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# 大数据监控框架：LinkedIn Kafka Monitor

## 摘要

* 一、How Kafka Works
* 二、Kafka Application：基于 Kafka 构建事件溯源模式的微服务
* 三、Kafka Operation：LinkedIn 开源 Kafka Monitor

> 一个关于Kafka的监控测试框架

* [LinkedIn.com:Open Sourcing Kafka Monitor](https://engineering.linkedin.com/blog/2016/05/open-sourcing-kafka-monitor)

Apache Kafka 已经成为了一个面向大规模流数据的，标准的消息系统。在Linkedin这样的公司，它被用作各类数据管道的主力，支持一系列关键服务。它已经成为确保企业基础架构健壮、容错和高性能的核心组件。

在过去,网站高可用工程师（SRE）必须依赖Kafka服务器的报告来度量、监控一个Kafka集群（例如，访问流量，离线分区计数，under-replicated分区计数，等等）。如果任何一个指标不可用，或者任何指标的值是异常的，都有可能是某些方面出错了，SRE则 需要介入问题排查。然而，从一个Kafka集群获得这些指标并不像听起来那么容易—无论集群是否可用，一个很低的流入流出值并不没有必要告诉我们，也不能为最终用户提供一个基于可用性经验的、细粒度的参考结果(比如说，在这个事件中描述道：只是一个分区的子集异常了）。随着我们的集群增长得愈加庞大，为越来越多的重要业务提供服务，可靠、精确地度量Kafka集群可用性的能力，也就变得越来越重要。

为了监控可用性，有必要主干的稳定性，从功能上或性能方面尽可能早的捕获可回溯的信息。Apache Kafka 在虚拟机中包含一系列单元测试和系统测试方法，用于检测错误。到目前为止，我们仍然能发现一些偶发错误，它们直到Kafka在真实的集群中已经部署很多天甚至几周之后才显现。这些错误会引起许多运行时开销或者导致服务中断。有些时候该问题很难被重现，SRE工程师只能在开发者找到原因之前回退到上一个版本，这显然要增加Kafka的部署和维护成本。在许多情况下，这些错误可以在更早的阶段就被探查出来，假如我们可以在一个具备多样化故障转移的环境部署Kafka，同时加载生产规模的流量、延长持续时间。

Kafka Monitor 是一个监控测试Kafka部署情况的框架，可以帮助我们针对上面的不足提供以下能力：

* （a）在生产集群持续监测SLA
* （b）在测试集群持续进行回归测试。

  在最近的 KafkaSummit 我们已经宣布在 Github上开源 Kafka Monitor。接下来我们将继续开发 Kafka Monitor 并把它作为我们事实上的Kafka认证解决方案。我们希望它也能使别的公司从中收益，那些希望验证和监控它们自己的Kafka部署情况的公司。

### 设计概览

Kafka Monitor 使得这些事情变得很容易： 在真实的生产集群中，开发和执行长时间运行特定的Kafka系统测试，基于用户提供的SLA监控已经部署的Kafka。

开发者可以创建新的测试，通过组装可复用的组件，用来仿真各种各样的场景（例如 GC 中断，代理被硬杀，回滚，磁盘故障，等等），收集指标；用户可以运行 K afka Monitor测试用例，在这些场景执行的时候可以伴随用户定义的定时任务，无论是测试集群还是生产集群，都能够验证，Kafka在这些场景下，是否能够达到预期效果。 为了实现上述目标，Kafka Monitor 的设计模型包含一系列测试结果收集器和服务。

一个Kafka Monitor 实例运行在一个单独的Java进程，在相同的进程里可以再产生多个测试用例和服务。下面的示意图表达了服务，测试用例和Kafka Monitor实例之间的关系，也可以知道Kafka Monitor 如何在Kafka集群和用户之间相互作用。

![](http://riboseyim-qiniu.riboseyim.com/KafkaMonitor-2.jpg)

