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對于部署在K8S上的Kafka來說，<font color="blue">Prometheus+Grafana</font>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；
今天聚焦的是Kafka監控，是以需要K8S、Helm、Kafka、Prometheus、Grafana等服務都已就緒，下面提供了一些連結，在您做相關部署時可以作為參考：
搭建K8S：《kubespray2.11安裝kubernetes1.15》
搭建Helm：《部署和體驗Helm(2.16.1版本)》
搭建Prometheus和Grafana：《kubernetes1.15極速部署prometheus和grafana》
部署Kafka：《K8S環境快速部署Kafka(K8S外部可通路)》
Kubernetes：1.15
Kubernetes主控端：CentOS Linux release 7.7.1908
NFS服務：IP位址192.168.50.135，檔案夾/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；
即将部署的kafka-exporter要從kafka取得資料，是以要準備kafka-exporter參數；
檢視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<font color="blue">kafka</font>、端口是<font color="blue">9092</font>，是以稍後在kafka-exporter中配置的kafka資訊就是<font color="blue">kafka:9092</font>
添加Helm倉庫(該倉庫中有我們需要的kafka-exporter)：<font color="blue">helm repo add gkarthiks https://gkarthiks.github.io/helm-charts</font>
下載下傳kafka-exporter：<font color="blue">helm fetch gkarthiks/prometheus-kafka-exporter</font>
解壓下載下傳的chart檔案：<font color="blue">tar -zxvf prometheus-kafka-exporter-0.1.0.tgz</font>
進入解壓後的目錄：<font color="blue">cd prometheus-kafka-exporter</font>
修改values.yaml檔案，如下圖紅框，<font color="blue">kafka:9092</font>就是同一namespace下通路kafka的位址：
在values.yaml檔案所在目錄執行：<font color="blue">helm install --name-template kafka-exporter -f values.yaml . --namespace kafka-test</font> （kafka的namespace是kafka-test，這裡的namespace要和kafka保持一緻）
檢視服務和pod是否就緒：
此時我們部署好了<font color="blue">kafka-exporter</font>，能給prometheus提供監控資料了，但prometheus并不知道要來這裡采集資料，是以接下來要配置prometheus；
确認<font color="blue">kafka-exporter</font>服務的通路位址，prometheus采集資料要用到，名字和端口如下圖紅框所示，是以可以拼接處跨namespace的通路位址：<font color="blue">kafka-exporter-prometheus-kafka-exporter.kafka-test.svc.cluster.local:9308</font>
如果您是參照《kubernetes1.15極速部署prometheus和grafana》部署的prometheus，請打開部署時下載下傳的<font color="blue">configmap.yaml</font>檔案，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；
<font color="blue">configmap.yaml</font>中增加下圖紅框中的内容，這樣prometheus就可以采集kafka-exporter的資料了：
使得配置生效：<font color="blue">kubectl apply -f configmap.yaml</font>
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删除，這樣K8S自動建立的新pod就用上了新的配置，找出prometheus的pod：<font color="blue">kubectl get pods -n kube-system</font>
删除舊的pod：<font color="blue">kubectl delete pod prometheus-68545d4fd8-f5q2w -n kube-system</font>
等待新的pod被自動建立；
接下來登入Grafana，配置監控頁面，如下圖，做模闆導入操作：
在導入模闆的頁面輸入編号7589：
選擇資料源的時候，要選prometheus，如下圖：
此時如果您的kafka有消息的收發，就可以立即看到資料了：
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；