
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
kafka-lagcheck是一个用于监控Kafka消费者延迟的工具,通过创建健康检查(healthcheck)和就绪(good-to-go)端点,检查Kafka消费者的滞后情况。它连接基于https://github.com/linkedin/Burrow的应用,作为转发器向Burrow发送请求,并将结果转换为FT标准的健康检查格式。
适用于需要监控Kafka消费者延迟的环境,帮助运维和开发人员及时发现消费者滞后问题,确保Kafka消息处理的及时性和稳定性。特别适合需要遵循FT标准健康检查格式的系统。
bashgo get github.com/Financial-Times/kafka-lagcheck cd $GOPATH/src/github.com/Financial-Times/kafka-lagcheck go get -u github.com/kardianos/govendor $GOPATH/bin/govendor sync go install
安装完成后,执行以下命令启动应用:
bash./kafka-lagcheck
健康检查端点
用于检查每个消费者的延迟情况:
bashcurl localhost:8080/__health
就绪端点
用于判断服务是否就绪:
bashcurl localhost:8080/__gtg
为过滤需要检查延迟的消费者列表,可通过环境白名单指定监控范围。应用将仅监控当前集群的消费者以及位于白名单环境中的Kafka Bridges。
环境白名单通过环境变量WHITELISTED_ENVS配置。例如,若pub-prod-env1环境的kafka-lagcheck设置WHITELISTED_ENVS=prod-env1, prod-env2,则仅pub-prod-env1的消费者以及prod-env1和prod-env2环境的Kafka Bridges会出现在健康检查列表中,其他环境(如pre-prod)的Kafka Bridges将被忽略。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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