Kafka UI:开源Apache Kafka集群管理工具
Kafka UI是一个多功能、快速且轻量级的Web UI,用于管理和监控Apache Kafka®集群。该项目由开发者为开发者构建,是一个免费的开源Web UI,通过其轻量级的仪表板可以轻松跟踪Kafka集群的关键指标,如Broker、Topics、Partitions、生产和消费。
项目特色功能
Kafka UI提供了丰富的功能来简化Kafka集群的管理工作:
- 多集群管理 - 在一个界面中监控和管理所有集群
- 性能监控仪表板 - 通过轻量级仪表板跟踪关键Kafka指标
- Kafka Broker查看 - 查看主题和分区分配、控制器状态
- Kafka Topic查看 - 查看分区计数、复制状态和自定义配置
- 消费者组查看 - 查看每个分区的偏移量和延迟
- 消息浏览 - 浏览JSON、纯文本和Avro编码的消息
- 动态主题配置 - 使用动态配置创建和配置新主题
快速启动指南
环境要求
在开始之前,请确保您已经安装了Docker和Docker Compose。
快速启动步骤
-
克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ka/kafka-ui cd kafka-ui -
启动Kafka和Kafka UI
docker-compose up -d -
访问Kafka UI
打开浏览器并访问
http://localhost:8080,您将看到Kafka UI的仪表板。
演示运行
如果您想快速体验Kafka UI,可以使用以下命令:
docker run -it -p 8080:8080 -e DYNAMIC_CONFIG_ENABLED=true provectuslabs/kafka-ui
然后访问 http://localhost:8080 即可使用Web UI。
持久化安装
对于生产环境,建议使用持久化安装配置:
services:
kafka-ui:
container_name: kafka-ui
image: provectuslabs/kafka-ui:latest
ports:
- 8080:8080
environment:
DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: 'true'
volumes:
- ~/kui/config.yml:/etc/kafkaui/dynamic_config.yaml
主题管理
Kafka UI使得在浏览器中创建主题变得非常简单,只需几次点击即可完成:
您可以从连接器视图跳转到相应的主题,以及从主题跳转到消费者(双向),实现更方便的导航。
消息生产
使用Kafka UI可以轻松地向Kafka主题发送数据/消息:
只需指定参数即可发送消息,无需复杂操作。
Schema注册表支持
Kafka UI支持三种类型的schema:
- Avro® schema
- JSON Schema
- Protobuf schema
在生成avro/protobuf编码消息之前,您需要在Schema注册表中为topic添加schema。现在所有这些步骤都可以在用户友好的界面中通过几次点击完成。
配置选项
Kafka UI提供了丰富的配置选项,包括:
- 可配置的身份验证 - 使用可选的Github/Gitlab/Google OAuth 2.0保护安装
- 自定义序列化/反序列化插件 - 使用现成的serde或编写自己的serde
- 基于角色的访问控制 - 精确管理UI访问权限
- 数据掩码 - 混淆topic消息中的敏感数据
应用场景
Kafka UI适用于以下场景:
- 实时数据流处理 - 监控和管理实时数据流,确保数据流的稳定性和可靠性
- 日志聚合 - 集中管理日志数据,便于分析和故障排查
- 事件驱动架构 - 支持事件驱动的微服务架构,提高系统的可扩展性和灵活性
最佳实践
- 定期监控 - 定期检查Kafka集群的健康状况,包括Broker、Topics和Partitions的状态
- 性能优化 - 根据实际使用情况调整Kafka的配置,以优化性能和资源利用率
- 安全管理 - 配置适当的访问控制和认证机制,确保数据的安全性
Kafka UI作为Apache Kafka生态系统的重要组成部分,为开发者提供了一个直观、易用的管理界面,大大简化了Kafka集群的运维工作。无论是开发测试还是生产环境,Kafka UI都是一个值得尝试的优秀工具。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00




