Natuurlijk! Hier is een uitgebreide strategie voor Kafka monitoring en alerting die past bij jouw omgeving: 1. Metrics verzamelen en dashboards a. Metrics: - Consumer lag: Gebruik de metric `kafka_consumer_lag` (bijvoorbeeld via de JMX-exporter of Kafka metrics endpoint). - Broker uptime/downtime: Monitor de broker status via `kafka_server_broker_state` of via Kafka's JMX metrics. - Foutpercentages: Meet foutmeldingen zoals `kafka_server_ProduceRequest_Failed` en `kafka_server_FetchRequest_Failed`. - Broker resourcegebruik: CPU, geheugen, disk I/O, netwerkgebruik. - Kafka throughput: producer en consumer throughput, lag per topic/partition. - Partition status: onderbezetting, ondergeslagen partitions. b. Dashboards: - Overzichtskaart met broker status en resourcegebruik. - Consumer lag overzicht per consumergroep en topic. - Fouten en waarschuwingen in grafieken. - Trendanalyses van lag, throughput en fouten over tijd. 2. Alertregels a. Consumer lag: - Alert wanneer consumer lag > 1000 voor een bepaalde periode (bijvoorbeeld 5 minuten). Bijvoorbeeld: `avg_over_time(kafka_consumer_lag{consumer_group="X",topic="Y"}[5m]) > 1000` b. Broker downtime: - Alert bij afwezigheid van heartbeat of broker status 0. Bijvoorbeeld: `kafka_server_broker_state{broker_id="1"} == 0` c. Hoge foutpercentages: - Alert bij foutpercentage boven een drempel, bijvoorbeeld 1% van het totale aantal requests. Bijvoorbeeld: `(kafka_server_ProduceRequest_Failed / sum(kafka_server_ProduceRequest_Total)) > 0.01` 3. Best practices en proactieve detectie - Stel automatische escalaties in bij aanhoudende problemen. - Gebruik labels en metadata om snel te bepalen welke broker of consumergroep getroffen is. - Bewaak ook resourcegebruik om bottlenecks vroeg te detecteren. - Implementeer dashboards die real-time en historische data tonen voor trendanalyse. 4. Betrouwbaarheid verbeteren - Zorg voor redundantie en fault-tolerance in je Kafka cluster. - Plan regelmatige onderhouds- en testperiodes voor failover. - Automatiseer herstelprocedures bij brokerfailures. - Houd configuratie en versie-updates bij om compatibiliteit en stabiliteit te waarborgen. Door deze metrics, dashboards en alertregels te implementeren, kun je proactief problemen detecteren, snel reageren op incidenten en de algehele betrouwbaarheid van je Kafka omgeving verbeteren.

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een Kafka monitoring- en alertingstrategie afgestemd op uw omgeving. ### Overzicht van de Strategie Deze strategie maakt gebruik van Prometheus voor het verzamelen van metrics en Grafana voor visualisatie en dashboards. De alerts worden het best afgehandeld via de **Alertmanager** (een onderdeel van de Prometheus-stack) voor deduplicatie, groepering en routing naar kanalen zoals Slack, E-mail of PagerDuty. --- ### 1. Metrics om te Verzamelen (Prometheus Exporters) U hebt de juiste exporters nodig om Kafka- en JVM-metrics naar Prometheus te halen. **Aanbevolen Exporters/Tools:** 1. **Kafka Exporter:** Dit is de *de facto* standaard voor het exporteren van Kafka-specifieke metrics, met name **consumer lag**. * **Doel:** Haalt consumer groepen, topic offsets en consumer lag op. * **Github:** [`github.com/danielqsj/kafka_exporter`](https://github.com/danielqsj/kafka_exporter) 2. **JMX Exporter:** Kafka brokers stellen hun metrics bloot via JMX. Deze exporter is essentieel voor broker-specifieke metrics. * **Doel:** Haalt broker metrics op (o.a. productie/consumptie snelheid, request latency, fouten, disk gebruik). * **Implementatie:** Draai de JMX Exporter als een Java Agent naast elke Kafka broker. * **Github:** [`github.com/prometheus/jmx_exporter`](https://github.com/prometheus/jmx_exporter) 3. **Node Exporter:** Draait op elke broker-machine (host). * **Doel:** Verzamelt host-level metrics (CPU, geheugen, disk I/O, netwerk, diskruimte). Cruciaal om onderliggende infrastructuurproblemen te detecteren. --- ### 2. Dashboards in Grafana Creëer of importeer dashboards voor een gecentraliseerd overzicht. **Aanbevolen Dashboards:** * **Kafka Cluster Overview:** Een high-level dashboard voor het hele cluster. * Broker status (Up/Down). * Totaal aantal onder-gerepliceerde partities. * Cluster-wide productie- en consumptiesnelheid. * **Kafka Broker Detail:** Een dashboard per broker. * Request handlers idle ratio. * Network request rate en latency (99th percentile). * Log flush latency. * Disk write activity. * Host metrics van Node Exporter (CPU, Geheugen, Disk Space). * **Kafka Consumer Lag:** Het *meest cruciale dashboard* voor uw use case. * Toont consumer lag per topic en per consumer group. * Toont de snelheid van message consumptie vs. productie. **Tip:** U kunt uitstekende vooraf gebouwde dashboards vinden op [Grafana