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真魔法!图形化管理 Kafka 超轻量的自动化工具

Andy 进击云原生 2022-11-10

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Kafka Magic[1] 是一个用于处理 Apache Kafka 集群的 GUI 工具。它可以查找和显示消息、在 Topic 之间转换和移动消息、查看和更新模式、管理 Topic 以及自动化复杂任务。

Kafka Magic 通过方便的用户界面促进 Topic 管理、QA 和集成测试。

Kafka Magic Community Edition 可免费供个人和企业使用。在这里下载[2]

使用 JavaScript 查询搜索、查看、过滤消息

  • 浏览 Kafka 集群、Topic 和分区。
  • 使用带有消息字段、标题、键的任意组合的 JavaScript 查询来搜索消息。
  • 按分区、偏移量和时间戳过滤消息。
  • 查看字符串、JSON 或 Avro 序列化消息。
  • 支持 Ssl、PlainText、Sasl Plain Text、Sasl Ssl 安全协议的集群
  • 支持 GSSAPI、PLAIN、SCRAM-SHA-256、SCRAM-SHA-512 的 Sasl mechanism 的集群

发布消息

  • 将 JSON 或 Avro 消息发布到 Topic
  • 使用 Context 发布消息:Key、Headers、Partition Id
  • 在一个步骤中将多条消息发布为一个数组

在 Topic 之间移动消息

  • 在一个 Topic 中查找消息并将它们发送到另一个 Topic
  • 即时转换消息并更改分配的架构
  • 在多个 Topic 之间有条件地分发消息

管理 Topic 和 Avro 模式

  • 读取集群和 Topic 元数据
  • 创建、克隆和删除 Topic
  • 读取和注册 Avro 模式

自动化复杂任务

  • 使用 JavaScript(完全符合 ECMAScript)编写任何复杂的自动化脚本
  • 使用 IntelliSense 和自动完成助手支持的简单命令编写脚本
  • 直接从 UI 执行长时间运行的集成测试
  • 保持对测试执行的完全控制

Kafka Magic 有效地处理包含数百万条消息的非常大的 Topic。

为企业环境而设计

使用场景
  • 发展:利用 Apache Kafka 快速验证软件[3]
  • 一体化:验证 Avro 模式和消息[4]
  • 测试和质量保证:运行复杂的集成测试脚本[5]
  • 支持:发现并解决运营问题[6]
  • 遵守:在 Kafka 中搜索特定内容[7]
任何方式部署:
  • 作为 Windows、Linux 和 Mac 的桌面应用程序。
  • 作为部署在更靠近 Kafka 集群的 Docker 容器。
  • 单独为每个开发人员,
  • 或整个团队的单个实例。(每个用户可能仍需要用户访问许可证)

部署

docker 部署

参考:docker 部署[8]

Kafka Magic Docker 容器 (Linux amd64) 托管在 Docker Hub 的存储库digitaly/kafka-magic中。

拉取镜像:

docker pull digitsy/kafka-magic

Web 界面在端口 80 上公开。要运行容器并映射到不同的端口(例如 8080):

docker run -d --rm -p 8080:80 digitsy/kafka-magic

在浏览器中导航到http://localhost:8080

docker-compose 部署

对于 docker-compose 示例,请参见 快速开始[9]

Kubernetes 中部署

默认情况下,Kafka Magic 应用程序的 Docker 容器版本配置为将配置存储在内存中。

要配置文件存储,您可以通过环境变量更新配置。使用的配置环境变量的名称 KMAGIC 前缀,需要创建这些环境变量:

KMAGIC_CONFIG_STORE_TYPE: "file"
KMAGIC_CONFIG_STORE_CONNECTION: "Data Source=/tmp/kmagic-data;"
KMAGIC_CONFIG_ENCRYPTION_KEY: "kmagic-key"

完整的部署 Yaml 如下:

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: kafka-magic-data
  namespace: kafka
  finalizers:
    - kubernetes.io/pvc-protection
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  storageClassName: ceph-rbd
  volumeMode: Filesystem
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: kafka-magic
  namespace: kafka
  labels:
    app: kafka-magic
    version: v1
spec:
  ports:
    - name: tcp-80
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
  selector:
    app: kafka-magic
  type: ClusterIP
---
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: kafka-magic-v1
  namespace: kafka
  labels:
    app: kafka-magic
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kafka-magic
      version: v1
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: kafka-magic
        version: v1
    spec:
      volumes:
        - name: host-time
          hostPath:
            path: /etc/localtime
            type: ''
        - name: volume-ptfuxd
          persistentVolumeClaim:
            claimName: kafka-magic-data
      containers:
        - name: kmagic
          image: digitsy/kafka-magic
          ports:
            - name: tcp-80
              containerPort: 80
              protocol: TCP
          env:
            - name: KMAGIC_CONFIG_STORE_TYPE
              value: file
            - name: KMAGIC_CONFIG_STORE_CONNECTION
              value: Data Source=/config/KafkaMagicConfig.db;
            - name: KMAGIC_CONFIG_ENCRYPTION_KEY
              value: kmagic-key
          resources:
            limits:
              cpu: '1'
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
          volumeMounts:
            - name: host-time
              readOnly: true
              mountPath: /etc/localtime
            - name: volume-ptfuxd
              mountPath: /config/
              subPath: KafkaMagicConfig.db
          imagePullPolicy: IfNotPresent

上面Yaml中使用了 ceph-rbd storageclass 存储,请根据实际情况修改。

笔者的集群为扁平化网络,Service ClusterIP 和 PodIP 集群外是可以访问的,集群泛域名已经在内网 DNS 中配置了转发规则。

当然也可以通过 NodePort、Ingress 等方式暴露服务。

笔者部署之后 Kafka Magic 的访问地址为:

http://kafka-magic.kafka.svc.{集群域名后缀}

使用

不注册账号只能添加集群查询消息。注册登录账号,可以使用的功能更多。

注意:用 qq 邮箱,总是收不到验证码。用 gmail 邮箱很顺利。

注册 Kafka 集群

点击 Register New 注册 Kafka 集群:

发送消息

查询消息

Maximum Result 的范围是[0, 10000]

执行自动化任务

下面脚本将在My cluster name 集群中创建一个my_new_topic_name 的 topic,并发送消息{ "myField1": "bar", "myField2": 3 },然后查询消息,最后 delete topic

// Automation script example:

Magic.reportProgress('Started: ' + new Date());

var topic = Magic.createTopic('My cluster name''my_new_topic_name');
topic.publishMessage({ "myField1""bar""myField2"3 });

var messages = topic.search(false10, function (context) {
return context.Message.myField1 == 'bar';
});

topic.delete();

Magic.reportProgress('Done: ' + new Date());
return messages;


return 'Done!';

将消息从 A topic 复制到 B topic

参考资料

[1]

Kafka Magic: https://www.kafkamagic.com/

[2]

这里下载: https://www.kafkamagic.com/download/?v2

[3]

快速验证软件: https://www.kafkamagic.com/usage/development/

[4]

验证 Avro 模式和消息: https://www.kafkamagic.com/usage/integration/

[5]

复杂的集成测试脚本: https://www.kafkamagic.com/usage/qa/

[6]

发现并解决运营问题: https://www.kafkamagic.com/usage/support/

[7]

搜索特定内容: https://www.kafkamagic.com/usage/compliance/

[8]

docker 部署: https://www.kafkamagic.com/download/#docker-container

[9]

快速开始: https://www.kafkamagic.com/start/#using-docker-containers

- END -




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