### 测试

一个典型的测试，将仿真一系列场景，基于某些前期已经定义的定时任务，需要启动一些生产者／消费者，上报指标，验证指标值是否符合前期定义的断言。举个例子，Kafka Monitor 能够启动一个生产者，一个消费者，每五分钟反射一个随机代理（比方说，如果说它是监控一个测试集群）。Kafka Monitor 接下来就可以度量可用性，消息丢包率，揭露JMX指标，用户可以在一个实时的健康仪表盘看到这些信息。 如果消息丢包率比一些阀值还要大，它能发出告警，这些阀值基于用户特定的可用性模型确定。

### 服务

我们概括了仿真逻辑，针对持续长时间场景的服务，目的是为了加快、简化从复用组件组装测试的过程。 一个服务将再产生它自己的线程，去执行那些场景、测量指标。举例说明，我们现在已经具备如下服务：

* [ ] 生产者服务，生成Kafka消息，测量生产速率和可用性指标。
* [ ] 消费者服务，消费Kafka消息，测量消息丢包率，消息复制速率以及端到端时延。这些服务依赖于生产者服务来提供消息，它会嵌入一个消息序列号和时间戳。
* [ ] 代理反射服务，能够基于预定义的定时任务提供一个发射代理。

一种测试需要由许多服务组成，验证一系列超时场景。举例来说，我们可以创建一个测试，包含一个生产者服务，一个消费者服务，以及一个代理反射服务。这个生产者服务和消费者服务，将被配置为从同一个主题发送和接收消息。那么这个测试将验证消息丢包率持续为0。

### 使用多个Kafka Monitor实例进行集群间性能测试

当所有的服务和相同的Kafka Monitor实例必须运行在同一个物理机器上的时候，我们可以启动多个Kafka Monitor 实例在不同的集群， 一起协作完成一个精密控制的端到端测试。在下面这个测试示意图中，我们启动了两个Kafka Monitor 实例在两个集群中。 第一个Kafka Monitor 实例包含一个生产者服务，提供给Kafka 集群1。消息从集群1反射到集群2。 最后，在第二个Kafka Monitor 实例的消费者服务，处理了消息，来自集群2中的同一个主题，并且报告了通过集群通道的端到端时延。

![](http://riboseyim-qiniu.riboseyim.com/KafkaMonitor-3.jpg)

### Kafka Monitor 在LinkedIn的应用

* 监控Kafka集群部署情况 在2016年早些时候，我们部署了Kafka Monitor用来监控可用性和端到端时延，包括LinkedIn的每一个Kafka集群。 本项目的 wiki 展示了更多细节，以及这些指标是如何度量的。这些基本但是关键的指标，对于积极地监控我们Kafka集群的SLA非常有用。
* 在端到端工作流中验证客户端库 正如早先发布的一篇BLOG中说明的那样，我们有一个客户端的库，缠绕在普通的Apache Kafka生产者和消费者， 用于提供一些 Apache Kafka 无法支持的特性，例如Avro编码，审计和大消息支持。我们也有一个REST客户端， 它允许非JAVA应用程序从Kafka生产和消费数据。这些客户端库和每一个新的Kafka release版本，验证它们的功能可用性是非常重要的。 Kafka Monitor允许用户将客户端库作为插件，加入到它的端到端工作流中。我们已经部署的Kafka Monitor实例， 已经在测试中使用我们封装的客户端和REST客户端，用于验证它们的性能和功能，使得这些客户端库和Apache Kafka的每一个新的release版本都能符合要求。
* 验证Apache Kafka新的内部Release版本 我们通常每个季度都会从Apache Kafka的主干版本复制代码，然后建立一个新的内部release版本，或者吸收Apache Kafka新的特性。 从主干复制代码的一个重要的收益就是，部署Kafka到LinkedIn的生产集群之后，通常能在Apache Kafka的主干版本上探查到一些问题， 这样的话我们就能在Apache Kafka 官方正式的release发布之前获得修复。 基于复制Apache Kafka主干版本可能存在的风险，我们做了额外的工作，在一个测试集群中验证每个内部release版本—从生产集群中获得镜像流量—几周以前生产环境部署新的release。 举例来说，我们执行回退或者硬杀掉代理的时候，需要检查JMX指标去验证确实有一个控制进程并且没有离线分区，为了验证Kafka在故障迁移场景中的可用性。 在过去，这些步骤都是手工进行的，非常消耗时间，并且我们有大量事件和许多场景需要测试，这种方式的伸缩性就非常差。我们切换到Kafka Monitor之后， 这个过程就自动化了，并且可以覆盖更多故障迁移的场景，而且是可以持续进行的。

