Kafdrop – Kafka Web UI 
作为消息传递平台，Kafka 无需过多介绍。自诞生以来，它几乎彻底改写了事件流处理领域的规则，并推动了如今已广为人知的设计模式——微服务、事件溯源和 CQRS——的普及应用。
正因为它如此出色，所以它工具匮乏的缺点几乎可以被人们忽略。你很难找到哪个开发者没有曾经看过它内置的命令行工具，然后捂着脸惊呼：“就这？你在开玩笑吧？”
随着 Kafka 的流行，一些商业厂商抓住 Kafka 工具匮乏的市场机遇，推出自己的 Kafka 工具，也就不足为奇了。Kafka Tool、Landoop和KaDeck就是几个例子，但除非你愿意付费，否则它们都仅供个人使用。（当然，这并不是说你不应该使用这些工具，但这与本文主题无关。）任何在商业环境中进行非常规用途都将违反其许可条款。在家使用这些工具进行教程学习或个人项目是一回事；但如果你在没有获得相应许可的情况下使用商业工具，你就是在拿你的雇主和你的职业生涯冒险。
那么开源软件呢？
说到 Kafka 主题查看器和 Web UI，首选的开源工具非Kafdrop 莫属。截至撰写本文时，Kafdrop 的 Docker 镜像拉取次数已达 90 万次，我相信很少有其他 Kafka 工具能达到如此高的普及度。Kafdrop 可以让你查看主题内容、浏览消费者组、查看消费者延迟、主题配置、代理统计信息以及其他一些功能。总而言之，它出色地弥补了 Kafka 可观测性工具的明显不足，解决了社区长期以来一直指出的问题。
Kafdrop 和 Apache Kafka 一样，都是采用 Apache 2.0 许可的项目。所以它完全免费。如果你还没用过，那你应该试试。那么，让我们深入了解一下。
Kafdrop Web UI 项目托管在 GitHub 上：
obsidiandynamics / kafdropKafdrop – Kafka Web UI 
Kafdrop 是一个用于查看 Kafka 主题和浏览消费者组的 Web 用户界面。该工具显示诸如代理、主题、分区、消费者等信息，并允许您查看消息。
这个项目是对 Kafdrop 2.x 的重启，它被强行移植到 Java 17+、Kafka 2.x、Helm 和 Kubernetes 的环境中。这是一个基于 Spring Boot 的轻量级应用程序，配置极其简便，并支持 SASL 和 TLS 安全代理。
可选的附加集成：
你…
您有两种选择。您可以大胆尝试克隆仓库并从源代码构建。这是一个基于 Java (JDK 11) 的 SpringBoot 项目，只要您安装了 JDK，就可以使用一条 Maven 命令构建它。如果您想选择这种方法，仓库中的README.md文件会指导您完成所有步骤。不过，现在我们先来试试更简单的方法——Docker。（我肯定会这么做。）
Docker 镜像托管在 DockerHub 上。镜像带有Kafdrop 版本号标签。该latest标签指向最新的稳定版本。
要在后台启动容器，请运行以下命令：
docker run -d --rm -p 9000:9000 \
-e KAFKA_BROKERCONNECT=<host:port,host:port> \
obsidiandynamics/kafdrop
必须将环境KAFKA_BROKERCONNECT变量设置为引导代理列表。
好了，现在应该可以正常运行了。启动后，您可以通过访问localhost:9000来启动 Kafka Web UI 。
注意：以上示例假设连接是通过明文 TCP 套接字进行的身份验证连接。如果您的集群配置为使用身份验证和/或传输层加密，请参阅
README.md连接选项。实际上，为 SASL/SSL 加密集群配置 Kafdrop 非常简单。
集群概览屏幕是 Web 用户界面的首页。
您可以查看集群的整体布局——组成集群的各个代理、它们的地址以及一些关键的代理统计信息——例如它们是否是控制器以及每个代理拥有的分区数。后者非常重要——随着集群规模和主题（以及分区）数量的增长，您通常希望看到分区在整个集群中大致均匀分布。
接下来是主题列表，这通常才是您真正想看的。任何规模适中的微服务生态系统都可能包含数百甚至数千个主题。不出所料，该列表支持搜索。每个主题旁边显示的统计数据相当普通。值得注意的是“副本不足”列。它本质上告诉我们有多少分区副本落后于主副本。零是一个正常值。任何其他值都表明存在代理或网络问题，需要立即处理。
