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對於部署在K8S上的Kafka來說,Prometheus+Grafana是常用的監控方案,今天就來實戰通過Prometheus+Grafana監控K8S環境的Kafka;
準備工作
今天聚焦的是Kafka監控,因此需要K8S、Helm、Kafka、Prometheus、Grafana等服務都已就緒,下面提供了一些連結,在您做相關部署時可以作為參考:
- 搭建K8S:《kubespray2.11安裝kubernetes1.15》
- 搭建Helm:《部署和體驗Helm(2.16.1版本)》
- 搭建Prometheus和Grafana:《kubernetes1.15極速部署prometheus和grafana》
- 部署Kafka:《K8S環境快速部署Kafka(K8S外部可訪問)》
版本資訊
- Kubernetes:1.15
- Kubernetes宿主機:CentOS Linux release 7.7.1908
- NFS服務:IP地址192.168.50.135,資料夾/volume1/nfs-storageclass-test
- Helm:2.16.1
- Kafka:2.0.1
- Zookeeper:3.5.5
- Prometheus:2.0.0
- Grafana:5.0.0
準備完畢就可以開始實戰了;
確認kafka-exporter引數
即將部署的kafka-exporter要從kafka取得資料,因此要準備kafka-exporter引數;
- 檢視kafka的服務中TYPE是ClusterIP的那個,如下圖紅框所示:
- 上述紅框中的服務名字是kafka、埠是9092,因此稍後在kafka-exporter中配置的kafka資訊就是kafka:9092
實際操作
- 新增Helm倉庫(該倉庫中有我們需要的kafka-exporter):helm repo add gkarthiks https://gkarthiks.github.io/helm-charts
- 下載kafka-exporter:helm fetch gkarthiks/prometheus-kafka-exporter
- 解壓下載的chart檔案:tar -zxvf prometheus-kafka-exporter-0.1.0.tgz
- 進入解壓後的目錄:cd prometheus-kafka-exporter
- 修改values.yaml檔案,如下圖紅框,kafka:9092就是同一namespace下訪問kafka的地址:
- 在values.yaml檔案所在目錄執行:helm install --name-template kafka-exporter -f values.yaml . --namespace kafka-test (kafka的namespace是kafka-test,這裡的namespace要和kafka保持一致)
- 檢視服務和pod是否就緒:
- 此時我們部署好了kafka-exporter,能給prometheus提供監控資料了,但prometheus並不知道要來這裡採集資料,因此接下來要配置prometheus;
- 確認kafka-exporter服務的訪問地址,prometheus採集資料要用到,名字和埠如下圖紅框所示,因此可以拼接處跨namespace的訪問地址:kafka-exporter-prometheus-kafka-exporter.kafka-test.svc.cluster.local:9308
- 如果您是參照《kubernetes1.15極速部署prometheus和grafana》部署的prometheus,請開啟部署時下載的configmap.yaml檔案,裡面是prometheus的配置,如果是其他途徑部署的,請按照自己的部署情況找到prometheus.yml的位置;
- configmap.yaml中增加下圖紅框中的內容,這樣prometheus就可以採集kafka-exporter的資料了:
- 使得配置生效:kubectl apply -f configmap.yaml
- 此時的prometheus容器用的還是舊配置,為了讓配置生效,要把prometheus的pod刪除,這樣K8S自動建立的新pod就用上了新的配置,找出prometheus的pod:kubectl get pods -n kube-system
- 刪除舊的pod:kubectl delete pod prometheus-68545d4fd8-f5q2w -n kube-system
- 等待新的pod被自動建立;
- 接下來登入Grafana,配置監控頁面,如下圖,做模板匯入操作:
- 在匯入模板的頁面輸入編號7589:
- 選擇資料來源的時候,要選prometheus,如下圖:
- 此時如果您的kafka有訊息的收發,就可以立即看到資料了:
至此,K8S環境下的kafka監控已經部署完成,希望本文能給您一些參考;
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