### 相关工作的比较

Kafka Monitor 对其它公司而言也是有用的，可以帮助验证他们自己的客户端库和Kafka集群。 当然 Microsoft 也已经在 Github 上有了一个开源项目，也是监控室Kafka集群的可用性和端到端时延。 同样地，在这篇发表的博客中，Netflix介绍了一种监控服务，即发送持续的心跳消息，同时度量这些消息的时延。 Kafka Monitor自己的特点就是专注于可扩展性，模块化以及客户端库和多样化场景支持。

### 开始

Kafka Monitor的源代码可以从 Github 下载，基于Apache 2.0 授权协议。使用指南，设计文档和未来规划在README文件和项目wiki中可以查阅。我们很乐于听到你对该项目的反馈意见。当Kafka Monitor被设计用来作为，测试和监控Kafka部署情况的框架的时候，我们视线了一个基本的但是有用的测试，确保你能开箱即用。这些测试可以度量可用性，端到端时延，消息丢包率以及消息复制速率，通过运行一个生产者和一个消费者，它们使用同一个主题生产／处理消息。你可以在终端看到这些指标，基于HTTP GET请求、程序化地获得它们的值，甚至随着时间查看它们的值，通过一个简单（快速启动）的图形界面，如下面的截图所示。关于如何运行测试、查看指标的详细介绍内容请参阅项目网站。

![](http://riboseyim-qiniu.riboseyim.com/KafkaMonitor-1.jpg)

### 演进规划

* 增强测试场景 每次执行代码 check-in 的时候，Apache Kafka 包含了一大批系统测试。我们计划在Kafka Monitor中实现一个简单的测试， 然后部署到LinkedIn的测试集群，最终做到持续运行这些测试。这使得我们可以在问题发生的时候进行性能回溯， 还可以验证各种特性的是否可用，例如限额、管理操作，授权，等等。
* 整合Graphite和类似的框架 它对用户来说非常有用，可以在他们的组织内，通过一个简单的 web 服务查看所有跟 Kafka 相关的指标。我们计划在 Kafka Monitor 中提升现有的报表服务，这样用户就能够导出 Kafka Monitor 的指标到 [Graphite](https://riboseyim.github.io/2017/12/04/Visualization-Graphite/) 或者他们选择的其它框架
* 整合故障注入框架 我们也计划将 Kafka Monitor 与故障注入框架整合（名叫 Simoorg），可以测试、收集Kafka在更全面的故障迁移场景中的处理能力，例如磁盘故障或者数据错误。

## 扩展阅读：开源架构技术漫谈

* [Stack Overflow：2017年最赚钱的编程语言](https://riboseyim.github.io/2017/07/23/CloudComputing/)
* [玩转编程语言:构建自定义代码生成器](https://riboseyim.github.io/2017/12/21/Language-Auto-Generator/)
* [远程通信协议：从 CORBA 到 gRPC](https://riboseyim.github.io/2017/10/30/Protocol-gRPC/)
* [基于Kafka构建事件溯源型微服务](https://riboseyim.github.io/2017/06/12/OpenSource-Kafka-Microservice/)
* [LinkedIn 开源 Kafka Monitor](https://riboseyim.github.io/2016/08/15/OpenSource-Kafka/)
* [基于Go语言快速构建一个RESTful API服务](https://riboseyim.github.io/2017/05/23/RestfulAPI/)
* [应用程序开发中的日志管理(Go语言描述)](https://riboseyim.github.io/2017/05/24/Log/)
* [数据可视化（七）Graphite 体系结构详解](https://riboseyim.github.io/2017/12/04/Visualization-Graphite/)

## 参考文献

* [LinkedIn使用Kafka进行关键业务消息传输的经验总结 | 秦江杰@QCon](https://mp.weixin.qq.com/s/6s5QuE5fYep0XogrhmOwRg)