监控数据流系统时，关键指标主要分为三类：吞吐量和延迟、错误处理以及系统健康状况。这些指标有助于确保数据得到高效、可靠的处理，且不会导致基础设施过载。下面我们结合具体示例来详细说明。
首先，跟踪吞吐量和延迟来了解性能。吞吐量衡量每秒处理的数据量（例如，Apache Kafka 中每秒 100,000 个事件）。低吞吐量可能表明生产者、代理或消费者存在瓶颈。延迟衡量数据从生产到消费的时间。例如，如果 Kafka 代理发送消息需要 50 毫秒，但消费者处理消息需要 200 毫秒，那么端到端延迟就会飙升。Prometheus 等工具可以跟踪这些指标，而仪表盘（例如 Grafana）有助于可视化趋势。如果延迟增加而吞吐量下降，可能预示着网络问题或资源限制。
其次，监控错误率和消费者滞后。错误率包括失败的消息（例如，Apache Flink 作业中的反序列化错误）或由于网络超时导致的重试。高错误率表明客户端配置错误或依赖不稳定。消费者滞后（例如，Kafka 的 consumer_lag 指标）显示消费者与生产者相比滞后了多少。滞后增加可能意味着消费者性能不足或逻辑效率低下——就像 Spark Streaming 作业卡在处理大批量数据一样。背压指标（例如，在 Apache Pulsar 中）也很重要：如果生产者因为消费者跟不上而减速，这表明存在可扩展性问题。解决这些问题可以防止数据丢失或结果过时。
最后，检查系统资源使用情况和传输保证。跟踪代理（例如，Kafka 节点）和工作节点（例如，Flink 任务管理器）的 CPU、内存和磁盘使用情况。代理上的高 CPU 使用率可能需要对主题进行分区或扩展集群。对于有状态流处理器，检查点（例如，Flink 的 savepoints）的磁盘使用量必须保持在限制内。此外，验证传输语义：至少一次（不丢失数据）或恰好一次（不重复数据）需要监控幂等写入或事务提交。例如，如果 Kafka 生产者的 error_rate 飙升，可能会破坏恰好一次的保证。定期审计这些指标可确保系统满足可靠性要求，而不会发生意外故障。