Цель этой статьи — восполнить пробел в документации связки Strimzi Kafka и мониторинга. У Strimzi есть раздел про метрики и Prometheus и примеры в репозитории (examples/metrics/prometheus-install), но они рассчитаны на общий Prometheus Operator; пошагового руководства именно под Helm-чарт kube-prometheus-stack (с порядком установки и нужными label’ами) в открытом доступе не нашлось. Ниже — собранный и проверенный вариант такой установки.

Установка Prometheus stack (kube-prometheus-stack)

Добавить репозиторий Helm:

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

Установить kube-prometheus-stack с Ingress для Grafana на grafana.apatsev.org.ru (при первом запуске установка может занять несколько минут из-за --wait):

helm upgrade --install kube-prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace \
  --version 81.4.2 \
  --wait \
  --set grafana.ingress.enabled=true \
  --set grafana.ingress.ingressClassName=nginx \
  --set grafana.ingress.hosts[0]=grafana.apatsev.org.ru \
  --timeout 10m

Получить пароль администратора Grafana:

kubectl get secret -n monitoring kube-prometheus-stack-grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 -d
echo

Открыть Grafana: http://grafana.apatsev.org.ru (логин по умолчанию: admin).

Strimzi

Strimzi — оператор для управления Kafka в Kubernetes; мониторинг вынесен в отдельные компоненты (Kafka Exporter, kube-state-metrics, PodMonitors для брокеров и операторов).

Установка Strimzi

Namespace myproject должен существовать заранее (в примерах Strimzi по умолчанию используется именно он):

# Идемпотентно: создаёт namespace только если его ещё нет
kubectl get ns myproject 2>/dev/null || kubectl create namespace myproject

helm upgrade --install strimzi-cluster-operator \
  oci://quay.io/strimzi-helm/strimzi-kafka-operator \
  --namespace strimzi \
  --create-namespace \
  --set 'watchNamespaces={myproject}' \
  --wait \
  --version 0.50.0

Чем отличаются манифесты от upstream Strimzi: все PodMonitor и ServiceMonitor заранее помечены release: kube-prometheus-stack, cluster-operator-metrics сразу смотрит в namespace strimzi, а Service для strimzi-kube-state-metrics уже содержит необходимые app.kubernetes.io/* метки. Если использовать оригинальные yaml из официального репозитория Strimzi, добавьте эти label вручную (release: kube-prometheus-stack на PodMonitor/ServiceMonitor и app.kubernetes.io/* на Service) и поправьте namespaceSelector.matchNames для cluster-operator-metrics на strimzi.

Манифесты из examples Strimzi сохранены локально в директории strimzi/ (kafka-metrics, kafka-topic, kafka-user, PodMonitors, kube-state-metrics). Вы можете использовать оригинальные манифесты + добавление label или можете использовать манифесты из репозитория https://github.com/patsevanton/test-strimzi-kafka-operator-prometheus.

Установка Kafka из examples

# Kafka-кластер (KRaft, persistent, JMX-метрики и Kafka Exporter из коробки)
kubectl apply -n myproject -f strimzi/kafka-metrics.yaml

# Топик
kubectl apply -n myproject -f strimzi/kafka-topic.yaml

# Пользователь Kafka
kubectl apply -n myproject -f strimzi/kafka-user.yaml

# Дождаться готовности Kafka (при первом развёртывании может занять несколько минут)
kubectl wait kafka/my-cluster -n myproject --for=condition=Ready --timeout=600s

Metrics (examples/metrics)

Кластер Kafka задаётся манифестом kafka-metrics.yaml (ресурс Kafka CR Strimzi) — JMX-метрики (metricsConfig) и Kafka Exporter уже включены в манифест. Остаётся применить PodMonitors для сбора метрик в Prometheus.

