Kafka核心组件之Controller可观测性(5)

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。

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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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### Java在气象监测中的实现方案 #### 背景介绍 基于微信小程序的气象数据监测与管理系统展示了现代技术如何提升用户体验和操作便捷性[^2]。然而,对于后台支持和服务端的数据处理而言,Java作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,在气象监测领域同样扮演着重要角色。 #### 数据解析与处理 Java提供了多种库来帮助开发者解析复杂的气象数据文件格式,例如GRIB2标准。通过这些工具,开发者能够轻松读取并分析来自不同来源的气象数据[^3]。这种能力不仅限于基本的信息提取,还包括高级计算模型的应用以及大规模数据分析的支持。 #### 后台服务架构 构建一个完整的气象监测系统通常涉及多个组件之间的协作。使用Spring Boot框架可以帮助快速搭建RESTful API接口用于前端调用;而数据库方面可以选择MySQL或者NoSQL解决方案如MongoDB存储历史记录及实时更新信息。此外,消息队列(Kafka/RabbitMQ)可用于异步传输大量传感器上传的数据流,从而提高整个系统的吞吐量和稳定性。 ```java // 示例代码片段展示了一个简单的REST Controller定义 @RestController @RequestMapping("/api/weather") public class WeatherController { @Autowired private WeatherService weatherService; @GetMapping("/{stationId}") public ResponseEntity<WeatherData> getStationData(@PathVariable String stationId){ Optional<WeatherData> data = weatherService.findByStationId(stationId); return data.map(ResponseEntity::ok).orElseGet(() -> ResponseEntity.notFound().build()); } } ``` 上述代码演示了如何创建一个接受特定站点ID作为参数的服务端点,并返回相应的气象观测结果给客户端应用程序。 #### 安全性和权限控制 考虑到敏感性的地理坐标位置和个人隐私保护需求,在设计过程中还需要特别注意安全性措施实施情况。OAuth2协议就是一个很好的例子,它允许第三方应用安全地获取有限访问令牌而不是直接暴露用户的账号密码等机密资料[^1]。 --- ###
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