八、Spark性能调优——JVM 调优

忘是亡心i 2023-06-06 03:54 337阅读 0赞

对于 JVM 调优，**首先应该明确， full gc/minor gc，都会导致 JVM 的工作现场停止工作，即 stop the world。**

# 一、降低 cache 操作的内存占比 #

## 1. 静态内存管理机制 ##

val conf = new SparkConf()
    .set("spark.storage.memoryFraction", "0.4")

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。

## 2. 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。

# 二、调节 Executor 堆外内存 #

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048

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。

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， tasklost， 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。

# 三、调节连接等待时长 #

--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300

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。

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。