现所属公司使用了k8s来作为生产环保，使用了knative来作为服务基础构建，底层服务与服务之间的通信全由knative-eventing进行异步传输，broker底层使用的kafka作为消息队列存储。那么服务与服务之间的通信目前是处于黑盒状态，A到B的消息A是否发送成功了，kafka是否收到了，以及B是否消费了，这都是黑盒的。又因为前几天因为某家云服务器厂商因网卡硬件出现故障宕机，导致Kafka中间出现故障，服务与服务之间的通信时好时坏，重启服务、复盘代码也得不到解决，又不知道kafka消息的中间状态，就很抓瞎。之前微服务项目也使用kafka，但使用的是kafkaTool，在轻量场景下绰绰有余，但knative-eventing的重度场景下就捉襟见肘了，鉴于此，给大家介绍下Kafka-ui，支持按时间，key/value值进行搜索等好用的功能。 科技新闻。
连接到集群中的Kafka之后点击Brokers可以查看一共有几个节点。
找到本机host文件，添加IP域名映射。
ka背景与起因
概述页面。进入某topics可以查看该topics更详细的信息，也可以直接创建消息。
如果有多个集群安装了kafka，比如说测试集群、正式集群，建议在每个集群里都安装kafka-ui，虽然他也能跨集群连接，但是会非常麻烦，需要网络打通等，还有安全隐患。连接同集群Kafka则非常简单，填写Kafka服务名即可，不知道获取服务名的上面教程有讲到或自行AI。
kafka-ui默认是没有账号密码的，通过URL直接就可以访问，这是不行的，就需要在values.yaml文件里添加账号密码，就会有一个登录页出来。
ka事件经过
如果大家想要一个免费又好用，又不想装在本地的工具，那就非Kafka-ui莫属了。
在消费者菜单里，找到具体的消费者，点击offsets可以查看当前消费者都消费了哪个topic，哪些partition，消费的offset到哪里了，以及更重要的有没有滞后，这个指标可以确认是否存在未消费信息，也能间接的证明是否发送给了下游服务。
我是在k8s集群里通过helm安装的，因为安装、修改脚本过程要保留可以复用，所以先把官方helm脚本下载到本地，然后再到对应集群环境进行安装，而不是用命令直接使用官方helm脚本安装，这样脚本就可以做到保留并提交git留存。
ka各方回应
设置页可以查看topics的配置信息。
点击topics可以查看Kafka里一共有多少个topics在使用，点开其中一个可以查看topic有几个partitions，选中某个partition可以直接查看具体partition里面的消息，或者直接点topic是直接查该topic下的所有partition的消息。
可以直接点留言->绿色播放按钮，查看按照最新或者最老排序的消息，右下角可以查看按照时间排序的多少条数据，一般都是按照最新时间排序，查询最近1000条，也可以通过筛选在列表里查询服务发送给kafka的消息是否成功，然后把消息体直接粘出来或者在下方查看发送的消息是否是正确的。
ka影响分析
在消费者页面，点击具体的消费者，可以查看该消费者在每个partition的消费情况。
发现这个厂家同系列也有一些有意思的产品，比方说MQTT、Modbus工具在工业物联网看起来挺好用的（因为之前用过其它Modbus模拟器，是真不好用，如果再有机会一定要试下），如果大家有需要的话可以去尝试下。
统计数据页面可以查看当前topics的状态信息。
继OffsetExplore之后，Kafka Assistant也是一个本地工具，其优点是比OffsetExplore提供了更丰富的指标，也支持消息的时间点查询。如果不介意它需要付费使用以及需要装到本地的特点话，倒是值得一用。大家也可以到B站观看更详细的视频介绍。
核心原理是把k8s集群中的Kafka通过端口转发出来，本地offsetExplore进行连接的。
因为是安装到集群里，想能大家都通过浏览器进行访问，就需要对外（内网）暴露域名，添加ingress。
在topics页面可以查看更详细的信息。
打开本地OffsetExplore，填入Kafka集群地址即可连接。
其中有个重要的就是选中该topic，在右侧特性->内容类型菜单里把钥匙、价值的内容类型改成细绳，这里是软件官方翻译错误，正确翻译应该是key、value、字符串。意思是如果不设置，等查出来的消息是十六进制的，不方便查看，这里改成字符串方便查看。
搜索官网找到Download下载对应的版本直接安装即可。
这样进行故障排除或者DEBUG调试绰绰有余了，但是在排查历史问题时，需要通过时间来查询，offsetExplore则没支持，所以给大家引入了kafka-ui来进行查询，且offsetExplore是装在本地，需要研发每个人都装一个，而kafka-ui是装在k8s集群，通过外网域名进行暴漏，只需要安装一次，大家就可通过账号密码进行登录访问了，更方便些。
同样也可以看到Kafka日志的存储目录显示。
这个工具之前名字叫kafkaTool，后来改版了叫OffsetExplore新的名字，电脑本地安装，可以支持基础的Kafka消息查询等。
点击brokers可以查看三个节点的使用情况、存储情况、分区倾斜等信息。
在消费者页面可以查看都有哪些消费者订阅了这个topic，以及各消费者的消费情况。
可视化更改Kafka的配置。
在本机powershell命令行里切换到指定kubeconfig生态，然后进行端口转发即可。
点击下边某条消息则可以查看具体值。
host添加完IP域名映射后，需要执行ipconfig /flushdns进行刷新缓存，因为offsetExplore打开时会记录旧的DNS域名，所以如果是先打开offsetExplore后添加的host的IP域名映射，可能会不成功，这时候就要关闭软件重新刷新下DNS缓存即可。
因为k8s集群里使用了kafka三节点部署，所以映射为三个，Kafka域名也可以根据k8s集群里实际对外暴漏的服务名进行修改。如果不知道集群里具体的域名可以通过命令kubectl get svc -n kafka进行查看：
消息页面。可以根据offset偏移量查询、也可以根据时间点查询、可以选择查询哪个分区里的消息、key/value的类型、以及按照最新、最老排序，也支持强大的实时模式，在DEBUG场景下特别好用。
注：本教程Kafka是在k8s里部署的，所以相关工具也是通过k8s部署或者k8s方式使用的，kafka裸机部署及使用方法大同小异，感兴趣的同学可以自行AI。
综上所述，通过不同Kafka图形化工具，可以在排查问题的时候使得服务与服务的中间消息链路不再黑盒，更快的定位问题，祝愿天下程序员们少加班，早回家，无BUG~，成为近期热点话题。
