kafka admin client 如何计算kafka发送速度

文章目录

      • 方法 1:使用 `AdminClient` 获取消息数量
      • 示例代码:计算 Kafka 生产速度
      • 代码解释:
      • 解释:
      • 结果示例:
      • 方法 2:使用 Kafka JMX 监控
        • JMX 指标:
      • 总结:

要使用 Kafka Admin Client 来计算 Kafka 发送消息的速度,Kafka Admin Client 本身并不直接提供计算发送速度的功能。但是,你可以通过以下方式间接获取 Kafka 生产的相关信息,并基于这些信息来计算消息的发送速度:

方法 1:使用 AdminClient 获取消息数量

可以通过 AdminClient 获取每个 topic 和 partition 的 log-end-offset(日志结束偏移量),然后对比不同时间点的 log-end-offset 和时间,计算生产消息的速率。

以下是大致的步骤:

  1. 获取 Topic 和 Partition 的日志结束偏移量(Log-End Offset):使用 AdminClientlistOffsets API 获取每个分区的 log-end-offset
  2. 定期获取偏移量并计算速率:定期(例如每秒)记录这些偏移量,然后计算消息的增量。
  3. 计算发送速度:通过对比两个时间点的偏移量差值,可以得出在该时间间隔内写入的消息数量。除以时间差,就可以计算发送速率(例如每秒写入的消息数)。

示例代码:计算 Kafka 生产速度

以下代码示例展示了如何使用 AdminClient 获取 log-end-offset,然后计算 Kafka 生产速度。

import org.apache.kafka.clients.admin.*;
import org.apache.kafka.common.KafkaFuture;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.errors.TopicExistsException;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;public class KafkaProducerRateCalculator {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {// Kafka 配置String bootstrapServers = "localhost:9092";  // Kafka 的 bootstrap server 地址String topicName = "your-topic";  // Kafka topic 名称int intervalInSeconds = 1; // 时间间隔(秒)// 创建 AdminClient 配置Properties adminProps = new Properties();adminProps.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);AdminClient adminClient = AdminClient.create(adminProps);// 获取 Topic 和 Partition 列表DescribeTopicsResult describeTopicsResult = adminClient.describeTopics(Collections.singletonList(topicName));Map<String, TopicDescription> topicDescriptions = describeTopicsResult.all().get();TopicDescription topicDescription = topicDescriptions.get(topicName);List<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();for (TopicPartitionInfo partitionInfo : topicDescription.partitions()) {topicPartitions.add(new TopicPartition(topicName, partitionInfo.partition()));}// 获取分区的最新日志结束偏移量Map<TopicPartition, ListOffsetsResult.ListOffsetsResultInfo> latestOffsets = adminClient.listOffsets(topicPartitions.stream().collect(Collectors.toMap(tp -> tp, tp -> OffsetSpec.latest()))).all().get();// 记录当前时间的偏移量Map<TopicPartition, Long> initialOffsets = new HashMap<>();for (TopicPartition partition : topicPartitions) {ListOffsetsResult.ListOffsetsResultInfo offsetInfo = latestOffsets.get(partition);initialOffsets.put(partition, offsetInfo.offset());}// 等待一段时间后重新获取偏移量,计算生产速度TimeUnit.SECONDS.sleep(intervalInSeconds);// 获取新的日志结束偏移量Map<TopicPartition, ListOffsetsResult.ListOffsetsResultInfo> newOffsets = adminClient.listOffsets(topicPartitions.stream().collect(Collectors.toMap(tp -> tp, tp -> OffsetSpec.latest()))).all().get();long totalMessagesProduced = 0;for (TopicPartition partition : topicPartitions) {long initialOffset = initialOffsets.get(partition);long newOffset = newOffsets.get(partition).offset();long messagesProducedInInterval = newOffset - initialOffset;totalMessagesProduced += messagesProducedInInterval;// 输出每个分区的生产速率System.out.println("Partition: " + partition.partition() + ", Messages Produced: " + messagesProducedInInterval);}// 输出总生产速率double productionRate = totalMessagesProduced / (double) intervalInSeconds;System.out.println("Total Messages Produced: " + totalMessagesProduced);System.out.println("Production Rate: " + productionRate + " messages/sec");// 关闭 AdminClientadminClient.close();}
}

代码解释:

  1. 初始化 AdminClient:使用 AdminClient 连接到 Kafka 集群,并获取 topic 的描述信息(DescribeTopicsResult)。
  2. 获取分区信息:从 TopicDescription 中获取当前 topic 的所有分区(TopicPartition)。
  3. 获取 log-end-offset:使用 listOffsets 获取每个分区的最新日志结束偏移量(log-end-offset),这表示 Kafka 集群中该分区的最新消费位置。
  4. 计算生产速率:记录初始偏移量,等待一段时间(例如 1 秒),然后再次获取新的 log-end-offset。通过计算偏移量的差值,得到在该时间段内发送的消息数,再除以时间差(秒),得到生产速率。
  5. 输出生产速率:打印每个分区的生产速率,并计算总的生产速率(每秒发送的消息数)。

解释:

  • log-end-offset 表示 Kafka 分区的最后一个消息的偏移量。它用于计算一个时间间隔内生产者发送的消息数量。
  • 通过定期获取 log-end-offset,可以计算出时间间隔内的生产量,进而得到每秒的生产速率。
  • 这里我们通过两次调用 listOffsets 来获取偏移量信息,计算出消息增量。

结果示例:

假设在 1 秒内,生产者在不同的分区生产了不同数量的消息,输出可能是:

Partition: 0, Messages Produced: 1200
Partition: 1, Messages Produced: 1500
Partition: 2, Messages Produced: 1000
Total Messages Produced: 3700
Production Rate: 3700.0 messages/sec

方法 2:使用 Kafka JMX 监控

如果你想要监控 Kafka 集群的生产者性能,Kafka 提供了 JMX(Java Management Extensions)指标,其中包括生产者的吞吐量等指标。你可以使用 Kafka 提供的 producer-metrics 来获取生产速度,如下所示:

JMX 指标:
  • messages-sent: 已发送的消息总数。
  • record-send-rate: 每秒发送的消息数。
  • bytes-sent-rate: 每秒发送的字节数。

你可以通过 JMX 来实时监控生产者的性能,或者使用 Prometheus + JMX exporter 来抓取并展示这些指标。

总结:

  1. 使用 AdminClient 获取分区的 log-end-offset:通过定期调用 listOffsets 获取分区的最新偏移量,计算时间间隔内发送的消息数,从而计算生产速度。
  2. 使用 JMX 指标:通过 JMX 监控生产者的吞吐量(record-send-ratemessages-sent),可以实时监控生产速率。

通过这些方式,你可以有效地监控 Kafka 集群的生产速度,并进行相应的优化。

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