先附上部分百度神搜结果：

展示topic列表：
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.18.153.12:2188

查看消费情况：
./kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --group groupname

对于新手来说，无疑是成吨的学习成本带来的压力，而且每次排查问题都要输入这么一大串指令，脑子有点不太够的样子。此时本次重点华丽丽地登场了。

接下来详细分析每一个指标的配置明细及功用。

Broker

缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称broker，可以看到示例集群有3个broker，也就是集群由三台服务器节点组成。
脚本： kafka_brokers{instance="$instance"}

Topic

• Topic是Kafka数据写入操作的基本单元，可以指定副本
• 一个Topic包含一个或多个Partition，建Topic的时候可以手动指定Partition个数，个数与服务器个数相当
• 每条消息属于且仅属于一个Topic
• Producer发布数据时，必须指定将该消息发布到哪个Topic
• Consumer订阅消息时，也必须指定订阅哪个Topic的信息

如下展示每个topic的分区数。
脚本： kafka_topic_partitions{instance=“instance",topic="instance",topic="topic”}

如下展示每个topic的副本情况。
副本数： sum(kafka_topic_partition_replicas{instance=“instance",topic="instance",topic="topic”})by(partition)
可用副本数： sum(kafka_topic_partition_in_sync_replica{instance=“instance",topic="instance",topic="topic”})by(partition)
失效副本数： sum(kafka_topic_partition_under_replicated_partition{instance=“instance",topic="instance",topic="topic”})by(partition)

消息

已生产消息： sum(kafka_topic_partition_current_offset{instance=“instance",job="center_kafka",topic="instance",job="centerkafka",topic="topic”})by(topic)

未消费消息： sum(kafka_consumergroup_lag{instance=“instance",topic=~"instance",topic= "topic”}) by (consumergroup, topic)

最后，江湖一波，轻动您的小指头，关注、点赞加转发一条龙，如需模板私发邮箱，不日送上。