spark调优 JVM调优

￡神魔★判官ぃ 2022-05-18 23:13 1618阅读 0赞

我们的堆内存分为：新生代，和年老代，

年轻代又分为：Eden区，幸存一区，幸存二区，

每一次访对象的时候，都是放入eden区域，和其中的一个幸存一区中，幸存二区是不放对象的，空闲的

当eden和幸存一区放满后，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地方。

清理掉了不再使用的对象后，那么也会将存活下来的对象（还要继续使用的），放入幸存二区

这里出现一个问题，默认eden,幸存一区，幸存二区的内存占比是8:1:1，问题是，如果存活下来的对象是1.5，一个幸存区放不下，此时就可能通过JVM的担保机制，将多余的对象直接放入老年代

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，会导致这种短生命周期对象，年龄过大，垃圾回收次数过多，那么就会跑到老年代中去

老年代中可能会因为内存不足，可能会囤积一大堆，短生命周期，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就会回收老年代的对象，full gc 由于算法设计，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，但耗时和性能的算法，总的来说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

在gc的时候，spark作业停止工作，等gc完毕才会再次工作

内存不足的时候，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spark的速度

理想情况下，老年代都是放一些生命周期很长的对象，数量应该是很少的，比如数据库连接池

JVM调优的第一个点：

1. 降低cache操作的内存占比

spark中，堆内存又被划分成了俩块，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，就是用来给spark算子函数的运行使用的，存放函数中自己创建的运行对象的。

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不是那么紧张，问题在于task算子函数中创建的对象过多，内存又不太大，导致了频繁的minor gc,导致spark频繁的停止工作，性能影响会很大

通过yarn去运行的话，那么就通过yarn的界面，去查看你的spark作业的运行统计，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，如果发现gc太频繁，时间太长，此时就可以适当调节这个比例。

降低cache操作的内存占比，大不了用persisit操作，将一部分数据写入磁盘，活序列化方式，配合Kryo序列化类，减少RDD缓存的内存占用，降低cache操作的内存占比；对应的，算子函数内存占比就提升了，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，对性能有一定帮助

其实就是让task有更多的内存可以使用

cache的内存占比用以下的参数来调节

spark.storage.memoryFraction  默认值是0.6

这里我们适当的可以将其降低 0.6->0.5->0.4->0.2

.set("spark.storage.memoryFraction","0.5")