Kafka监控指标的关键项可以分为几大类，包括Broker核心指标、Producer核心指标、Consumer核心指标以及其他重要指标。以下是详细的关键监控指标：

Broker核心指标

• UnderReplicatedPartitions：处于复制状态的partitions数量。
• ActiveControllerCount：活跃的controller数量。
• OfflinePartitionsCount：离线的partitions数量。
• UncleanLeaderElectionsPerSec：未清理领导选举/每秒。
• BytesInPerSec：Kafka的吞吐量。
• BytesOutPerSec：Kafka的吞吐量。
• Disk usage：磁盘使用情况。
• CPU usage：CPU使用情况。
• 网卡入流量：机器网卡入流量。
• 网卡出流量：机器网卡出流量。

Producer核心指标

• 主要监控正常的机器指标和JVM指标，如磁盘使用情况、CPU使用情况等。

Consumer核心指标

• kafka_consumergroup_lag：每个消费者的消息延迟。
• 消费者组延迟等。

集群稳定性配置与监控最佳实践

• 合理进行kafka实例配置，关注磁盘容量和峰值带宽、消息保留时长、动态保留策略等。
• 设置日志配置参数以使日志易于管理。
• 充分利用Apache ZooKeeper。
• 注意主题配置。
• 使用并行处理。
• 带着安全性思维配置和隔离Kafka。
• 通过提高限制避免停机。
• 保持低网络延迟。
• 利用有效的监控和警报。

通过上述方法和工具，可以全面监控Kafka集群的性能指标，及时发现并解决潜在问题，确保Kafka的稳定和高性能运行。