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：《 》
- 搭建Helm：《 》
- 搭建Prometheus和Grafana：《 》
- 部署Kafka：《 》
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，因此稍后再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《 》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；
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