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。