# Сбор метрик Strimzi Cluster Operator (состояние оператора, реконсиляция)
kubectl apply -n monitoring -f strimzi/cluster-operator-metrics.yaml

# Сбор метрик Entity Operator — Topic Operator и User Operator
kubectl apply -n monitoring -f strimzi/entity-operator-metrics.yaml

# Сбор JMX-метрик с подов брокеров Kafka
kubectl apply -n monitoring -f strimzi/kafka-resources-metrics.yaml

Kube-state-metrics для Strimzi CRD — отдельный экземпляр kube-state-metrics в режиме --custom-resource-state-only: он следит за кастомными ресурсами Strimzi (Kafka, KafkaTopic, KafkaUser, KafkaConnect, KafkaConnector и др.) и отдаёт их состояние в формате Prometheus (ready, replicas, topicId, kafka_version и т.д.). Это нужно для дашбордов и алертов по состоянию CR (например, «топик не Ready», «Kafka не на целевой версии»). Обычный kube-state-metrics из kube-prometheus-stack таких метрик по Strimzi не даёт.

Шаг 1 (ConfigMap): описание, какие CRD и какие поля из них экспортировать как метрики (префиксы strimzi_kafka_topic_*, strimzi_kafka_user_*, strimzi_kafka_* и т.д.).
Шаг 2 (Deployment + RBAC + ServiceMonitor): сам под kube-state-metrics с этим конфигом, права на list/watch Strimzi CR в кластере и ServiceMonitor, чтобы Prometheus начал скрейпить метрики.

# 1. ConfigMap с конфигом метрик по CRD Strimzi
kubectl apply -n myproject -f strimzi/kube-state-metrics-configmap.yaml

# 2. Deployment, Service, RBAC и ServiceMonitor
kubectl apply -n myproject -f strimzi/kube-state-metrics-ksm.yaml

Kafka Exporter

Kafka Exporter подключается к брокерам по Kafka API и отдаёт метрики в формате Prometheus.

kafka-metrics.yaml уже включает блок spec.kafkaExporter в ресурсе Kafka (CR Strimzi). Этот блок включает Kafka Exporter: без него оператор не создаёт соответствующие ресурсы, а при его наличии — автоматически разворачивает Deployment, Pod и Service в namespace кластера.

ServiceMonitor для Strimzi Kafka Exporter: Strimzi создаёт Service my-cluster-kafka-exporter в myproject. Создайте ServiceMonitor, чтобы Prometheus собирал метрики топиков и consumer groups:

kubectl apply -f strimzi/kafka-exporter-servicemonitor.yaml

При указании kafkaExporter в CR Strimzi Cluster Operator поднимает отдельный Deployment (например, my-cluster-kafka-exporter) — это не «просто параметр» в поде Kafka, а отдельное приложение, которым управляет оператор.

Kafka Exporter встроен в Strimzi как опциональный компонент: образ и конфигурация задаются оператором, он создаёт и обновляет Deployment/Service при изменении CR.

Schema Registry (Karapace) для Avro

Go-приложение из этого репозитория использует Avro и Schema Registry API. Для удобства здесь добавлены готовые манифесты для Karapace — open-source реализации API Confluent Schema Registry (drop-in replacement).

Karapace поднимается как обычный HTTP-сервис и хранит схемы в Kafka-топике _schemas (как и Confluent SR).

strimzi/kafka-topic-schemas.yaml — KafkaTopic для _schemas (важно при min.insync.replicas: 2)
schema-registry.yaml — Service/Deployment для Karapace (ghcr.io/aiven-open/karapace:5.0.3). Подключение к Kafka без аутентификации (PLAINTEXT) — для сохранения совместимости с примерами из репозитория Strimzi и чтобы проще ознакомится с Strimzi Kafka. Для одной реплики задан KARAPACE_MASTER_ELIGIBILITY=true (иначе возможна ошибка «No master set» при регистрации схем).

Файлы strimzi/ в репозитории используют namespace: myproject и strimzi.io/cluster: my-cluster. В schema-registry.yaml задан KARAPACE_BOOTSTRAP_URI: my-cluster-kafka-bootstrap.myproject.svc.cluster.local:9092. Подставьте свой namespace/кластер, если иные.

kubectl create namespace schema-registry --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

# Создать топик для схем
kubectl apply -f strimzi/kafka-topic-schemas.yaml
kubectl wait kafkatopic/schemas-topic -n myproject --for=condition=Ready --timeout=120s

# Развернуть Schema Registry
kubectl apply -f schema-registry.yaml
kubectl rollout status deploy/schema-registry -n schema-registry --timeout=5m
# Подождать выбор master в Karapace (иначе Producer может получить 50003 "forwarding to the master")
sleep 60
kubectl get svc -n schema-registry schema-registry

Ожидание: sleep 60 или дольше нужен после первого запуска Karapace, чтобы успел выбраться master; иначе приложение Producer при регистрации схем может получить ошибку 503.

