本文介绍了如何监控Kafka Controller，强调了使用JMXTool进行轻量级监控，包括Controller数量、变更历史以及关键指标如分区状态和消息流入量。还推荐了一站式Apache Kafka监控平台didi/LogiKM，提供界面化的Controller监控，并鼓励读者试用和交流。
Controller如何实现可观测性？
在整个集群运行过程中，只能有一个Broker成为Controller。所以要监控Controller的数量以及Controller的变更历史。
可以用Kafka的JMXTool，进行轻量级的监控。
监控效果：
通过JMXTool，还可以拉取Kafka的其他指标进行监控。例如：
under_replicated_partitions有非同步副本监控。
OfflinePartitionsCount分区丢失leader监控。
ZooKeeper_SessionState Broker与Zookeeper断开连接监控。
MessagesInPerSec，进入Broker消费数量监控。
ISR扩缩容率等。
监控可以有很多方式，这样做主要是简单方便，不需要依赖太多监控系统，同时监控程序可以快速部署到海外或者合作伙伴机房。
滴滴的最佳实践（Logi-KafkaManager）
对于Controller的管理和监控，我们内部做了相应的封装，并发布了开源产品didi/LogiKM: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台（https://github.com/didi/LogiKM），提供完全界面化的Controller监控
有兴趣的同学可以尝试下，用的好别忘了star一下🙏。
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