网卡入流量和出流量等。
- JVM指标：包括MemHeapUsed/MemHeapMax等JVM堆内内存使用率指标。
Producer核心指标
- 提交速度（通过
batch.size参数控制）。
- 发送成功率。
- 错误率（通过配置
retries和retry.backoff.ms参数控制）。
Consumer核心指标
- 消费速度（通过设置
fetch.min.bytes和fetch.max.bytes参数控制）。
- 消费成功率。
- 失败率（通过设置
auto.offset.reset参数控制）。
其他重要监控指标
- 吞吐量和延迟：衡量性能的关键指标，包括读写比例、分区和副本数量等。
为了更有效地监控这些指标，可以使用一些工具和方法，例如：
- Kafka Exporter：用于暴露Kafka集群的监控指标。
- Prometheus：一个开源的监控和告警工具，可以采集并处理Kafka Exporter暴露的指标。
- Grafana：可以与Prometheus等工具集成，提供可视化的监控大盘和告警功能。
通过这些工具和指标，可以对Kafka集群的性能和健康状况进行全面的监控和管理。
