软件效果前瞻 ~

鉴于并没有在网上找到比较好的linux平台的kafka可视化工具，今天为大家介绍一下自己开发的在 Linux 平台上使用的可视化工具KafkaQ

虽然简陋，主要可以实现下面的这些功能：

1）查看当前topic的分片数量和副本数量

2）查看当前topic下面每个分片的最大offset

3）查看当前topic某个分片下面指定offset范围的数据

4）搜索当前topic指定关键词的message

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KafkaQ分为普通版本和搜索版本：

* 普通版本支持上述3种查询

* 搜索版本支持上述3种查询之外，增加关键词搜索，即在分片中搜索指定关键词的message

一、普通版 KafkaQ.sh

使用方法：

Usage: KafkaQ.sh --topic<topic> [--partition<partition>] [--offset<offset>] [--limit<limit>]

--topic 话题名称
--partition 分片索引（可选）
--offset 从第k个offset开始检索（可选）
--limit 从第k个offset开始检索X条结果（可选）

显示的效果如下，十分简洁，分片数据里面左边一列是消息入库的时间，右边是message内容：

KafkaQ 源码如下：

#!/bin/bash

# 默认值
PARTITION=${2:-0}
OFFSET=${3:-0}
LIMIT=${4:-0}

# 检查参数
if [ -z "$1" ]; then
    echo "Usage: $0 --topic<topic> [--partition<partition>] [--offset<offset>] [--limit<limit>]"
    exit 1
fi

TOPIC="$1"

# 检查Kafka命令是否存在
if ! command -v /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh >/dev/null 2>&1; then
    echo "Kafka not found at /usr/local/kafka/bin/"
    exit 1
fi

# 获取Topic信息
echo -e "\033[0;31m* 话题: $TOPIC\033[0m"

# 获取分区数和副本数
PARTITION_INFO=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic "$TOPIC")
PARTITION_COUNT=$(echo "$PARTITION_INFO" | awk '/Partition:/ {print $2}' | wc -l)
REPLICA_COUNT=$(echo "$PARTITION_INFO" | grep -oP 'ReplicationFactor: \K\d+')

echo "* 分片: $PARTITION_COUNT, 副本: $REPLICA_COUNT"

# 获取分片a和分片b的最大偏移量
MAX_OFFSET=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic "$TOPIC"  |  awk -F: '{ printf "  分片: %s，MaxOffset: %s\n", $2, $3 }')
echo "$MAX_OFFSET"

# 获取分片数据
if [ "$LIMIT" -gt 0 ]; then
    echo -e "\033[0;33mFetching messages from partition $PARTITION with offset $OFFSET and limit $LIMIT ...\033[0m"
    MESSAGES=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic "$TOPIC" --partition "$PARTITION" --offset "$OFFSET" --max-messages "$LIMIT" --property print.key=true --property print.value=true --property print.timestamp=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer)
    
    # 格式化输出消息
    echo "$MESSAGES" | awk -F'\t' 'BEGIN {
        print "* 分片数据："
    }
    {
        if ($3 != "null") {
            timestamp = substr($1, 12) / 1000 # 从第10个字符开始提取时间戳，并除以1000以转换为秒级时间戳
            value = $3
            printf "\033[0;33m%s\033[0m %s\n", strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timestamp), value
        }
    }'
fi

二、搜索版 KafkaQ-Search.sh

使用方法：

Usage: KafkaQ-Search.sh --topic<topic> [--partition<partition>] [--offset<offset>] [--limit<limit>] [--search<keyword>]

--topic 话题名称
--partition 分片索引（可选）
--offset 从第k个offset开始检索（可选）
--limit 从第k个offset开始检索X条结果（可选）
--search 搜索字符串

示例（所有参数是必选的哦）：

sh KafkaQ-Search.sh --topic log --partition 0 --offset 0 --limit 18480 --search '9fea9c52-c0fe-4429-81e1-d045f35f9be9'

显示效果如下：

KafkaQ-Search.sh 源码如下：

#!/bin/bash

# 默认值
PARTITION=${2:-0}
OFFSET=${3:-0}
LIMIT=${4:-0}
SEARCH=${5:-""}

# 检查参数
if [ -z "$1" ]; then
    echo "Usage: $0 --topic<topic> [--partition<partition>] [--offset<offset>] [--limit<limit>] [--search<keyword>]"
    exit 1
fi

while [[ $# -gt 0 ]]; do
    case "$1" in
        --topic)
            TOPIC="$2"
            shift 2
            ;;
        --partition)
            PARTITION="$2"
            shift 2
            ;;
        --offset)
            OFFSET="$2"
            shift 2
            ;;
        --limit)
            LIMIT="$2"
            shift 2
            ;;
        --search)
            SEARCH="$2"
            shift 2
            ;;
        *)
            echo "Unknown parameter: $1"
            exit 1
            ;;
    esac
done

# 检查Kafka命令是否存在
if ! command -v /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh >/dev/null 2>&1; then
    echo "Kafka not found at /usr/local/kafka/bin/"
    exit 1
fi

# 获取Topic信息
echo -e "\033[0;31m* 话题: $TOPIC\033[0m"

# 获取分区数和副本数
PARTITION_INFO=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic "$TOPIC")
PARTITION_COUNT=$(echo "$PARTITION_INFO" | awk '/Partition:/ {print $2}' | wc -l)
REPLICA_COUNT=$(echo "$PARTITION_INFO" | grep -oP 'ReplicationFactor: \K\d+')

echo "* 分片: $PARTITION_COUNT, 副本: $REPLICA_COUNT"

# 获取分片a和分片b的最大偏移量
MAX_OFFSET=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic "$TOPIC"  |  awk -F: '{ printf "  分片: %s，MaxOffset: %s\n", $2, $3 }')
echo "$MAX_OFFSET"


# 获取分片数据
if [ "$LIMIT" -gt 0 ]; then
    echo -e "\033[0;33mFetching messages from partition $PARTITION with offset $OFFSET and limit $LIMIT ...\033[0m"
    MESSAGES=$(/usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic "$TOPIC" --partition "$PARTITION" --offset "$OFFSET" --max-messages "$LIMIT" --property print.key=true --property print.value=true --property print.timestamp=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer)
    
    # 搜索关键词并输出结果
    if [[ ! -z $SEARCH ]]; then
        echo -e "\033[0;32m* 搜索条件：$SEARCH\033[0m"
        echo "  搜索结果："
        echo "$MESSAGES" | grep --color=never "$SEARCH" | awk -F'\t' '{
            timestamp = substr($1, 12) / 1000 # 从第12个字符开始提取时间戳，并除以1000以转换为秒级时间戳
            value = $3
            printf "\033[0;33m%s\033[0m %s\n", strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timestamp), value
        }'
    fi
fi

 * （附注）参考的shell如下

1、获取kafka的topic 分区数量

/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic <topic>

2、获取kafka每个分片最大的offset

/usr/local/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic <topic>

3、获取kafka分片指定offset范围的具体信息

/usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic <topic> --partition <partition> --offset <offset> --max-messages <max-message> --property print.key=true --property print.value=true --property print.timestamp=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer