K8S的Kafka监控(Prometheus+Grafana)

对于部署在K8S上的Kafka来说，Prometheus+Grafana是常用的监控方案，今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka；

准备工作

今天聚焦的是Kafka监控，因此需要K8S、Helm、Kafka、Prometheus、Grafana等服务都已就绪，下面提供了一些链接，在您做相关部署时可以作为参考：

搭建K8S：《kubespray2.11安装kubernetes1.15》
搭建Helm：《部署和体验Helm(2.16.1版本)》
搭建Prometheus和Grafana：《kubernetes1.15极速部署prometheus和grafana》
部署Kafka：《K8S环境快速部署Kafka(K8S外部可访问)》

版本信息

Kubernetes：1.15
Kubernetes宿主机：CentOS Linux release 7.7.1908
NFS服务：IP地址192.168.50.135，文件夹/volume1/nfs-storageclass-test
Helm：2.16.1
Kafka：2.0.1
Zookeeper：3.5.5
Prometheus：2.0.0
Grafana：5.0.0

准备完毕就可以开始实战了；

确认kafka-exporter参数

即将部署的kafka-exporter要从kafka取得数据，因此要准备kafka-exporter参数；

查看kafka的服务中TYPE是ClusterIP的那个，如下图红框所示：
上述红框中的服务名字是kafka、端口是9092，因此稍后在kafka-exporter中配置的kafka信息就是kafka:9092

实际操作

添加Helm仓库(该仓库中有我们需要的kafka-exporter)：helm repo add gkarthiks https://gkarthiks.github.io/helm-charts
下载kafka-exporter：helm fetch gkarthiks/prometheus-kafka-exporter
解压下载的chart文件：tar -zxvf prometheus-kafka-exporter-0.1.0.tgz
进入解压后的目录：cd prometheus-kafka-exporter
修改values.yaml文件，如下图红框，kafka:9092就是同一namespace下访问kafka的地址：
在values.yaml文件所在目录执行：helm install --name-template kafka-exporter -f values.yaml . --namespace kafka-test （kafka的namespace是kafka-test，这里的namespace要和kafka保持一致）
查看服务和pod是否就绪：
此时我们部署好了kafka-exporter，能给prometheus提供监控数据了，但prometheus并不知道要来这里采集数据，因此接下来要配置prometheus；
确认kafka-exporter服务的访问地址，prometheus采集数据要用到，名字和端口如下图红框所示，因此可以拼接处跨namespace的访问地址：kafka-exporter-prometheus-kafka-exporter.kafka-test.svc.cluster.local:9308
如果您是参照《kubernetes1.15极速部署prometheus和grafana》部署的prometheus，请打开部署时下载的configmap.yaml文件，里面是prometheus的配置，如果是其他途径部署的，请按照自己的部署情况找到prometheus.yml的位置；
configmap.yaml中增加下图红框中的内容，这样prometheus就可以采集kafka-exporter的数据了：
使得配置生效：kubectl apply -f configmap.yaml
此时的prometheus容器用的还是旧配置，为了让配置生效，要把prometheus的pod删除，这样K8S自动创建的新pod就用上了新的配置，找出prometheus的pod：kubectl get pods -n kube-system
删除旧的pod：kubectl delete pod prometheus-68545d4fd8-f5q2w -n kube-system
等待新的pod被自动创建；
接下来登录Grafana，配置监控页面，如下图，做模板导入操作：
在导入模板的页面输入编号7589：
选择数据源的时候，要选prometheus，如下图：
此时如果您的kafka有消息的收发，就可以立即看到数据了：

至此，K8S环境下的kafka监控已经部署完成，希望本文能给您一些参考；