【Kafka】kafka-eagle几个指标含义_kafka-eagle 几个指标含义

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但是本博主因为某些原因，心灰意冷了，决心打死不写免费了。不想解释了。。

1.概述

转载:kafka-eagle几个指标含义

1. Preferred Leader
默认用Replicas副本集里的第一个副本作为leader。

2. Brokers Spread
看作broker使用率，如kafka集群9个broker，某topic有7个partition，则broker spread: 7 / 9 = 77%

3. Brokers Skew
partition是否存在倾斜，如kafka集群9个broker，某topic有18个partition，正常每个broker应该2个partition。若其中有3个broker上的partition数>2，则broker skew: 3 / 9 = 33%

4. Brokers Leader Skew

leader partition是否存在倾斜，如kafka集群9个broker，某topic14个partition，则正常每个broker有2个leader partition。若其中一个broker有0个leader partition，一个有4个leader partition，则broker leader skew: (4 - 2) / 14 = 14%

由于kafka所有读写都在leader上进行， broker leader skew会导致不同broker的读写负载不均衡，配置参数 auto.leader.rebalance.enable=true 可以使kafka每5min自动做一次leader的rebalance，消除这个问题。

1.1 Lag

1.1.1 Lag计算

了解lag之前，先熟悉下面几个概念

1. LogStartOffset：表示一个Partition的起始位移，初始为0，虽然消息的增加以及日志清除策略的影响，这个值会阶段性的增大。
2. ConsumerOffset：消费位移，表示Partition的某个消费者消费到的位移位置。
3. HighWatermark：简称HW，代表消费端所能“观察”到的Partition的最高日志位移，HW大于等于ConsumerOffset的值。
4. LogEndOffset：简称LEO, 代表Partition的最高日志位移，其值对消费者不可见。比如在ISR（In-Sync-Replicas）副本数等于3的情况下，消息发送到Leader A之后会更新LEO的值，Follower B和Follower C也会实时拉取Leader A中的消息来更新自己，HW就表示A、B、C三者同时达到的日志位移，也就是A、B、C三者中LEO最小的那个值。由于B、C拉取A消息之间延时问题，所以HW必然不会一直与Leader的LEO相等，即LEO>=HW。

Lag是阻塞的消息个数，代表consumer的消费能力，实际计算公式为：Lag=HW - ConsumerOffset

1.1.2 Lag为负数

Kafka Manager先获取HW，再读取ConsumerOffset。两步操作存在一个时间gap，因此吞吐很大的topic上会出现HW < ConsumerOffset的情况。导致Lag负数。