Natuurlijk! Hier is een uitgebreide aanbeveling voor het verbeteren van de observatie en debugging van je Kafka-toepassingen: 1. Metrics om te volgen: a. Verwerkingstijden: - Doorvoer (messages per seconde) - Verwerkingstijd per bericht (latency) - Aantal in- en uitgaande berichten per topic/partition b. Kafka-specifieke metrics: - Offset-verschil tussen producer en consumer (lag) - Consumer group offset versus latest offset - Fouten bij productie of consumptie - Partition-verdeling en rebalancing events c. Resourcegebruik: - CPU-, geheugen- en netwerkgebruik van Kafka-brokers en clients d. Fouten en waarschuwingen: - Foutmeldingen in logs en als metrics (bijv. failed messages, retries) 2. Logstrategieën: - Gedetailleerde logs op debug- of info-niveau voor belangrijke gebeurtenissen - Include context zoals message-headers, offsets, consumer groups - Gebruik gestructureerde logs (bijv. JSON) voor betere filterbaarheid - Log failures en retries expliciet 3. Debuggingtechnieken: - Use Kafka's eigen monitoring tools zoals Kafka Manager of Confluent Control Center - Zet tracing in (bijvoorbeeld OpenTracing of Jaeger) voor end-to-end zichtbaarheid - Monitor consumer lag in real-time om achterstanden snel te detecteren - Gebruik Kafka-consumer logs om fouten en vertragingen te identificeren - Maak gebruik van sample messages en manual testing in een testomgeving 4. Verbeteringen in observeerbaarheid: - Voeg custom metrics toe in je producers en consumers voor specifieke applicatie-parameters - Gebruik alerting op basis van Prometheus-metrics voor kritieke thresholds (bijvoorbeeld hoge lag) - Visualiseer data in dashboards (bijv. Grafana) voor een overzichtelijke status - Automatiseer log- en metric-analyse met tools zoals ELK-stack of Graylog Door deze aanpak krijg je meer inzicht in de message-verwerking, identificeer je problemen sneller en kun je gerichter optimaliseren.

Zeker, hier is een uitgebreid monitoring- en debugging-framework specifiek voor Kafka-toepassingen met Prometheus: ## Aanbevolen Metrics om te Volgen ### Consumer Metrics - `kafka_consumer_fetch_manager_records_lag` (cruciaal voor achterstand) - `kafka_consumer_fetch_manager_records_consumed_total` - `kafka_consumer_fetch_rate` - `kafka_consumer_commit_rate` - Consumer groep metrics voor partition verdeling ### Producer Metrics - `kafka_producer_record_send_rate` - `kafka_producer_record_error_rate` - `kafka_producer_request_rate` - `kafka_producer_request_latency_avg` ### Broker Metrics - `kafka_server_brokertopicmetrics_messagesin_total` - `kafka_network_requestmetrics_totaltimems` - `kafka_log_logflushrateandtimems` ### Aangepaste Application Metrics ```java // Berichtverwerkingstijd met histogram Timer.messageProcessingTimer = Metrics.timer("message.processing.time"); // Aangepaste metrics voor business logic Counter.successfulMessages = Metrics.counter("messages.processed.success"); Counter.failedMessages = Metrics.counter("messages.processed.failed"); ``` ## Logstrategieën voor Betere Zichtbaarheid ### Gestructureerde Logging ```json { "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z", "level": "INFO", "logger": "KafkaConsumer", "message": "Bericht verwerkt", "correlationId": "12345", "topic": "user-events", "partition": 2, "offset": 15432, "processingTimeMs": 45.2, "application": "user-service" } ``` ### Log Levels per Scenario - **DEBUG**: Gedetailleerde berichtinhoud (alleen ontwikkelomgeving) - **INFO**: Berichtverwerking start/eind, verwerkingstijd - **WARN**: Retry pogingen, tijdelijke fouten - **ERROR**: Definitieve verwerkingsfouten, dead letters ## Debugging Technieken ### 1. Distributed Tracing Implementeer tracing met OpenTelemetry: ```java // Trace berichtverwerking Span processingSpan = tracer.spanBuilder("process-message") .setParent(Context.current().with(spanContext)) .startSpan(); try (Scope scope = processingSpan.makeCurrent()) { // Verwerkingslogica processingSpan.setAttribute("processing.time", duration); } finally { processingSpan.end(); } ``` ### 2. Bericht Correlatie - Gebruik correlation IDs in alle berichten - Log correlation ID in elke processing stap - Trace berichten door het hele systeem ### 3. Dead Letter Queue (DLQ) ```java // Stuur gefaalde berichten naar DLQ @KafkaListener(topics = "main-topic") public void consume(Message message) { try { processMessage(message); } catch (Exception e) { kafkaTemplate.send("dlq-topic", message); log.error("Bericht naar DLQ gestuurd", e); } } ``` ## Prometheus Configuration ### Alerting Rules ```yaml groups: - name: kafka_alerts rules: - alert: HighConsumerLag expr: kafka_consumer_fetch_manager_records_lag > 1000 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Hoge consumer lag gedetecteerd" - alert: HighProcessingTime expr: histogram_quantile(0.95, rate(message_processing_time_seconds_bucket[5m])) > 5 for: 2m labels: severity: critical ``` ### Grafana Dashboards Creëer dashboards voor: - **Consumer Performance**: Lag, throughput, verwerkingstijd - **Producer Metrics**: Send rates, error rates - **Broker Health**: Request latency, network metrics - **Business Metrics**: Succes/failure ratio's ## Praktische Debugging Workflow 1. **Identificeer Probleem**: Check consumer lag en error rates 2. **Trace Bericht**: Zoek op correlation ID in logs 3. **Analyseer Verwerkingstijd**: Gebruik histogram metrics 4. **Inspecteer DLQ**: Bekijk gefaalde berichten 5. **Reproduceer Lokaal**: Gebruikzelfde bericht voor testing ## Aanvullende Tools - **Kafka Tool**: Voor handmatige topic inspectie - **Kafkacat**: Voor command-line debugging - **JMX Exporters**: Voor aanvullende JVM metrics Dit framework geeft je complete zichtbaarheid in je Kafka-toepassingen en stelt je in staat problemen snel te identificeren en op te lossen.