Newegg Kafka 平台化的一点经验

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Newegg Kafka 平台化的一点经验

本文基于IT技术圈（西安）10月份线下沙龙整理而来，略有删减。

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1. 前言

  • Newegg Kafka 使用规模
  • Newegg Kafka 使用场景
  • Newegg Kafka 平台化KafkaCenter
  • KafkaCenter 解决了什么问题
  • KafkaCenter 惊鸿一瞥
  • KafkaCenter 技术上的探索

2. Newegg Kafka 使用规模

我们是一家小公司，对Kafka的使用有限，这里我就放出我们系统的一个统计吧，数据截止到2019-10-30，仅统计目前已经接入Kafka平台管理的产线环境数据

每天指标如下：

MessagesIn BytesIn BytesOut
1.9b 2.26TB 12.23TB

3. Newegg Kafka 使用场景

3.1 Kafka 使用场景

  • 异步处理
  • 日常系统解耦
  • 削峰
  • 提速
  • 广播

3.2 Newegg Kafka 使用场景

  • 异构数据同步（redis/hbase/sqlserver/cassandra/solr/es）
  • 网站流量数据/日志数据
  • 流式处理

4. Newegg Kafka 平台化

这里最要介绍两个部分，一个是kafka的监控体系，一个是平台化门户KafkaCenter

4.1 集群监控告警体系

集群监控告警体系

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4.2 KafkaCenter（面向用户+运维的）

Kafka Center是一个kafka治理平台，是EC Bigdata Team多年kafka使用经验的落地实践,整合集群管理，集群运维，生产监控，消费监控，周边生态等统一一站式解决方案。
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kafkaCenter

5. KafkaCenter 解决了什么问题

5.1 我们面临的问题

  • 创建topic，人工处理化
  • 相关kafka运维，监控孤岛化
  • 现有消费监控工具监控不准确
  • 无法拿到Kafka 集群的summay信息
  • 无法快速知晓集群健康状态
  • 无法知晓业务对team kafka使用情况
  • kafka管理，监控工具稀少，没有一个好的工具我们直接可以使用
  • 无法快速查询topic消息

5.2 Kafka Center解决了哪些问题

  • 统一: 一个平台，一站式包含自助，管理，监控，运维，使用一体化。
  • 流程化: 创建topic流程化，做到对topic使用全生命周期管理。
  • 复用: 平台支持接入多个集群，复用性很高。
  • 成本: 只用部署一套程序，节省机器资源。降低运维成本，高效运维。
  • 生态: 目前已经接入connect，未来即将接入ksql。
  • 便捷: 提供便捷工具，让无需有kafka使用经验的人，都可以方便生产、消费消息。
  • 全局: 可以站在不同的维度查看目前kafka使用情况
  • 权限: 完善的权限设计，减少风险漏洞。

5. KafkaCenter 惊鸿一瞥

功能模块图
核心功能预览

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6. KafkaCenter 技术上的探索

在实现功能的基础外，我们还做了更多工程与技术上的的探索，这里就做些删减，如果想了解更多的内容，可以私信我。

  • Kafka消费监控算法
  • 前后端技术栈完全分离
  • CI/CD持续集成与发布
  • 跨数据中心监控解决方案

通常使用的kafka的用户都关注与消费延迟，对于延迟Lag的计算，是很多用户关心的，这里就简单说一下如何计算Lag.

在计算Lag之前先普及几个基本常识

LEO(LogEndOffset): 这里说的和官网说的LEO有点区别，主要是指对consumer可见的offset.即HW(High Watermark)

CURRENT-OFFSET: consumer消费到的具体位移
知道以上信息后，可知Lag=LEO-CURRENT-OFFSET。计算出来的值即为消费延迟情况。

6.1 Kafka消费监控算法

6.1.1 broker消费方式 offset 获取

实现思路

  1. 根据topic 获取消费该topic的group
  2. 通过使用KafkaAdminClient的describeConsumerGroups读取broker上指定group和topic的消费情况，可以获取到clientId,CURRENT-OFFSET,patition，host等
  3. 通过consumer获取LogEndOffset（可见offset）
  4. 将2与3处信息合并，计算Lag

6.1.2 zk消费方式 offset 获取

实现思路

  1. 根据topic 获取消费该topic的group
  2. 读取zookeeper上指定group和topic的消费情况，可以获取到clientId,CURRENT-OFFSET,patition。
  3. 通过consumer获取LogEndOffset（可见offset）
  4. 将2与3处信息合并，计算Lag

6.2 前后端技术栈完全分离

  • 服务端Springboot
  • 前端icework(React完整解决方案)

6.3 CI/CD持续集成与发布

6.4 跨数据中心监控解决方案

部署架构