Spark2内存调优总结 - 内存划分 与 内存计算 与 调参方式

Spark2内存调优总结 - 内存划分 与 内存计算 与 调参方式 使用的Spark2以上版本所以只考虑UnifiedMemoryManager动态内存管理，如图：

1. 内存划分 与 内存计算 与 调参方式 1.1 三部分：Spark内存、用户内存、预留内存

1. 预留内存：300MB 固定
2. Spark内存和用户内存比例由参数spark.memory.fraction(默认0.75) 控制
3. 计算公式：
   假设：我们在submit提交参数设置 executor.memeory = 10G + 300M (方便计算)，我们叫他为系统内存
   那么：
   Spark内存 = （系统内存 - 预留内存） fraction = (10G + 300M - 300M) * 0.75 = 7.5G*
   用户内存 = （系统内存 - 预留内存） (1 - fraction) = 10 G * (1 - 0.75) = 2.5G*

1.2 Spark内存又分为两部分：存储内存、执行内存

1. 存储内存、执行内存比例有spark.memory.storageFraction(默认0.5) 控制
2. 计算公式：
   假设：1.1的计算成立
   那么:
   存储内存 = Spark内存storageFraction = 7.5G0.5 = 3.75G
   执行内存 = Spark内存storageFraction = 7.5G0.5 = 3.75G

2. 内存参数调优

可以看出来实际设置了10G,而执行内存却只有了3.5G，所以需要根据业务来进行参数调整。

2.1 调大spark.memory.storageFraction=0.6

如果程序中有需要使用内存Cache的而不需要太多计算shuffer之类的那么可以增加存储内存，调大spark.memory.storageFraction参数

2.2 调小spark.memory.storageFraction=0.3

1. 如果程序没有cache而又大量shuffer就需要执行内存大一些，调小spark.memory.storageFraction参数
2. 如果我们程序运行比较慢了，可以使用Jstat -gc pid来查看GC情况，当发现GC频繁，就说明执行内存不够，需要调小spark.memory.storageFraction参数

3. 再说一点：JVM参数调整

1. 当Jstat -gc pid发现Minor GC频繁，但是Full GC几乎没有，那么就需要调整JVM参数来调大Eden伊甸园区，使用-Xmn来调整
2. 大小设置：
   说一个案例：
   假设：
   1.Spark读取的是HDFS上的文件，HDFS上默认的Block块大小为128M
   每个executor有8个core，executor-cores来设置
3. 估算Eden区大小应为128M * 8 大约1G，考虑survivor区-Xmn = 4/3 * 1 G 大约1.4GB
4. 2中是没有压缩的数据，假设数据进行压缩了，还要考虑压缩方式是否可以切片，例如使用Snappy压缩不能切片，每个文件700MB，那么Eden区的设置要把解压后数据膨胀考虑进去，假设膨胀3倍
   估算Eden = 700M* 3 * 8 大约 16G
   -Xmn = 4/3 * 16G 大约 21.5GB，才能保证程序可以正常执行，要不然很容易出现OOM，当前还可以设置堆外内存来缓解压力--conf spark.memory.offHeap.size=5g
5. 更换压缩方式，尽量使用能够切片的压缩方式，如果不能只能增加存储的文件数来减小每个task读取数据的大小，或者减少Executor core来增大每个core的内存，但是Spark的并行度会降低，执行时间变长，需要自己权衡利弊。

4.对象的使用

为了减少有些数据结构与对象的元数据占用大量空间，尽量使用：
字符串代替对象，基本数据类型(int long)代替字符串，数组代替ArrayList等
String内部是一个char数据，char采用UTF-16编码，每个字符两字节，可以设置JVM参数 -XX:+UseCompressedStrings采用8位来编码每一个ASCII字符来压缩字符。

# --为了好看换行了
spark-submit --master spark://11.172.54.167:7077 
--class $main --deploy-mode client --driver-memory 16g
--executor-memory 25g
--executor-cores 8
--total-executor-cores 320 
--conf spark.memory.fraction=0.8
--conf spark.memory.storageFraction=0.3 
--conf spark.memory.offHeap.enabled=true 
--conf spark.memory.offHeap.size=5g 
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC -XX:-TieredCompilation -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=55 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:-UseCompressedClassPointers -XX:metaspaceSize=256m -XX:MaxmetaspaceSize=256m -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:+UseCodeCacheFlushing -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:ConcGCThreads=20 -Xms22g -Xmn18g -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" 
--jars $jars xxxx.jar $date1 $max $date2  >> log/$log_file


#代码内参数
conf.set("spark.driver.maxResultSize", "8g");
conf.set("spark.serialize", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");
conf.registerKryoClasses(new Class[]{ImmutableBytesWritable.class, HyperLogLog.class, HashSet.class, RegisterSet.class, IllegalArgumentException.class, FileCommitProtocol.TaskCommitMessage.class});
//conf.set("spark.kryo.registrationRequired","true"); #开启的话类没加到上面会报错
conf.set("spark.kryoserializer.buffer.mb", "10");
conf.set("spark.shuffle.file.buffer", "128");
conf.set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "144");
conf.set("spark.shuffle.io.maxRetries", "50");
conf.set("spark.shuffle.io.retryWait", "5s");