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2018-08-08 10:59:08      个评论      
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一、JVM调优之原理概述

1.1、理论基础:

spark是用scala开发的。大家不要以为scala就跟java一点关系都没有了,这是一个很常见的错误。

spark的scala代码调用了很多java api。scala也是运行在java虚拟机中的。spark是运行在java虚拟机中的。

java虚拟机可能会产生什么样的问题:内存不足??!!

我们的RDD的缓存、task运行定义的算子函数,可能会创建很多对象。都可能会占用大量内存,没搞好的话,可能导致JVM出问题。

1.2、jvm中的年代

这里写图片描述

1.2.1、对象存放到各个年代的流程

每一次放对象的时候,都是放入eden区域,和其中一个survivor区域;另外一个survivor区域是空闲的。

当eden区域和一个survivor区域放满了以后(spark运行过程中,产生的对象实在太多了),就会触发minor gc,小型垃圾回收。把不再使用的对象,从内存中清空,给后面新创建的对象腾出来点儿地方。

清理掉了不再使用的对象之后,那么也会将存活下来的对象(还要继续使用的),放入之前空闲的那一个survivor区域中。这里可能会出现一个问题。默认eden、survior1和survivor2的内存占比是8:1:1。问题是,如果存活下来的对象是1.5,一个survivor区域放不下。此时就可能通过JVM的担保机制(不同JVM版本可能对应的行为),将多余的对象,直接放入老年代了。

如果你的JVM内存不够大的话,可能导致频繁的年轻代内存满溢,频繁的进行minor gc。频繁的minor gc会导致短时间内,有些存活的对象,多次垃圾回收都没有回收掉。会导致这种短声明周期(其实不一定是要长期使用的)对象,年龄过大,垃圾回收次数太多还没有回收掉,跑到老年代。

老年代中,可能会因为内存不足,囤积一大堆,短生命周期的,本来应该在年轻代中的,可能马上就要被回收掉的对象。此时,可能导致老年代频繁满溢。频繁进行full gc(全局/全面垃圾回收)。full gc就会去回收老年代中的对象。full gc由于这个算法的设计,是针对的是,老年代中的对象数量很少,满溢进行full gc的频率应该很少,因此采取了不太复杂,但是耗费性能和时间的垃圾回收算法。full gc很慢。

full gc / minor gc,无论是快,还是慢,都会导致jvm的工作线程停止工作,stop the world。简而言之,就是说,gc的时候,spark停止工作了。等着垃圾回收结束。

内存不充足的时候,问题:
1、频繁minor gc,也会导致频繁spark停止工作
2、老年代囤积大量活跃对象(短生命周期的对象),导致频繁full gc,full gc时间很长,短则数十秒,长则数分钟,甚至数小时。可能导致spark长时间停止工作。
3、严重影响咱们的spark的性能和运行的速度。

二、降低cache操作的内存占比

spark中,堆内存又被划分成了两块儿,

一块儿是专门用来给RDD的cache、persist操作进行RDD数据缓存用的; 另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象。

默认情况下,给RDD cache操作的内存占比,是0.6,60%的内存都给了cache操作了。但是问题是,如果某些情况下,cache不是那么的紧张,问题在于task算子函数中创建的对象过多,然后内存又不太大,导致了频繁的minor gc,甚至频繁full gc,导致spark频繁的停止工作。性能影响会很大。

针对上述这种情况,大家可以在之前我们讲过的那个spark ui。yarn去运行的话,那么就通过yarn的界面,去查看你的spark作业的运行,很简单,大家一层一层点击进去就好。可以看到每个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。此时就可以适当调价这个比例。

降低cache操作的内存占比,大不了用persist操作,选择将一部分缓存的RDD数据写入磁盘,或者序列化方式,配合Kryo序列化类,减少RDD缓存的内存占用;降低cache操作内存占比;对应的,算子函数的内存占比就提升了。这个时候,可能,就可以减少minor gc的频率,同时减少full gc的频率。对性能的提升是有一定的帮助的。

一句话,让task执行算子函数时,有更多的内存可以使用。

spark.storage.memoryFraction,0.6 -> 0.5 -> 0.4 -> 0.2

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