注意： Kafdrop 是一款发现探索工具，并非实时监控工具。您应该对您的经纪商进行监控，并在出现异常情况时发出警报。
点击列表中的主题即可进入主题概览页面。
屏幕分为四个部分。
左上角是主题统计摘要——一个方便的视图，与你在集群概览中看到的内容非常相似。
在右上角，您可以查看自定义配置。在上面的示例中，主题运行的是标准配置，因此看不到任何内容。如果配置已被覆盖，您将看到一组自定义值，如下例所示。
左下角部分列出了各个分区。分区索引是链接——点击链接将显示该主题中的前 100 条消息。
本节展示了几个有趣的参数：
| 范围 | 描述 |
|---|---|
| 第一偏移 | 也称为低水位线，这是第一个保留消息的偏移量；如果分区当前没有消息，则称为高水位线。对于可能对分区执行的任何写入（以及由此推断的读取）操作，包括发布消息和例行的清除和压缩操作，第一个偏移量都是单调递增的。 |
| 最后偏移量 | 分配给下一条消息的偏移量。（也称为高水位线。）与第一个偏移量类似，最后一个偏移量也是单调递增的。 |
| 尺寸 | 分区内保留的消息数量。 |
| 领导节点 | 当前领导节点的ID。 |
| 副本节点 | 已分配分区副本的代理 ID。此集合包含领导节点。 |
| 同步副本节点 | 仅包含同步节点的副本节点子集。 |
| 离线副本节点 | 仅包含离线代理的副本节点子集。任何非空集合都表明代理节点或网络存在问题，需要紧急处理。 |
| 首选领导者 | 一个“是/否”值，表示当前领导者是否配置为首选领导者。 |
| 重复次数不足 | 一个“是/否”值，表示一个或多个副本节点落后于主节点。正常情况下，不应存在副本不足的分区。 |
右下角的消费者部分列出了消费者组名称及其总滞后（所有单独分区滞后的总和）。
点击主题概览中的消费者群体，即可进入消费者视图。此屏幕提供单个消费者群体的详细分析信息。
该视图按主题划分。每个主题对应一个单独的表格，其中列出了底层分区。对于每个分区，我们可以看到已提交的偏移量，我们可以将其与第一个和最后一个偏移量进行比较，以了解消费者的跟踪情况。Kafdrop 还方便地显示了每个分区的计算延迟，该延迟汇总显示在每个主题表格的底部。
注意：一定程度的延迟是不可避免的。对于发布的每条消息，从发布到消费之间必然存在一定的延迟。在 Kafka 中，这个延迟通常在几十到几百毫秒之间，具体取决于生产者和消费者客户端的选项、网络配置、代理的 I/O 能力、页面缓存的大小以及其他诸多因素。你需要注意的是延迟的增加——这表明消费者要么无法跟上，要么已经完全停止响应。在后一种情况下，即使生产者处于空闲状态，你也会注意到延迟并没有减少。这时，你需要切换到你常用的调试工具，而不是使用 Kafdrop。
“消息视图”屏幕是您梦寐以求的主题查看器，很可能正是它将您带到了这里。您可以通过以下两种方式之一进入消息视图：
这正是你所期望的——按时间顺序排列的所选分区的消息（或用 Kafka 术语来说是记录）列表。
每个条目都会方便地显示偏移量、记录键（如果已设置）、发布时间戳以及制作者可能附加的任何标头。
Kafdrop 还有个小技巧。如果消息恰好是有效的 JSON 文档，主题查看器可以对其进行格式化。点击消息左侧的绿色箭头即可展开消息。
你使用 Kafka 的次数越多，就越能发现和欣赏它的真正潜力——它不仅是一个多功能的事件流平台，而且还是一个通用的消息中间件，可以让你从异步、松耦合的服务中组装复杂的业务系统。
与过去那些更成熟的消息队列代理相比，这项技术才刚刚进入主流市场，难免会遇到一些令人沮丧的问题。令人欣慰的是，开源社区并没有停滞不前，而是不断发展完善，构建了一个生态系统，其中包含了我们开展工作所需的文档和工具。我们至少可以偶尔提交一个 pull request，或者回答一两个 Stack Overflow 上的问题。
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文章来源：https://dev.to/ekoutanov/kafdrop-an-open-source-kafka-web-ui-mbn