對於部署在K8S上的Kafka來說，Prometheus+
Grafana是常用的監控方案，今天就來實戰通過Prometheus+Grafana監控K8S環境的Kafka；準備工作
今天聚焦的是Kafka監控，因此需要K8S、Helm、Kafka、Prometheus、Grafana等服務都已就緒，下面提供了一些鏈接，在您做相關部署時可以作為參考：
- 搭建K8S：《 》
- 搭建Helm：《 》
- 搭建Prometheus和Grafana：《 》
- 部署Kafka：《 》
版本信息
- Kubernetes：1.15
- Kubernetes宿主機：CentOS Linux release 7.7.1908
- NFS服務：IP地址192.168.50.135，文件夾/volume1/nfs-storageclass-test
- Helm：2.16.1
- Kafka：2.0.1
- Zookeeper：3.5.5
- Prometheus：2.0.0
- Grafana：5.0.0
準備完畢就可以開始實戰了；
確認kafka-exporter參數
即將部署的kafka-exporter要從kafka取得數據，因此要準備kafka-exporter參數；
- 查看kafka的服務中TYPE是ClusterIP的那個，如下圖紅框所示：
- 上述紅框中的服務名字是kafka、端口是9092，因此稍後再kafka-exporter中配置的kafka信息就是kafka:9092
實際操作
- 添加Helm倉庫(該倉庫中有我們需要的kafka-exporter)：helm repo add gkarthiks https://gkarthiks.github.io/helm-charts
- 下載kafka-exporter：helm fetch gkarthiks/prometheus-kafka-exporter
- 解壓下載的chart文件：tar -zxvf prometheus-kafka-exporter-0.1.0.tgz
- 進入解壓後的目錄：cd prometheus-kafka-exporter
- 修改values.yaml文件，如下圖紅框，kafka:9092就是同一namespace下訪問kafka的地址：
- 在values.yaml文件所在目錄執行：helm install --name-template kafka-exporter -f values.yaml . --namespace kafka-test （kafka的namespace是kafka-test，這裡的namespace要和kafka保持一致）
- 查看服務和pod是否就緒：
- 此時我們部署好了kafka-exporter，能給prometheus提供監控數據了，但prometheus並不知道要來這裡採集數據，因此接下來要配置prometheus；
- 確認kafka-exporter服務的訪問地址，prometheus採集數據要用到，名字和端口如下圖紅框所示，因此可以拼接處跨namespace的訪問地址：kafka-exporter-prometheus-kafka-exporter.kafka-test.svc.cluster.local:9308
- 如果您是參照《 》部署的prometheus，請打開部署時下載的configmap.yaml文件，裡面是prometheus的配置，如果是其他途徑部署的，請按照自己的部署情況找到prometheus.yml的位置；
- configmap.yaml中增加下圖紅框中的內容，這樣prometheus就可以採集kafka-exporter的數據了：
- 使得配置生效：kubectl apply -f configmap.yaml
- 此時的prometheus容器用的還是舊配置，為了讓配置生效，要把prometheus的pod刪除，這樣K8S自動創建的新pod就用上了新的配置，找出prometheus的pod： kubectl get pods -n kube-system
- 刪除舊的pod：kubectl delete pod prometheus-68545d4fd8-f5q2w -n kube-system
- 等待新的pod被自動創建；
- 接下來登錄Grafana，配置監控頁面，如下圖，做模板導入操作：
- 在導入模板的頁面輸入編號7589：
- 選擇數據源的時候，要選prometheus，如下圖：
- 此時如果您的kafka有消息的收發，就可以立即看到數據了：
- 至此，K8S環境下的kafka監控已經部署完成，希望本文能給您一些參考；
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