Labs](https://grafana.com/grafana/dashboards/). Zoek naar dashboards voor "Kafka" en "Kafka Exporter". --- ### 3. Alertregels (Prometheus Rules) Dit is de kern van uw proactieve monitoring. Definieer deze regels in uw Prometheus configuratie (bijv. in een `kafka_rules.yml` bestand). **A. Consumer Lag > 1000** Dit is uw belangrijkste eis. De metric `kafka_consumer_group_lag` (geleverd door Kafka Exporter) is hiervoor perfect. ```yaml - alert: HighConsumerLag expr: kafka_consumer_group_lag > 1000 for: 5m # Voorkom flapping; alert alleen als het 5 minuten consistent hoog is labels: severity: warning annotations: summary: "High Consumer Lag (instance {{ $labels.instance }})" description: "Consumer group {{ $labels.consumer_group }} for topic {{ $labels.topic }} has a lag of {{ $value }} messages." ``` **B. Broker Downtime** Gebruik de Prometheus `up` metric, die de status van scrape targets bijhoudt. ```yaml - alert: KafkaBrokerDown expr: up{job="kafka-broker-jmx"} == 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "Kafka Broker Down (instance {{ $labels.instance }})" description: "The Kafka broker {{ $labels.instance }} has been down for more than 1 minute." ``` **C. Hoge Foutpercentages** Kafka brokers meten het aantal foute requests. Dit is een ratio-based alert. ```yaml - alert: HighKafkaErrorRate expr: rate(kafka_server_brokertopicmetrics_failedproducerequests_total[5m]) / rate(kafka_server_brokertopicmetrics_totalproducerequests_total[5m]) * 100 > 5 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "High Kafka Error Rate (instance {{ $labels.instance }})" description: "Error rate for produce requests on broker {{ $labels.instance }} is {{ $value }}%." ``` *Opmerking:* Pas de drempelwaarde (hier `> 5`) en de request type (`produce`/`fetch`/`total`) aan naar uw behoefte. **Aanvullende Belangrijke Alerts:** * **Onder-gerepliceerde Partities:** Een direct gevaar voor dataverlies. ```yaml - alert: UnderReplicatedPartitions expr: kafka_server_replicamanager_underreplicatedpartitions > 0 for: 5m labels: severity: critical ``` * **Low Request Handler Idle Ratio:** Brokers lopen vertraging op als ze overbelast raken. ```yaml - alert: LowRequestHandlerIdleRatio expr: avg by(instance) (kafka_network_requestprocessor_avgidlepercent) < 0.3 for: 5m labels: severity: warning ``` * **Hoge Schijfluisterruimte:** Voorkom dat een broker crasht omdat de schijf vol is. ```yaml - alert: BrokerDiskSpaceRunningOut expr: node_filesystem_avail_bytes{device=~"/dev/.*", mountpoint="/kafka/logs"} / node_filesystem_size_bytes{device=~"/dev/.*", mountpoint="/kafka/logs"} * 100 < 15 for: 10m labels: severity: warning ``` --- ### 4. Best Practices voor Proactieve Detectie en Betrouwbaarheid 1. **Stel Baselines In:** Ken uw normale verkeerspatronen. Wat is een "normale" lag voor een bepaalde consumer? Wat is een typische latency? Stel alerts in op basis van afwijkingen van deze baseline, niet alleen op vaste drempels. 2. **Gelaagde Severity Levels:** Gebruik `severity: warning` en `severity: critical` labels. Een groeiende lag is een `warning`; een broker die down is, is een `critical` paginaar. 3. **Meaningful Alert Annotations:** Zorg ervoor dat de `description` annotatie van elke alert genoeg context bevat (welke topic, consumer group, broker, waarde) om direct actie te kunnen ondernemen zonder eerst Grafana te hoeven openen. 4. **Test Uw Alerts:** Test alerts regelmatig in een staging-omgeving om er zeker van te zijn dat ze correct triggeren en de juiste meldingskanalen bereiken. Gebruik de `for:` clausule om "flapping" (kortdurende, zelf-herstellende problemen) te voorkomen. 5. **Monitor Producer-Side:** Vergeet de producers niet. Hoge latency of fouten aan de producer-kant zijn vaak de eerste indicatoren van problemen in het cluster. 6. **Capacity Planning:** Gebruik de metrics voor diskruimte, netwerk I/O en CPU om trends te zien en *voordat* u capaciteitsproblemen krijgt uit te breiden. 7. **Documenteer Runbooks:** Voor elke alert zou een bijbehorend runbook moeten bestaan. Dit document beschrijft de waarschijnlijke oorzaken en concrete stappen voor diagnose en oplossing van het probleem. ### Samenvatting van Uw Implementatiestappen: 1. **Deploy** Kafka Exporter en JMX Exporter met Node Exporter. 2. **Configureer** Prometheus om deze exporters te scrapen. 3. **Importeer/creëer** de aanbevolen Grafana dashboards. 4. **Definieer en laad** de bovenstaande alertregels in Prometheus. 5. **Configureer** Alertmanager voor het routeren van meldingen (bijv. naar Slack). 6. **Test** de volledige pipeline door een alert condition na te bootsen. 7. **Documenteer** de procedures. Deze strategie geeft u een volledig beeld van de gezondheid van uw cluster en waarschuwt u proactief voor problemen voordat ze kritiek worden voor uw gebruikers.