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EFAK AI｜Kafka 集群智能监控与运维平台

面向 Kafka 运维团队的中文智能监控平台，覆盖集群、Broker、Topic、消费者组、性能指标、告警与 AI 助手。

EFAK AI 是一套基于 Spring Boot、Thymeleaf 与 MySQL/Redis 的 Kafka 可视化运维平台。中文版提供实时监控仪表盘、集群与 Broker 健康状态、Topic 指标、消费者组延迟、性能趋势、系统告警、任务调度和大模型配置页面，适合本地部署后接入自有 Kafka 集群。

真实界面

项目截图

共 8 张

集群性能趋势
Broker CPU使用率趋势
主题管理
消费者组
消息吞吐量趋势
系统告警
Kafka集群管理
配置管理

Capabilities

核心功能

✓Kafka 集群与 Broker 健康概览
✓Topic 容量、吞吐量与趋势分析
✓消费者组状态与消费延迟监控
✓CPU、内存和性能指标趋势
✓系统告警配置与告警记录
✓多集群管理与 Excel 配置导入
✓任务调度与执行状态
✓可选的大模型 AI 运维助手
✓中文界面与本地静态资源

适用场景

企业内网 Kafka 运维监控
数据平台集群健康巡检
消费者积压和 Topic 读写性能排障
学习 Spring Boot 运维后台和 MyBatis 数据链路

适合谁

Kafka 运维工程师、数据平台团队、后端开发者和需要学习 Spring Boot 监控后台的技术团队。

商业化思路

作为企业内网 Kafka 运维后台、私有化部署项目或技术学习底座使用；商业交付应保留 Apache 2.0 声明并遵守上游许可证。

你会拿到什么

  • ✓固定提交版本的中文化 Spring Boot 源码包
  • ✓Docker Compose、MySQL schema 与 Redis 运行配置
  • ✓8 张真实运行中文功能界面截图
  • ✓Apache 2.0 LICENSE 与部署说明

部署流程

  1. 1安装 Java 17、Docker 与 Docker Compose，并准备 MySQL/Redis 资源。
  2. 2在部署环境设置 EFAK_DB_PASSWORD、EFAK_DB_URL、EFAK_REDIS_HOST 等环境变量。
  3. 3执行 mvn -DskipTests package 生成 efak-web/target/KafkaEagle.jar，或按 Docker Compose 配置启动服务。
  4. 4首次登录后修改默认管理员密码，再配置 Kafka 集群连接信息和采集任务。

真实验证结果

已用 Java 17 完成固定 Maven package；隔离 MySQL 与 Redis 运行时启动成功，登录 HTTP 200；同一浏览器会话采集 8 个真实页面，均 HTTP 200，中文标题和动态数据可见，控制台错误、破图与横向溢出为 0。

部署前须知

平台必须连接可用的 MySQL 和 Redis 才能完成启动；Kafka 指标需要用户配置真实集群后才会持续采集。截图中的演示集群数据只用于本地验证，不属于生产数据。默认管理员凭据应在首次登录后立即修改。

部署难度

中等

最低配置

Java 17、MySQL 8、Redis 7；建议 2 vCPU、4 GB 内存，实际资源取决于 Kafka 集群规模和采集频率。

开源许可证

Apache License 2.0

最后验证

2026-09-01

技术栈

Java 17Spring Boot 3.4.5ThymeleafMyBatis-PlusMySQL 8Redis 7Kafka 4.0 client

授权说明

源码包包含上游 LICENSE 文件，许可证为 Apache License 2.0。交付时保留版权与许可证声明，并按许可证要求处理修改说明和第三方依赖。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

v5.0.0-cn.1 当前推荐

完成中文运维界面适配，修复外部 Select2 依赖与缺失图标资源，改为环境变量注入数据库/Redis 配置，修复仪表盘空统计的空 Map NPE、页面离开时的嵌套图表销毁错误，并补齐 Docker Compose 的 MySQL/Redis 依赖。

部署要求：Java 17、MySQL 8、Redis 7、Docker Compose（可选）和可访问的 Kafka 集群。

已知问题：Kafka 数据采集依赖真实 Kafka 集群与连接配置；大模型助手依赖用户自行配置模型接口；默认账号仅用于首次进入本地环境。

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