在Kafka中，监控新创建的Topic是确保其正常运行和性能优化的关键。以下是一些有效的监控方法和工具：
Kafka Topic监控方法
- 使用Kafka自带的命令行工具：如
kafka-topics.sh、kafka-consumer-groups.sh等，可以用来查看Kafka集群的主题、消费者组、分区等信息。
- Kafka管理工具：如Kafka Manager、Confluent Control Center等，这些工具提供了丰富的监控和管理功能，包括实时的集群状态监控、主题和分区管理、消费者组管理等。
- JMX监控：Kafka通过JMX暴露了一些指标，可以使用JMX客户端（如jconsole或jmxtrans）连接到Kafka Broker，查看实时的性能指标和集群状态。
- Prometheus和Grafana：Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库，可以收集和存储Kafka集群的指标数据。Grafana是一个开源的分析和监控平台，可以与Prometheus集成，提供实时的图表和警报功能。
Kafka Topic监控指标
- lag：多少消息没有消费，lag=logsize-offset。
- logsize：Kafka存的消息总数。
- offset：已经消费的消息。
- UnderReplicatedPartitions：Kafka分区Leader节点收到消息后，会同步给Follower节点。集群健康的情况下，UnderReplicatedPartitions值等于0。
- ISRShrink/ISRExpand：表示ISR收缩和扩容的频率。
- ActiveControllerCount：表示当前Broker节点是否是Controller节点。
- offlinePartitionCount：表示处于不可用状态的Partition的数量。
- LeaderElectionRateAndTimeMs：当分区Leader节点挂了之后，就会触发选举新的Leader。
- UncleanLeaderElectionsPerSec：当Broker集群找不到分区Leader时，需要从ISR集合中选出新的Leader节点。
通过上述方法和工具，您可以有效地监控Kafka集群中Topic的状态和性能，确保消息队列的稳定运行。