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create time: 2026-05-24 19:52
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# MQ 监控指标与告警

## 概述

消息队列作为系统间的"黑盒"中间件，一旦出问题往往影响全局。本文梳理 MQ 监控的核心指标体系，涵盖 Broker、Producer、Consumer 三个维度，并介绍基于 Prometheus + Grafana 的监控告警实践。

## 正文

### 为什么 MQ 需要专门的监控

消息队列不像 Web 服务那样有直观的 HTTP 状态码，它的健康状况藏在各种内部指标里。一个 Topic 的消费延迟可能已经到了几小时，但表面上看 Producer 和 Consumer 都在正常运行——只是 Consumer 跟不上了。等到下游业务发现数据不一致时，往往已经积重难返。

MQ 监控的核心目标就三个字：**看得见**。看得见消息有没有堆积，看得见 Broker 有没有过载，看得见消费者有没有掉队。

### Broker 核心指标

| 指标 | 含义 | 关注点 |
|------|------|--------|
| 消息入队速率 (MessagesIn/s) | 每秒写入的消息数 | 突增可能表示上游流量异常 |
| 消息出队速率 (BytesOut/s) | 每秒读出的字节数 | 与入队速率对比判断消费是否跟得上 |
| 磁盘使用率 | 日志段占用的磁盘空间 | 超过 80% 就该警惕 |
| 网络 IO | 网卡吞吐量 | 高负载时容易成为瓶颈 |
| 连接数 | 当前活跃的客户端连接 | 突增可能是连接泄漏 |
| ISR 数量 | In-Sync Replicas 数量 | ISR 收缩意味着有 Follower 掉队 |

> [!question]
> ISR（In-Sync Replicas）数量减少时，消息的可靠性会受到什么影响？如果你设置了 `acks=all`，ISR 缩减到 1 会发生什么？

### Producer 核心指标

Producer 侧最需要关注的是**发送成功率**和**发送延迟**。

- **发送成功率**：失败的发送请求占比。如果持续有失败，说明 Broker 端有问题（磁盘满、网络分区）。
- **发送延迟 P99**：99 分位的发送耗时。正常情况下应该在毫秒级，如果飙升到秒级，说明 Broker 压力过大或者网络抖动。
- **重试率**：发送失败后重试的比例。高重试率意味着消息可能乱序（Kafka 中同一 Partition 内的消息顺序靠 offset 保证，但重试可能导致后发的消息先到）。
- **批大小（Batch Size）**：Producer 端的批量发送大小。批越大吞吐越高，但延迟也越大。

### Consumer 核心指标

Consumer 侧最核心的指标是 **Consumer Lag**——消费者当前的消费位置与最新消息之间的差距。

Lag 本质上衡量的是"消费者落后了多远"。如果 Lag 持续增长，说明消费者处理不过来，消息正在积压。

- **消费速率**：每秒处理的消息数，应与 Producer 的入队速率基本持平。
- **Rebalance 次数**：Consumer Group 发生 Rebalance 的频率。频繁 Rebalance 会导致消费暂停，通常是 Consumer 不稳定（频繁重启、处理超时）引起的。
- **处理耗时**：单条消息从业务处理的平均耗时。如果处理耗时接近 `max.poll.interval.ms`，就有触发 Rebalance 的风险。

### Prometheus + Grafana 监控搭建

监控架构分四层：

```mermaid
graph LR
    MQ["MQ Cluster"] -->|"指标暴露"| Exporter["MQ Exporter"]
    Exporter -->|"pull /metrics"| Prometheus["Prometheus"]
    Prometheus -->|"查询"| Grafana["Grafana"]
    Prometheus -->|"告警规则"| AlertManager["AlertManager"]
    AlertManager -->|"通知"| Notify["DingTalk / PagerDuty"]
```

**Exporter 配置**：Kafka 可以用 `kafka_exporter` 或 JMX Exporter 暴露指标。`kafka_exporter` 轻量级，适合快速接入；JMX Exporter 功能更全，但配置更复杂。

```yaml
# Prometheus 配置示例
scrape_configs:
  - job_name: "kafka"
    static_configs:
      - targets: ["kafka-exporter:9308"]
    scrape_interval: 15s
```

**核心 Dashboard 设计**：一个实用的 MQ Dashboard 通常包含以下几个面板：

1. **总览面板**：集群消息入队/出队速率、总 Lag 数、Broker 存活数。
2. **Broker 面板**：每个 Broker 的磁盘使用率、网络 IO、ISR 数量、请求队列深度。
3. **Topic 面板**：每个 Topic 的消息速率、Partition 分布、Lag 趋势。
4. **Consumer Group 面板**：每个 Group 的 Lag、消费速率、Rebalance 次数。

### 告警策略

好的告警策略不是"什么都报"，而是"报了就要行动"。三种常用的告警模型：

**基于阈值**：最直观，比如 `Consumer Lag > 10000` 触发告警。适合有明确 SLO 的场景。

**基于趋势**：Lag 的绝对值不重要，重要的是它是否在持续增长。比如"Lag 连续 10 分钟单调递增"就该告警，即使当前 Lag 只有 100。

**基于异常检测**：用统计方法检测指标是否偏离正常范围。比如消费速率突然降到 0，但 Producer 侧没有任何变化，这很可能是 Consumer 挂了。

> [!question]
> 你能设计一个既不会频繁误报、又不会漏报关键问题的 Consumer Lag 告警规则吗？阈值设多少合适？

### Go 代码示例：自定义 Consumer Lag 监控

```go
package main

import (
	"context"
	"log"
	"net/http"
	"time"

	"github.com/IBM/sarama"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
	// consumerLag 每个 Partition 的消费延迟
	consumerLag = prometheus.NewGaugeVec(
		prometheus.GaugeOpts{
			Name: "myapp_consumer_lag",
			Help: "Consumer lag per partition",
		},
		[]string{"topic", "partition", "group"},
	)
)

func init() {
	prometheus.MustRegister(consumerLag)
}

// collectLag 定期采集 Consumer Lag 并暴露给 Prometheus
func collectLag(brokers []string, group, topic string) {
	config := sarama.NewConfig()
	client, err := sarama.NewClient(brokers, config)
	if err != nil {
		log.Fatalf("create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ticker := time.NewTicker(10 * time.Second)
	for range ticker.C {
		partitions, _ := client.Partitions(topic)
		for _, p := range partitions {
			// 获取最新 offset
			newest, _ := client.GetOffset(topic, p, sarama.OffsetNewest)
			// 获取消费者组当前 offset（实际需通过 Admin API）
			// 这里简化为从外部获取
			groupOffset := getGroupOffset(group, topic, p)
			lag := float64(newest - groupOffset)
			consumerLag.WithLabelValues(topic,
				string(rune(p+'0')), group).Set(lag)
		}
	}
}

func getGroupOffset(group, topic string, partition int32) int64 {
	// 实际实现中通过 Kafka Admin API 获取
	return 0
}

func main() {
	go collectLag([]string{"localhost:9092"}, "my-group", "orders")

	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	log.Println("metrics server on :2112")
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":2112", nil))
}
```

这段代码通过 Sarama 客户端定期查询每个 Partition 的最新 offset 和消费者组当前 offset，计算差值作为 Lag，然后通过 Prometheus Gauge 暴露。Grafana 中可以直接用 `myapp_consumer_lag` 指标配置 Dashboard 和告警规则。

## 关联笔记

- [[30-MQ-核心概念与选型]]
- [[33-MQ-Kafka-架构与核心机制]]
- [[37-MQ-消费积压治理]]
- [[35-MQ-与-CDC]]