Kafka集群性能调优技巧

Kafka集群性能调优是保障机器学习模型服务稳定性的关键环节。以下为具体监控指标与告警配置方案：

核心监控指标

1. 消费者组延迟：通过kafka-consumer-groups.sh --describe --group <group_id>监控消费延迟，设置阈值30秒告警
2. Broker磁盘使用率：使用kafka-topics.sh --describe --topic <topic_name>查看分区状态，当使用率超过85%时触发告警
3. 网络I/O吞吐量：通过jmx_exporter监控kafka.network:type=SocketServer,name=NetworkProcessorAvgIdlePercent指标

告警配置方案

# Prometheus告警规则示例
- alert: KafkaConsumerLagHigh
  expr: kafka_consumer_group_lag > 1000
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "消费者组延迟过高"

- alert: KafkaDiskUsageHigh
  expr: (node_filesystem_size_bytes - node_filesystem_free_bytes) / node_filesystem_size_bytes > 0.85
  for: 10m
  labels:
    severity: warning

可复现步骤：

1. 部署jmx_exporter并配置kafka监控端口
2. 在Prometheus中添加Kafka指标抓取任务
3. 配置以上告警规则并测试阈值触发

此方案可有效保障模型服务的实时数据流稳定性。