基于spark之上的即席分析-spark内存泄漏及源码调优

spark 内存泄露

高并发情况下的内存泄露的具体表现

很遗憾， spark 的设计架构并不是为了高并发请求而设计的，我们尝试在网络条件不好的集群下，进行 100 并发的查询，在压测 3 天后发现了内存泄露。

a) 在进行大量小 SQL 的压测过程中发现，有大量的 activejob 在 spark ui 上一直处于 pending 状态，且永远不结束，如下图所示



b) 并且发现 driver 内存爆满



c) 用内存分析分析工具分析了下



高并发下 AsynchronousListenerBus 引起的 WEB UI 的内存泄露

短时间内 SPARK 提交大量的 SQL ，而且 SQL里面存在大量的 union与 join的情形，会创建大量的 event对象，使得这里的 event 数量超过 10000 个 event ，一旦超过 10000 个 event 就开始丢弃 event，而这个 event 是用来回收 资源的，丢弃了 资源就无法回收了。 针对 UI 页面的这个问题，我们将这个队列长度的限制给取消了。





AsynchronousListenerBus 本身引起的内存泄露

抓包发现





这些 event 是通过 post 方法传递的，并写入到队列里



但是也是由一个单线程进行 postToAll 的



但是在高并发情况下，单线程的 postToAll 的速度没有 post 的速度快，会导致队列堆积的event 越来越多，如果是持续性的高并发的 SQL 查询，这里就会导致内存泄露

接下来我们在分析下 postToAll 的方法里面，那个路径是最慢的，导致事件处理最慢的逻辑是那个？



可能您都不敢相信，通过 jstack 抓取分析，程序大部分时间都阻塞在记录日志上

可以通过禁用这个地方的 log 来提升 event 的速度

log4j.logger.org.apache.spark.scheduler=ERROR



高并发下的 Cleaner 的内存泄露

说到这里， Cleaner 的设计应该算是 spark 最糟糕的设计。 spark 的 ContextCleaner 是用于回收与清理已经完成了的 广播 boradcast,shuffle 数据的。但是高并发下，我们发现这个地方积累的数据会越来越多，最终导致 driver 内存跑满而挂掉。

a)我们先看下，是如何触发内存回收的



没错，就是通过 System.gc() 回收的内存，如果我们在 jvm 里配置了禁止执行 System.gc，这个逻辑就等于废掉（而且有很多 jvm 的优化参数一般都推荐配置禁止 system.gc 参数）

b)clean 过程

这是一个单线程的逻辑，而且每次清理都要协同很多机器一同清理，清理速度相对来说比较慢，但是SQL 并发很大的时候，产生速度超过了清理速度，整个 driver 就会发生内存泄露。而且 brocadcast 如果占用内存太多，也会使用非常多的本地磁盘小文件，我们在测试中发现，高持续性并发的情况下本地磁盘用于存储 blockmanager 的目录占据了我们 60%的存储空间。



我们再来分析下 clean 里面，那个逻辑最慢



真正的瓶颈在于 blockManagerMaster 里面的 removeBroadcast，因为这部分逻辑是需要跨越多台机器的。

针对这种问题，我们在 SQL 层加了一个 SQLWAITING 逻辑，判断了堆积长度，如果堆积长度超过了我们的设定值，我们这里将阻塞新的 SQL 的执行。堆积长度可以通过更改 conf 目录下的 ya100_env_default.sh 中的ydb.sql.waiting.queue.size 的值来设置。



–建议集群的带宽要大一些，万兆网络肯定会比千兆网络的清理速度快很多。

–给集群休息的机会，不要一直持续性的高并发，让集群有间断的机会。

–增大 spark 的线程池，可以调节 conf 下的 spark-defaults.conf 的如下值来改善。



线程池与 threadlocal 引起的内存泄露

发现 spark， hive， lucene 都非常钟爱使用 threadlocal 来管理临时的 session 对象，期待 SQL 执行完毕后这些对象能够自动释放，但是与此同时 spark 又使用了线程池，线程池里的线程一直不结束，这些资源一直就不释放，时间久了内存就堆积起来了。