Producer App и Consumer App

Producer App и Consumer App — Go приложение для работы с Apache Kafka через Strimzi. Приложение может работать в режиме producer (отправка сообщений) или consumer (получение сообщений) в зависимости от переменной окружения MODE. Сообщения сериализуются в Avro с использованием Schema Registry (Karapace) — совместимого с Confluent API. Перед запуском Producer/Consumer необходимо развернуть Schema Registry (см. раздел «Schema Registry (Karapace) для Avro») и передать schemaRegistry.url в Helm.

Используемые библиотеки

segmentio/kafka-go — клиент для работы с Kafka
riferrei/srclient — клиент для Schema Registry API (совместим с Karapace)
linkedin/goavro — работа с Avro схемами

Структура исходного кода

main.go — основной код Go-приложения (producer/consumer)
go.mod, go.sum — файлы зависимостей Go модуля
Dockerfile — многоэтапная сборка Docker образа

Сборка и публикация Docker образа

Go-код в main.go можно изменять под свои нужды. После внесения изменений соберите и опубликуйте Docker образ:

# Сборка образа (используйте podman или docker)
podman build -t docker.io/antonpatsev/test-strimzi-kafka-operator-prometheus:0.1.0 .

# Публикация в Docker Hub
podman push docker.io/antonpatsev/test-strimzi-kafka-operator-prometheus:0.1.0

После публикации обновите версию образа в Helm values или передайте через --set:

helm upgrade --install kafka-producer ./helm/kafka-producer \
  --namespace myproject \
  --create-namespace \
  --set image.repository="docker.io/antonpatsev/test-strimzi-kafka-operator-prometheus" \
  --set image.tag="0.1.0"

Переменные окружения

Переменная	Описание	Значение по умолчанию
`MODE`	Режим работы: `producer` или `consumer`	`producer`
`KAFKA_BROKERS`	Список брокеров Kafka (через запятую)	`localhost:9092`
`KAFKA_TOPIC`	Название топика	`my-topic` (как в Strimzi examples)
`SCHEMA_REGISTRY_URL`	URL Schema Registry	`http://localhost:8081`
`KAFKA_GROUP_ID`	Consumer Group ID (только для consumer)	`my-group` (как в Strimzi kafka-user)
`HEALTH_PORT`	Порт для health-проверок (liveness/readiness)	`8080`

Запуск Producer/Consumer в кластере используя Helm

Для запуска приложений в кластере используйте Helm charts из директории helm. Kafka работает без аутентификации. Имена приведены к примерам Strimzi: my-topic, my-group.

1) Установить Producer

helm upgrade --install kafka-producer ./helm/kafka-producer \
  --namespace myproject \
  --create-namespace \
  --set kafka.brokers="my-cluster-kafka-bootstrap.myproject.svc.cluster.local:9092" \
  --set schemaRegistry.url="http://schema-registry.schema-registry:8081" \
  --set kafka.topic="my-topic"

2) Установить Consumer

helm upgrade --install kafka-consumer ./helm/kafka-consumer \
  --namespace kafka-consumer \
  --create-namespace \
  --set kafka.brokers="my-cluster-kafka-bootstrap.myproject.svc.cluster.local:9092" \
  --set schemaRegistry.url="http://schema-registry.schema-registry:8081" \
  --set kafka.topic="my-topic" \
  --set kafka.groupId="my-group"

3) Дождаться готовности подов Producer/Consumer

kubectl rollout status deploy/kafka-producer -n myproject --timeout=120s
kubectl rollout status deploy/kafka-consumer -n kafka-consumer --timeout=120s
# Либо следить за подами: kubectl get pods -n myproject; kubectl get pods -n kafka-consumer -w

4) Проверка подов и логов

# Убедиться, что все поды в статусе Running
kubectl get pods -n myproject
kubectl get pods -n kafka-consumer
kubectl get pods -n schema-registry

# Producer logs (проверка на ошибки)
kubectl logs -n myproject -l app.kubernetes.io/name=kafka-producer -f

# Consumer logs (проверка на ошибки)
kubectl logs -n kafka-consumer -l app.kubernetes.io/name=kafka-consumer -f