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Spark 之 JVM调优

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对于JVM调优,首先应该明确,full gc/minor gc,都会导致JVM的工作线程停止工作,即stop the world。

JVM调优一:降低cache操作的内存占比

    1. 静态内存管理机制

  根据Spark静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution。Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,Storage占系统内存的60%,Execution占系统内存的20%,并且两者完全独立。 在一般情况下,Storage的内存都提供给了cache操作,但是如果在某些情况下cache操作内存不是很紧张,而task的算子中创建的对象很多,Execution内存又相对较小,这回导致频繁的minor gc,甚至于频繁的full gc,进而导致Spark频繁的停止工作,性能影响会很大。

  在Spark UI中可以查看每个stage的运行情况,包括每个task的运行时间、gc时间等等,如果发现gc太频繁,时间太长,就可以考虑调节Storage的内存占比,让task执行算子函数式,有更多的内存可以使用。

  Storage内存区域可以通过spark.storage.memoryFraction参数进行指定,默认为0.6,即60%,可以逐级向下递减,如代码清单所示:

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.storage.memoryFraction", "0.4")
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    1. 统一内存管理机制

  根据Spark统一内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution。Storage主要用于缓存数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,两者所组成的内存部分称为统一内存,Storage和Execution各占统一内存的50%,由于动态占用机制的实现,shuffle过程需要的内存过大时,会自动占用Storage的内存区域,因此无需手动进行调节。

JVM调优二:调节Executor堆外内存

  Executor的堆外内存主要用于程序的共享库、Perm Space、 线程Stack和一些Memory mapping等, 或者类C方式allocate object。

  有时,如果你的Spark作业处理的数据量非常大,达到几亿的数据量,此时运行Spark作业会时不时地报错,例如shuffle output file cannot find,executor lost,task lost,out of memory等,这可能是Executor的堆外内存不太够用,导致Executor在运行的过程中内存溢出。

  stage的task在运行的时候,可能要从一些Executor中去拉取shuffle map output文件,但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了,其关联的BlockManager也没有了,这就可能会报出shuffle output file cannot find,executor lost,task lost,out of memory等错误,此时,就可以考虑调节一下Executor的堆外内存,也就可以避免报错,与此同时,堆外内存调节的比较大的时候,对于性能来讲,也会带来一定的提升。

  默认情况下,Executor堆外内存上限大概为300多MB,在实际的生产环境下,对海量数据进行处理的时候,这里都会出现问题,导致Spark作业反复崩溃,无法运行,此时就会去调节这个参数,到至少1G,甚至于2G、4G。

  Executor堆外内存的配置需要在spark-submit脚本里配置,如代码清单所示:

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048
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  以上参数配置完成后,会避免掉某些JVM OOM的异常问题,同时,可以提升整体Spark作业的性能。

JVM调优三:调节连接等待时长

  在Spark作业运行过程中,Executor优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据,如果本地BlockManager没有的话,会通过TransferService远程连接其他节点上Executor的BlockManager来获取数据。

  如果task在运行过程中创建大量对象或者创建的对象较大,会占用大量的内存,这回导致频繁的垃圾回收,但是垃圾回收会导致工作现场全部停止,也就是说,垃圾回收一旦执行,Spark的Executor进程就会停止工作,无法提供相应,此时,由于没有响应,无法建立网络连接,会导致网络连接超时。

  在生产环境下,有时会遇到file not found、file lost这类错误,在这种情况下,很有可能是Executor的BlockManager在拉取数据的时候,无法建立连接,然后超过默认的连接等待时长60s后,宣告数据拉取失败,如果反复尝试都拉取不到数据,可能会导致Spark作业的崩溃。这种情况也可能会导致DAGScheduler反复提交几次stage,TaskScheduler返回提交几次task,大大延长了我们的Spark作业的运行时间。

  此时,可以考虑调节连接的超时时长,连接等待时长需要在spark-submit脚本中进行设置,设置方式如代码清单所示:

--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300
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  调节连接等待时长后,通常可以避免部分的XX文件拉取失败、XX文件lost等报错。

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