针对这个问题，延云修改了 spark 关键线程池的实现，更改为每 1 个小时，强制更换线程池为新的线程池，旧的线程数能够自动释放。

文件泄露

您会发现，随着请求的 session 变多， spark 会在 hdfs 和本地磁盘创建海量的磁盘目录，最终会因为本地磁盘与 hdfs 上的目录过多，而导致文件系统和整个文件系统瘫痪。在 YDB 里面我们针对这种情况也做了处理。

deleteONExit 内存泄露





为什么会有这些对象在里面，我们看下源码





JDO 内存泄露

多达 10 万多个 JDOPersistenceManager











listerner 内存泄漏

通过 debug 工具监控发现，spark 的 listerner 随着时间的积累，通知(post)速度运来越慢发现所有代码都卡在了 onpostevent 上



jstack 的结果如下



研究下了调用逻辑如下，发现是循环调用 listerners，而且 listerner 都是空执行才会产生上面的 jstack 截图



通过内存发现有 30 多万个 linterner 在里面



发现都是大多数都是同一个listener,我们核对下该处源码



最终定位问题

确系是这个地方的 BUG ，每次创建 JDBC 连接的时候 ， spark 就会增加一个 listener， 时间久了， listener就会积累越来越多 针对这个问题 我简单的修改了一行代码，开始进入下一轮的压测

spark 源码调优

测试发现，即使只有 1 条记录，使用 spark 进行一次 SQL 查询也会耗时 1 秒，对很多即席查询来说 1秒的等待，对用户体验非常不友好。针对这个问题，我们在 spark 与 hive 的细节代码上进行了局部调优，调优后，响应时间由原先的 1 秒缩减到现在的 200~300 毫秒。

以下是我们改动过的地方

1. SessionState 的创建目录 占用较多的时间



另外使用 hadoop namenode HA 的同学会注意到，如果第一个 namenode 是 standby 状态，这个地方会更慢，就不止一秒，所以除了改动源码外，如果使用 namenode ha 的同学一定要注意，将 active 状态的 node 一定要放在前面。

2. HiveConf 的初始化过程占用太多时间

频繁的 hiveConf 初始化，需要读取 core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml, mapreduce-default.xml, hive-default.xml 等多个xml 文件，而这些xml 文件都是内嵌在 jar 包内的。

第一，解压这些 jar 包需要耗费较多的时间，第二每次都对这些 xml 文件解析也耗费时间。







广播 broadcast 传递的 hadoop configuration 序列化很耗时

configuration 的序列化，采用了压缩的方式进行序列化，有全局锁的问题configuration 每次序列化，传递了太多了没用的配置项了， 1000 多个配置项，占用 60 多 Kb。我们剔除了不是必须传输的配置项后，缩减到 44 个配置项， 2kb 的大小。



对 spark 广播数据 broadcast 的 Cleaner 的改进

由于 SPARK-3015 的 BUG， spark 的 cleaner 目前为单线程回收模式。

大家留意 spark 源码注释



其中的单线程瓶颈点在于广播数据的 cleaner，由于要跨越很多台机器，需要通过 akka 进行网络交互。

如果回收并发特别大， SPARK-3015 的 bug 报告会出现网络拥堵，导致大量的 timeout 出现。

为什么回收量特变大呢？ 其实是因为 cleaner 本质是通过 system.gc（） ,定期执行的，默认积累 30 分钟或者进行了 gc 后才触发 cleaner,这样就会导致瞬间，大量的 akka 并发执行，集中释放，网络不瞬间瘫痪才不怪呢。

但是单线程回收意味着回收速度恒定，如果查询并发很大，回收速度跟不上 cleaner 的速度，会导致 cleaner 积累很多，会导致进程 OOM（ YDB 做了修改，会限制前台查询的并发）。

不论是 OOM 还是限制并发都不是我们希望看到的，所以针对高并发情况下，这种单线程的回收速度是满足不了高并发的需求的。

对于官方的这样的做法，我们表示并不是一个完美的 cleaner 方案。并发回收一定要支持，

只要解决 akka 的 timeout 问题即可。

所以这个问题要仔细分析一下， akka 为什么会 timeout，是因为 cleaner 占据了太多的资源，那么我们是否可以控制下 cleaner 的并发呢？比如说使用 4 个并发，而不是默认将全部的并发线程都给占满呢？这样及解决了 cleaner 的回收速度，也解决了 akka 的问题不是更好么？

针对这个问题，我们最终还是选择了修改 spark 的 ContextCleaner 对象，将广播数据的回收改成多线程的方式，但现在了线程的并发数量，从而解决了该问题。