kafka监控获取logSize, offset, lag等信息

本文介绍如何在SpringBoot项目中,通过Zookeeper获取Kafka的offset和logSize来计算消费信息的lag。当从特定链接无法获取offset时,选择直接从Zookeeper读取,提供获取groupId下所有topic的offset值的方法。

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由于项目需要,需要查看kafka消费信息lag(lag = logSize - offset)

参考https://www.aliyun.com/jiaocheng/775267.html 的实现方式在有些场景无法获取offset的值(具体原因暂不知晓后续研究下)

因此决定直接从zookeeper中取offset值


一、springboot项目添加依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
  <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

二、相关代码

import java.io.IOException;
import java.text.MessageFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class KafkaUtil {
	private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaUtil.class);
	private static final int ZOOKEEPER_TIMEOUT = 30000;
	private f
### Kafka 写入积压监控与诊断 对于Kafka写入积压的监控,可以利用`kafka-consumer-groups.sh`脚本查看消费者组的状态,这有助于了解消费者的滞后情况。此命令能够提供有关消息堆积的信息,从而帮助评估生产者的写入状态和速度。 ```bash bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server <broker_address> \ --describe \ --group <consumer_group> ``` 上述命令会返回一系列数据,其中包括每个分区的当前偏移量(Current Offset),日志末端偏移量(Log End Offset)以及两者之差(Lag)[^1]。Lag值表示未被消费的消息数量,如果这个数值不断增大,则表明可能存在写入积压的情况。 另外,为了更全面地监测Kafka集群健康状况并及时发现潜在问题,还可以考虑部署专门针对Apache Kafka设计的监控工具如Prometheus搭配Grafana面板展示实时指标图谱;或是采用Confluent自带的企业级管理平台来进行全方位性能跟踪[^2]。 当面对大量消息持续积压数小时甚至更长时间的情形时,建议采取措施优化整个系统的吞吐能力和响应效率,比如调整批处理大小(batch.size), 压缩类型(compression.type)等参数配置项来提高传输效能;同时也要关注磁盘I/O读写的瓶颈所在,并适当增加硬件资源投入以满足业务需求的增长趋势[^3]。 最后值得注意的是,在某些场景下即使已经尽力提升了各方面表现但仍无法彻底消除所有延迟现象,这时就需要从业务逻辑层面出发重新审视现有架构是否存在不合理之处——例如是否有必要引入更多维度的数据分片机制(sharding strategy)或者探索异步非阻塞式的编程模型(non-blocking I/O model)等等[^4]。
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