# 配置MRS集群告警阈值 在MRS集群运维中，管理员需要实时监控集群各节点和服务的运行状态。当CPU使用率过高、磁盘空间不足或服务内存溢出等异常发生时，需要及时收到告警通知以便快速处理。通过配置告警阈值，管理员可以为各监控指标设置触发条件，当指标值满足预设条件时系统自动触发告警，并在告警页面中显示，帮助管理员及时发现和解决问题。本文介绍如何配置MRS集群告警阈值及各监控指标的默认阈值参考。 #### 配置集群阈值告警（MRS 3.x版本） 1. 登录MRS集群Manager界面。 登录集群Manager界面请参考[访问MRS集群Manager](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/mrs_01_0128.html)。 2. 选择"运维 \> 告警 \> 阈值设置"。 3. 在监控分类中选择集群内指定主机或服务的监控指标。 图1配置指标阈值 ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/zh-cn_image_0000001922078580.png "点击放大") 例如"主机内存使用率"，界面显示此阈值的信息： - 发送告警开关开启时表示将触发告警。 - "分级告警开关"开启时启用分级告警，系统会根据实时监控指标值和分级阈值，动态上报相应级别的告警。（MRS 3.3.0及之后版本支持该功能） - "告警ID"和"告警名称"包含阈值将触发的告警信息。 - Manager会检查监控指标数值是否满足阈值条件，若连续检查且不满足的次数等于"平滑次数"设置的值则发送告警，支持自定义。 - "检查周期（秒）"表示Manager检查监控指标的时间间隔。 - 规则列表中的条目为触发告警的规则。 4. 单击"添加规则"，可以新增指标的监控行为。 表1监控指标规则参数 | 参数 | 参数说明 | 示例 | |:---|:---|:---| | 规则名称 | 告警的规则名称。 | CPU_MAX | | 告警级别 | 选择告警级别。开启"分级告警开关"后，需在"阈值设置"参数中配置告警级别。告警级别包括： - 紧急：通常表示系统出现严重故障或问题，可能影响集群正常运行或导致数据丢失。适用于关键指标的极端情况，如磁盘用率超过95%、内存使用率超过95%。 - 重要：通常表示系统性能或可用性受到显著影响，需要尽快处理。 - 次要：通常表示系统出现小问题，但不影响整体运行。需关注相关问题，但处理优先级较低。 - 提示：通常表示仅用于信息展示或信息提示的作用，标识这件事情的发生。 | 重要 | | 阈值类型 | 选择某指标的最大值或最小值，类型为"最大值"表示指标的实际值大于设置的阈值时系统将产生告警，类型为"最小值"表示指标的实际值小于设置的阈值时系统将产生告警。 | 最大值 | | 日期 | 设置规则生效的日期，即哪一天运行规则。取值范围为： - 每天 - 每周 - 其他 开启"分级告警开关"后，仅支持"每天"。 | 每天 | | 添加日期 | 仅在"日期"模式为"其他"时可见，设置规则运行的自定义日期，支持多选。 | 09-30 | | 阈值设置 | 设置规则运行的具体时间范围。 开启"分级告警开关"后，不支持设置起止时间，默认为00:00-23:59。 | 起止时间：00:00-8:30 | | 阈值设置 | 设置规则监控指标的阈值。 开启"分级告警开关"后，集群支持根据不同的阈值设置不同的告警级别。 **支持单击** ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/zh-cn_image_0000002310774089.png)**设置多个阈值时间条件，或单击** ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/zh-cn_image_0000002276117494.png)**删除。** | 阈值：10 | 5. 单击"确定"保存规则。 6. 在新添加规则所在的行，单击"操作"中的"应用"。 当前已创建的规则单击"取消应用"后，才能应用新规则。 在阈值设置页面中，查看新添加规则的"生效状态"是否显示为"生效"，同时可在"运维 \> 告警"页面中观察是否按预期产生或消除告警。 #### 配置集群阈值告警（MRS 3.x之前版本） 1. 登录MRS集群Manager界面。 登录集群Manager界面请参考[访问MRS集群Manager](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/mrs_01_0128.html)。 2. 单击"系统设置"。 3. 在"配置"区域"监控和告警配置"下，单击"阈值配置"，依据规划选择监控指标并设置其基线。 4. 单击某一指标例如"CPU使用率"，单击"添加规则"。 5. 在"配置"对话框中填写监控指标规则参数。 表2监控指标规则参数 | 参数 | 参数说明 | 示例 | |:---|:---|:---| | 规则名称 | 告警的规则名称。 | CPU_MAX | | 参考日期 | 查看某指标的历史参考数据。 | 2014/11/06 | | 阈值类型 | 选择某指标的最大值或最小值，类型为"最大值"表示指标的实际值大于设置的阈值时系统将产生告警，类型为"最小值"表示指标的实际值小于设置的阈值时系统将产生告警。 | 最大值 | | 告警级别 | 告警级别，包括： - 致命：表示系统出现严重故障或问题，可能影响集群正常运行或导致数据丢失。 - 严重：表示系统性能或可用性受到显著影响，需要尽快处理。 - 一般：表示系统出现小问题，但不影响整体运行。需关注相关问题，但处理优先级较低。 - 提示：表示仅用于信息展示或信息提示的作用，标识这件事情的发生。 | 重要 | | 时间范围 | 设置规则生效时监控指标的具体时间段。 | 从00:00到23:59 | | 阈值 | 设置规则监控指标的阈值。 | 设置数值80 | | 日期 | 设置规则生效的日期类型，包括： - 工作日 - 周末 - 其它 | 工作日 | | 添加日期 | 日期选择"其他"时该参数生效。可选择多个日期。 | 11/30 | 6. 单击"确定"。界面右上角弹出提示"模板保存成功。"。 "发送告警"默认已勾选。Manager会检查监控指标数值是否满足阈值条件，若连续检查且不满足的次数等于"平滑次数"设置的值则发送告警，支持自定义。"检查周期(秒)"表示Manager检查监控指标的时间间隔。 7. 在新添加规则所在的行，单击"操作"下的"应用"，界面右上角弹出提示规则*xx* 应用成功，完成添加。单击"操作"下的"取消应用"，界面右上角弹出提示规则xx取消成功。 在阈值配置页面中，查看新添加规则的"操作"列是否显示"取消应用"按钮（表示规则已应用）。同时可在"告警管理"页面中观察是否按预期产生或消除告警。 #### 阈值告警指标参考 FusionInsight Manager转告警监控指标可分为节点信息指标与集群服务指标。[表3]表示节点中可配置阈值的指标、[表4]表示组件可配置阈值的指标。 MRS 3.3.0及之后版本的Manager界面中，部分组件告警支持分级上报告警，不同告警级别对应阈值不同，具体以Manager实际配置界面为准。 表3节点信息监控指标转告警列表 | 监控指标组名称 | 监控指标名称 | 指标含义 | 默认阈值 | |:---|:---|:---|:---| | CPU | 主机CPU使用率 | 描述周期内当前集群的运算和控制能力，可通过观察该统计值，了解集群整体资源的使用情况。 | 90.0% | | 磁盘 | 磁盘使用率 | 描述主机磁盘的使用率。 | 90.0% | | 磁盘 | 磁盘inode使用率 | 统计采集周期内磁盘inode使用率。 | 80.0% | | 内存 | 主机内存使用率 | 统计当前时间点的内存平均使用率。 | 90.0% | | 主机状态 | 主机文件句柄使用率 | 统计采集周期内该主机的文件句柄使用率。 | 80.0% | | 主机状态 | 主机PID使用率 | 主机PID使用率。 | 90% | | 网络状态 | TCP临时端口使用率 | 统计采集周期内该主机的TCP临时端口使用率。 | 80.0% | | 网络读信息 | 读包错误率 | 统计采集周期内该主机上该网口的读包错误率。 | 0.5% | | 网络读信息 | 读包丢包率 | 统计采集周期内该主机上该网口的读包丢包率。 | 0.5% | | 网络读信息 | 读吞吐率 | 统计周期内网口的平均读吞吐率（MAC层）。 | 80% | | 网络写信息 | 写包错误率 | 统计采集周期内该主机上该网口的写包错误率。 | 0.5% | | 网络写信息 | 写包丢包率 | 统计采集周期内该主机上该网口的写包丢包率。 | 0.5% | | 网络写信息 | 写吞吐率 | 统计周期内网口的平均写吞吐率（MAC层）。 | 80% | | 进程 | D状态进程总数 | 统计周期内主机上D状态进程数量。 | 0 | | 进程 | omm进程使用率 | 统计周期内omm进程使用率。 | 90 | 表4集群监控指标转告警列表 | 服务 | 监控指标组名称 | 监控指标名称 | 指标含义 | 默认阈值 | |:---|:---|:---|:---|:---| | DBService | 数据库 | 数据库连接数使用率 | 数据库连接数使用率统计。 | 90% | | DBService | 数据库 | 数据目录磁盘空间使用率 | 数据目录磁盘空间使用率统计。 | 80% | | Flume | Agent | Flume堆内存使用率 | Flume堆内存使用百分比统计。 | 95.0% | | Flume | Agent | Flume直接内存使用率 | Flume直接内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Flume | Agent | Flume非堆内存使用率 | Flume非堆内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Flume | Agent | Flume垃圾回收（GC）总时间 | Flume垃圾回收（GC）总时间。 | 12000ms | | HBase | GC | GC中回收old区所花时长 | RegionServer的总GC时间。 | 5000ms | | HBase | GC | GC中回收old区所花时长 | HMaster的总GC时间。 | 5000ms | | HBase | CPU和内存 | RegionServer直接内存使用率统计 | RegionServer直接内存使用率统计。 | 90% | | HBase | CPU和内存 | RegionServer堆内存使用率统计 | RegionServer堆内存使用率统计。 | 90% | | HBase | CPU和内存 | HMaster直接内存使用率统计 | HMaster直接内存使用率统计。 | 90% | | HBase | CPU和内存 | HMaster堆内存使用率统计 | HMaster堆内存使用率统计。 | 90% | | HBase | 服务 | 单个RegionServer的region数目 | 单个RegionServer的Region数目。 | 2000 | | HBase | 服务 | 处在RIT状态达到阈值时长的region数 | 处在RIT状态达到阈值时长的region数。 | 1 | | HBase | 容灾 | 容灾同步失败次数 | 同步容灾数据失败次数。 | 1 | | HBase | 容灾 | 主集群等待同步的日志文件数量 | 主集群等待同步的日志文件数量。 | 128 | | HBase | 容灾 | 主集群等待同步的HFile文件数量 | 主集群等待同步的HFile文件数量。 | 128 | | HBase | 队列 | Compaction操作队列大小 | Compaction操作队列大小。 | 100 | | HDFS | 文件和块 | HDFS缺失的块数量 | HDFS文件系统中缺少副本块数量。 | 0 | | HDFS | 文件和块 | 需要复制副本的块总数 | NameNode需要复制副本的块总数。 | 1000 | | HDFS | RPC | 主NameNode RPC处理平均时间 | NameNode RPC处理平均时间。 | 100ms | | HDFS | RPC | 主NameNode RPC队列平均时间 | NameNode RPC队列平均时间。 | 200ms | | HDFS | 磁盘 | HDFS磁盘空间使用率 | HDFS磁盘空间使用率。 | 80% | | HDFS | 磁盘 | DataNode磁盘空间使用率 | HDFS文件系统中DataNode可以使用的磁盘空间率。 | 80% | | HDFS | 磁盘 | 总副本预留磁盘空间所占比率 | 总副本预留磁盘空间占DataNode总未使用磁盘空间的百分比。 | 90% | | HDFS | 资源 | 故障的DataNode总数 | 出故障的DataNode节点数量。 | 3 | | HDFS | 资源 | NameNode非堆内存使用百分比统计 | NameNode非堆内存使用百分比统计。 | 90% | | HDFS | 资源 | NameNode直接内存使用百分比统计 | NameNode直接内存使用百分比统计。 | 90% | | HDFS | 资源 | NameNode堆内存使用百分比统计 | NameNode堆内存使用百分比统计。 | 95% | | HDFS | 资源 | DataNode直接内存使用百分比统计 | DataNode直接内存使用百分比统计。 | 90% | | HDFS | 资源 | DataNode堆内存使用百分比统计 | DataNode堆内存使用百分比统计。 | 95% | | HDFS | 资源 | DataNode非堆内存使用百分比统计 | DataNode非堆内存使用百分比统计。 | 90% | | HDFS | 垃圾回收 | 垃圾回收时间统计（GC） | NameNode每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 | 12000ms | | HDFS | 垃圾回收 | 垃圾回收时间统计（GC） | DataNode每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 | 12000ms | | Hive | HQL | Hive执行成功的HQL百分比 | Hive执行成功的HQL百分比。 | 90.0% | | Hive | Background | Background线程使用率 | Background线程使用率。 | 90% | | Hive | GC | MetaStore的总GC时间 | MetaStore的总GC时间。 | 12000ms | | Hive | GC | HiveServer的总GC时间 | HiveServer的总GC时间。 | 12000ms | | Hive | 容量 | Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比 | Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比。 | 85.0% | | Hive | CPU和内存 | MetaStore直接内存使用率统计 | MetaStore直接内存使用率统计。 | 95% | | Hive | CPU和内存 | MetaStore非堆内存使用率统计 | MetaStore非堆内存使用率统计。 | 95% | | Hive | CPU和内存 | MetaStore堆内存使用率统计 | MetaStore堆内存使用率统计。 | 95% | | Hive | CPU和内存 | HiveServer直接内存使用率统计 | HiveServer直接内存使用率统计。 | 95% | | Hive | CPU和内存 | HiveServer非堆内存使用率统计 | HiveServer非堆内存使用率统计。 | 95% | | Hive | CPU和内存 | HiveServer堆内存使用率统计 | HiveServer堆内存使用率统计。 | 95% | | Hive | Session | 连接到HiveServer的session数占最大允许session数的百分比 | 连接到HiveServer的session数占最大允许session数的百分比。 | 90.0% | | Kafka | 分区 | 未完全同步的Partition百分比 | 未完全同步的Partition数占Partition总数的百分比。 | 50% | | Kafka | 其他 | Partition不可用百分比 | Kafka各个Topic的Partition不可用占比。 | 40% | | Kafka | 其他 | broker上用户连接数使用率 | broker上用户连接数使用率。 | 80% | | Kafka | 磁盘 | Broker磁盘使用率 | Broker数据目录所在磁盘的磁盘使用率。 | 80.0% | | Kafka | 磁盘 | Broker磁盘IO使用率 | Broker数据目录所在磁盘的磁盘IO使用率。 | 80% | | Kafka | 进程 | Broker每分钟的垃圾回收时间统计（GC） | Broker进程每分钟垃圾回收（GC）所占用的时间。 | 12000ms | | Kafka | 进程 | Kafka堆内存使用率 | Kafka堆内存使用百分比统计。 | 95% | | Kafka | 进程 | Kafka直接内存使用率 | Kafka直接内存使用百分比统计。 | 95% | | Loader | 内存 | Loader堆内存使用率 | Loader堆内存使用率。 | 95% | | Loader | 内存 | Loader直接内存使用率统计 | Loader直接内存使用率统计。 | 80.0% | | Loader | 内存 | Loader非堆内存使用率 | Loader非堆内存使用率。 | 80% | | Loader | GC | Loader的总GC时间 | Loader的总GC时间。 | 12000ms | | Mapreduce | 垃圾回收 | 垃圾回收时间统计（GC） | 垃圾回收时间统计（GC）。 | 12000ms | | Mapreduce | 资源 | JobHistoryServer直接内存使用百分比统计 | JobHistoryServer直接内存使用百分比统计。 | 90% | | Mapreduce | 资源 | JobHistoryServer非堆内存使用百分比统计 | JobHistoryServer非堆内存使用百分比统计。 | 90% | | Mapreduce | 资源 | JobHistoryServer堆内存使用百分比统计 | JobHistoryServer堆内存使用百分比统计。 | 95% | | Oozie | 内存 | Oozie堆内存使用率 | Oozie堆内存使用率。 | 95.0% | | Oozie | 内存 | Oozie直接内存使用率 | Oozie直接内存使用率。 | 80.0% | | Oozie | 内存 | Oozie非堆内存使用率 | Oozie非堆内存使用率。 | 80% | | Oozie | GC | Oozie垃圾回收（GC）总时间 | Oozie垃圾回收（GC）总时间。 | 12000ms | | Spark/Spark2x | 内存 | JDBCServer2x堆内存使用率统计 | JDBCServer2x堆内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | JDBCServer2x直接内存使用率统计 | JDBCServer2x直接内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | JDBCServer2x非堆内存使用率统计 | JDBCServer2x非堆内存使用率统计 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | JobHistory2x直接内存使用率统计 | JobHistory2x直接内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | JobHistory2x非堆内存使用率统计 | JobHistory2x非堆内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | JobHistory2x堆内存使用率统计 | JobHistory2x堆内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | IndexServer2x直接内存使用率统计 | IndexServer2x直接内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | IndexServer2x堆内存使用率统计 | IndexServer2x堆内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | 内存 | IndexServer2x非堆内存使用率统计 | IndexServer2x非堆内存使用率统计。 | 95% | | Spark/Spark2x | GC次数 | JDBCServer2x的Full GC次数 | JDBCServer2x进程的Full GC次数。 | 12 | | Spark/Spark2x | GC次数 | JobHistory2x的Full GC次数 | JobHistory2x进程的Full GC次数。 | 12 | | Spark/Spark2x | GC次数 | IndexServer2x的Full GC次数 | IndexServer2x进程的Full GC次数。 | 12 | | Spark/Spark2x | GC时间 | JDBCServer2x的总GC时间 | JDBCServer2x的总GC时间。 | 12000ms | | Spark/Spark2x | GC时间 | JobHistory2x的总GC时间 | JobHistory2x的总GC时间。 | 12000ms | | Spark/Spark2x | GC时间 | IndexServer2x的总GC时间 | IndexServer2x的总GC时间。 | 12000ms | | Storm | 集群 | Supervisor数 | 统计周期内集群中可用的Supervisor数目。 | 1 | | Storm | 集群 | 已用Slot比率 | 统计周期内集群中可用的slot使用率。 | 80.0% | | Storm | Nimbus | Nimbus堆内存使用率 | Nimbus堆内存使用百分比统计。 | 80% | | Yarn | 资源 | NodeManager直接内存使用百分比统计 | NodeManager直接内存使用百分比统计。 | 90% | | Yarn | 资源 | NodeManager堆内存使用百分比统计 | NodeManager堆内存使用百分比统计。 | 95% | | Yarn | 资源 | NodeManager非堆内存使用百分比统计 | NodeManager非堆内存使用百分比统计。 | 90% | | Yarn | 资源 | ResourceManager直接内存使用百分比统计 | ResourceManager直接内存使用百分比统计。 | 90% | | Yarn | 资源 | ResourceManager堆内存使用百分比统计 | ResourceManager堆内存使用百分比统计。 | 95% | | Yarn | 资源 | ResourceManager非堆内存使用百分比统计 | ResourceManager非堆内存使用百分比统计。 | 90% | | Yarn | 垃圾回收 | 垃圾回收时间统计（GC） | NodeManager每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 | 12000ms | | Yarn | 垃圾回收 | 垃圾回收时间统计（GC） | ResourceManager每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 | 12000ms | | Yarn | 其他 | root队列下失败的任务数 | root队列下失败的任务数。 | 50 | | Yarn | 其他 | root队列下被杀死的任务数 | root队列下被杀死的任务数。 | 50 | | Yarn | CPU和内存 | 挂起的内存量 | 挂起的内存量。 | 83886080MB | | Yarn | 任务 | 正在挂起的任务 | 正在挂起的任务。 | 60 | | ZooKeeper | 连接 | ZooKeeper连接数使用率 | ZooKeeper连接数使用百分比统计。 | 80% | | ZooKeeper | CPU和内存 | ZooKeeper堆内存使用率 | ZooKeeper堆内存使用百分比统计。 | 95% | | ZooKeeper | CPU和内存 | ZooKeeper直接内存使用率 | ZooKeeper直接内存使用百分比统计。 | 80% | | ZooKeeper | GC | ZooKeeper每分钟的垃圾回收时间统计（GC） | ZooKeeper每分钟的垃圾回收时间统计（GC）。 | 12000ms | | Ranger | GC | UserSync垃圾回收（GC）时间 | UserSync垃圾回收（GC）时间。 | 12000ms | | Ranger | GC | RangerAdmin垃圾回收（GC）时间 | RangerAdmin垃圾回收（GC）时间。 | 12000ms | | Ranger | GC | TagSync垃圾回收（GC）时间 | TagSync垃圾回收（GC）时间。 | 12000ms | | Ranger | CPU和内存 | UserSync非堆内存使用率 | UserSync非堆内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | UserSync直接内存使用率 | UserSync直接内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | UserSync堆内存使用率 | UserSync堆内存使用百分比统计。 | 95.0% | | Ranger | CPU和内存 | RangerAdmin非堆内存使用率 | RangerAdmin非堆内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | RangerAdmin堆内存使用率 | RangerAdmin堆内存使用百分比统计。 | 95.0% | | Ranger | CPU和内存 | RangerAdmin直接内存使用率 | RangerAdmin直接内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | TagSync直接内存使用率 | TagSync直接内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | TagSync非堆内存使用率 | TagSync非堆内存使用百分比统计。 | 80.0% | | Ranger | CPU和内存 | TagSync堆内存使用率 | TagSync堆内存使用百分比统计。 | 95.0% | | ClickHouse | 集群配额 | ClickHouse服务在ZooKeeper的数量配额使用率 | ClickHouse服务在ZooKeeper上目录的数量配额使用百分比。 | 90% | | ClickHouse | 集群配额 | ClickHouse服务在ZooKeeper的容量配额使用率 | ClickHouse服务在ZooKeeper上目录的容量配额使用百分比。 | 90% | | IoTDB | GC | IoTDBServer垃圾回收时间 | IoTDBServer垃圾回收所占用的时间 | 12000ms | | IoTDB | CPU和内存 | IoTDBServer堆内存使用率 | IoTDBServer堆内存使用百分比统计 | 90% | | IoTDB | CPU和内存 | IoTDBServer直接内存使用率 | IoTDBServer直接内存使用百分比统计 | 90% | **验证配置结果：** - 保存并应用规则后，确认规则的生效状态为"生效"。 - 在"运维 \> 告警 \> 告警列表"页面查看是否能收到对应指标的告警信息。 - 如需验证告警是否正常触发，可临时设置一个当前指标值已超过的阈值，确认告警列表中出现对应告警。 #### 常见问题 - **配置告警阈值后未收到告警怎么办？** 确认规则的生效状态为"生效"；确认告警开关已开启；检查"平滑次数"设置是否合理（值过大可能导致告警延迟）；确认指标实际值持续超过阈值达到平滑次数设定的次数。 - **分级告警和普通告警有什么区别？** 普通告警只有单一阈值和告警级别。分级告警支持根据不同阈值设置不同告警级别，例如CPU使用率超过80%上报"次要"告警，超过95%上报"紧急"告警，实现更精细的告警分级管理。 - **如何选择合适的告警阈值？** 建议参考本文的默认阈值进行配置。对于关键资源指标（如磁盘使用率、内存使用率），建议设置90%\~95%的阈值；对于容错性指标（如HDFS缺失块数），建议设置阈值为0。可根据实际业务负载和集群规模适当调整。 #### 相关文档 - 了解如何登录MRS集群Manager界面，请参考[访问MRS集群Manager](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/mrs_01_0128.html)。 - 如果需要了解如何查看集群节点资源监控指标，请参考[查看MRS集群节点资源监控指标](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/mrs_01_300042.html)。 - 了解如何执行MRS集群健康检查，请参考[执行MRS集群健康检查](https://support.huaweicloud.com/usermanual-mrs/mrs_01_0224.html)。