RocketMQ Promethus Exporter

介绍

Rocketmq-exporter 是用于监控 RocketMQ broker 端和客户端所有相关指标的系统，通过 mqAdmin 从 broker 端获取指标值后封装成 87 个 cache。

警告

过去版本曾是 87 个 concurrentHashMap，由于 Map 不会删除过期指标，所以一旦有 label 变动就会生成一个新的指标，旧的无用指标无法自动删除，久而久之造成内存溢出。而使用 Cache 结构可可以实现过期删除，且过期时间可配置。

Rocketmq-expoter 获取监控指标的流程如下图所示，Expoter 通过 MQAdminExt 向 MQ 集群请求数据，请求到的数据通过 MetricService 规范化成 Prometheus 需要的格式，然后通过 /metics 接口暴露给 Promethus。

Metric 结构

Metric 类位于 org.apache.rocketmq.expoter.model.metrics 包下，实质上是一些实体类，每个实体类代表一类指标, 总共 14 个 Metric 类。这些类作为 87 个 Cache 的 key， 用不同的 label 值进行区分。

实体类中包含了 label 的三个维度：broker、consumer、producer

• broker 相关 metric 类有: BrokerRuntimeMetric、BrokerMetric、DLQTopicOffsetMetric、TopicPutNumMetric

• 消费者相关类有: ConsumerRuntimeConsumeFailedMsgsMetric 、ConsumerRuntimeConsumeFailedTPSMetric 、ConsumerRuntimeConsumeOKTPSMetric、ConsumerRuntimeConsumeRTMetric、ConsumerRuntimePullRTMetric、ConsumerRuntimePullTPSMetric、ConsumerCountMetric、ConsumerMetric、ConsumerTopicDiffMetric

• 生产者相关 metric 类有: ProducerMetric

Prometheus 拉取 metrics 的过程

RocketMQ-exporter 项目和 Prometheus 相当于服务器和客户端的关系，RocketMQ-exporter 项目引入了 Prometheus 的 client 包，该包中规定了需要获取的信息的类型即项目中的 MetricFamilySamples 类，Prometheus 向 expoter 请求 metrics，expoter 将信息封装成相应的类型之后返回给 Prometheus。

rocketmq-expoter 项目启动后，会获取 rocketmq 的各项 metrics 收集到 mfs 对象中，当浏览器或 Prometheus 访问相应的接口时，会通过 service 将 mfs 对象中的 samples 生成 Prometheus 所支持的格式化数据。主要包含以下步骤：

浏览器通过访问 ip:5557/metrics，会调用 RMQMetricsController 类下的 metrics 方法，其中 ip 为 rocketmq-expoter 项目运行的主机 ip

    private void metrics(HttpServletResponse response) throws IOException {
    StringWriter writer = new StringWriter();
    metricsService.metrics(writer);
    response.setHeader("Content-Type", "text/plain; version=0.0.4; charset=utf-8");
    response.getOutputStream().print(writer.toString());
}

通过新建 StringWriter 对象用于收集 metrics 指标，调用 MetricsService 类中的方法 metrics 将 expoter 中提取到的指标收集到 writer 对象中，最后将收集到的指标输出到网页上。

收集到的指标格式为:

<metric name>{<label name>=<label value>, ...} <metric value>

如：

rocketmq_group_diff{group="rmq_group_test_20220114",topic="fusion_console_tst",countOfOnlineConsumers="0",msgModel="1",} 23.0

MetricCollectTask 类中的 5 个定时任务

MetricCollectTask 类中有 5 个定时任务，分别为 collectTopicOffset、collectConsumerOffset、collectBrokerStatsTopic、collectBrokerStats 和 collectBrokerRuntimeStats。用于收集消费位点信息以及 Broker 状态信息等。其 cron 表达式为：cron: 15 0/1 * * * ?，表示每分钟会收集一次。其核心功能是通过 mqAdminExt 对象从集群中获取 broker 中的信息，然后将其添加到对应的 87 个监控指标中，以 collectTopicOffset 为例：

1. 首先初始化TopicList对象，通过mqAdminExt.fetchAllTopicList()方法获取到集群的所有topic信息。

    TopicList topicList = null;
    try {  topicList = mqAdminExt.fetchAllTopicList();
} catch (Exception ex) {
        log.error(String.format("collectTopicOffset-exception comes getting topic list from namesrv, address is %s",
            JSON.toJSONString(mqAdminExt.getNameServerAddressList())));
        return;
    }

1. 将 topic 加入到 topicSet 中，循环遍历每一个 topic，通过 mqAdminExt.examineTopicStats(topic)函数来检查 topic 状态。

    Set < String > topicSet = topicList != null ? topicList.getTopicList() : null;
 for (String topic: topicSet) {
     TopicStatsTable topicStats = null;
     try {
         topicStats = mqAdminExt.examineTopicStats(topic);
     } catch (Exception ex) {
         log.error(String.format("collectTopicOffset-getting topic(%s) stats error. the namesrv address is %s",
             topic,
             JSON.toJSONString(mqAdminExt.getNameServerAddressList())));
         continue;}

1. 初始化 topic 状态 set，用于用于按 broker 划分的 topic 信息位点的 hash 表 brokerOffsetMap，以及一个用于按 broker 名字为 key 的用于存储更新时间戳的 hash 表 brokerUpdateTimestampMap。

        Set<Map.Entry<MessageQueue, TopicOffset>> topicStatusEntries = topicStats.getOffsetTable().entrySet();
        HashMap<String, Long> brokerOffsetMap = new HashMap<>();
        HashMap<String, Long> brokerUpdateTimestampMap = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<MessageQueue, TopicOffset> topicStatusEntry : topicStatusEntries) {
            MessageQueue q = topicStatusEntry.getKey();
            TopicOffset offset = topicStatusEntry.getValue();
            if (brokerOffsetMap.containsKey(q.getBrokerName())) {
                brokerOffsetMap.put(q.getBrokerName(), brokerOffsetMap.get(q.getBrokerName()) + offset.getMaxOffset());
            } else {
                brokerOffsetMap.put(q.getBrokerName(), offset.getMaxOffset());
            }
            if (brokerUpdateTimestampMap.containsKey(q.getBrokerName())) {
                if (offset.getLastUpdateTimestamp() > brokerUpdateTimestampMap.get(q.getBrokerName())) {
                    brokerUpdateTimestampMap.put(q.getBrokerName(), offset.getLastUpdateTimestamp());
                }
            } else {
                brokerUpdateTimestampMap.put(q.getBrokerName(),
                offset.getLastUpdateTimestamp());
            }
        }

1. 最后通过遍历 brokerOffsetMap 中的每一项，通过调用 metricsService 获取到 metricCollector 对象，调用 RMQMetricsCollector 类中的 addTopicOffsetMetric 方法，将相应的值添加到 RMQMetricsCollector 类中 87 个指标对应的其中一个指标的 cache 中。

 Set<Map.Entry<String, Long>> brokerOffsetEntries = brokerOffsetMap.entrySet();
        for (Map.Entry<String, Long> brokerOffsetEntry : brokerOffsetEntries) {
            metricsService.getCollector().addTopicOffsetMetric(clusterName, brokerOffsetEntry.getKey(), topic,
                brokerUpdateTimestampMap.get(brokerOffsetEntry.getKey()), brokerOffsetEntry.getValue());
        }
    }
    log.info("topic offset collection task finished...." + (System.currentTimeMillis() - start));
}

Rocketmq-exporter 收集指标流程图

快速开始

配置 application.yml

application.yml 中重要的配置主要有:

• server.port 设置 promethus 监听 rocketmq-exporter 的端口, 默认为 5557

• rocketmq.config.webTelemetryPath 配置 promethus 获取指标的路径,默认为 /metrics ，使用默认值即可.

• rocketmq.config.enableACL 如果 RocketMQ 集群开启了 ACL 验证,需要配置为 true, 并在 accessKey 和 secretKey 中配置相应的 ak, sk.

• rocketmq.config.outOfTimeSeconds 用于配置存储指标和相应的值的过期时间,若超过该时间,cache 中的 key 对应的节点没有发生写更改,则会进行删除.一般配置为 60s 即可(根据 promethus 获取指标的时间间隔进行合理配置,只要保证过期时间大于等于 promethus 收集指标的时间间隔即可)

• task..cron 配置 exporter 从 broker 拉取指标的定时任务的时间间隔,默认值为”15 0/1 * * ?” 每分钟的 15s 拉取一次指标.

启动 exporter 项目

按照 promethus 官网配置启动

配置 promethus 的 static_config: -targets 为 exporter 的启动 IP 和端口,如: localhost:5557

访问 promethus 页面

本地启动默认为: localhost:9090 ,则可对收集到的指标值进行查看,如下图所示:

提示

为了达到更好的可视化效果,观察指标值变化趋势, promethus 搭配 grafana 效果更佳哦!

可观测性指标

可观测性指标主要包括两个大类: 服务端指标和客户端指标, 服务端指标由服务端直接生成, 客户端指标在客户端产生, 由服务端通过 rpc 请求客户端获取到. 客户端指标又可细分为生产端指标和消费端指标.所有 87 个可观测性指标及其主要含义如下:

服务端指标

服务端指标

生产端指标

生产端指标

消费端指标

### 消费端指标