Spark性能优化——Java虚拟机垃圾回收调优
一、Java虚拟机垃圾回收调优的背景如果在持久化RDD的时候,持久化了大量的数据,那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个性能瓶颈。因为Java虚拟机会定期进行垃圾回收,此时就会追踪所有的java对象,并且在垃圾回收时,找到那些已经不在使用的对象,然后清理旧的对象,来给新的对象腾出内存空间。垃圾回收的性能开销,是跟内存中的对象的数量,成正比的。所以,对于垃圾回收的性能问题,首
一、Java虚拟机垃圾回收调优的背景
如果在持久化RDD的时候,持久化了大量的数据,那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个性能瓶颈。因为Java虚拟机会定期进行垃圾回收,此时就会追踪所有的java对象,并且在垃圾回收时,找到那些已经不在使用的对象,然后清理旧的对象,来给新的对象腾出内存空间。
垃圾回收的性能开销,是跟内存中的对象的数量,成正比的。所以,对于垃圾回收的性能问题,首先要做的就是,使用更高效的数据结构,比如array和string;其次就是在持久化rdd时,使用序列化的持久化级别,而且用Kryo序列化类库(对于Kryo序列化类库可以参考我的另外一篇文章《Spark性能优化——高性能序列化类库》),这样,每个partition就只是一个对象——一个字节数组。
二、监测垃圾回收
我们可以对垃圾回收进行监测,包括多久进行一次垃圾回收,以及每次垃圾回收耗费的时间。只要在spark-submit脚本中,增加一个配置即可,--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"。
但是要记住,这里虽然会打印出Java虚拟机的垃圾回收的相关信息,但是是输出到了worker上的日志中,而不是driver的日志中。
但是这种方式也只是一种,其实也完全可以通过SparkUI(4040端口)来观察每个stage的垃圾回收的情况。
三、优化executor内存比例
对于垃圾回收来说,最重要的就是调节RDD缓存占用的内存空间,与算子执行时创建的对象占用的内存空间的比例。默认情况下,Spark使用每个executor 60%的内存空间来缓存RDD,那么在task执行期间创建的对象,只有40%的内存空间来存放。
在这种情况下,很有可能因为你的内存空间的不足,task创建的对象过大,那么一旦发现40%的内存空间不够用了,就会触发Java虚拟机的垃圾回收操作。因此在极端情况下,垃圾回收操作可能会被频繁触发。
在上述情况下,如果发现垃圾回收频繁发生。那么就需要对那个比例进行调优,使用new SparkConf().set("spark.storage.memoryFraction", "0.5")即可,可以将RDD缓存占用空间的比例降低,从而给更多的空间让task创建的对象进行使用。
因此,对于RDD持久化,完全可以使用Kryo序列化,加上降低其executor内存占比的方式,来减少其内存消耗。给task提供更多的内存,从而避免task的执行频繁触发垃圾回收。
四、高级垃圾回收调优
Java堆空间被划分成了两块空间,一个是年轻代,一个是老年代。年轻代放的是短时间存活的对象,老年代放的是长时间存活的对象。年轻代又被划分了三块空间,Eden、Survivor1、Survivor2。
首先,Eden区域和Survivor1区域用于存放对象,Survivor2区域备用。创建的对象,首先放入Eden区域和Survivor1区域,如果Eden区域满了,那么就会触发一次Minor GC,进行年轻代的垃圾回收。Eden和Survivor1区域中存活的对象,会被移动到Survivor2区域中。然后Survivor1和Survivor2的角色调换,Survivor1变成了备用。
如果一个对象,在年轻代中,撑过了多次垃圾回收,都没有被回收掉,那么会被认为是长时间存活的,此时就会被移入老年代。此外,如果在将Eden和Survivor1中的存活对象,尝试放入Survivor2中时,发现Survivor2放满了,那么会直接放入老年代。此时就出现了,短时间存活的对象,进入老年代的问题。
如果老年代的空间满了,那么就会触发Full GC,进行老年代的垃圾回收操作。
Spark中,垃圾回收调优的目标就是,只有真正长时间存活的对象,才能进入老年代,短时间存活的对象,只能呆在年轻代。不能因为某个Survivor区域空间不够,在Minor GC时,就进入了老年代。从而造成短时间存活的对象,长期呆在老年代中占据了空间,而且Full GC时要回收大量的短时间存活的对象,导致Full GC速度缓慢。
如果发现,在task执行期间,大量full gc发生了,那么说明,年轻代的Eden区域,给的空间不够大。此时可以执行一些操作来优化垃圾回收行为:
1、包括降低spark.storage.memoryFraction的比例,给年轻代更多的空间,来存放短时间存活的对象;
2、给Eden区域分配更大的空间,使用-Xmn即可,通常建议给Eden区域,预计大小的4/3;
3、如果使用的是HDFS文件,那么很好估计Eden区域大小,如果每个executor有4个task,然后每个hdfs压缩块解压缩后大小是3倍,此外每个hdfs块的大小是64M,那么Eden区域的预计大小就是:4 * 3 * 64MB,然后呢,再通过-Xmn参数,将Eden区域大小设置为4 * 3 * 64 * 4/3。
五、总结
对于垃圾回收的调优,尽量就是说,调节executor内存的比例就可以了。因为jvm的调优是非常复杂和敏感的。除非是,真的到了万不得已的地方,然后呢,自己本身又对jvm相关的技术很了解,那么此时进行eden区域的调节,调优,是可以的。
一些高级的参数:
-XX:SurvivorRatio=4:如果值为4,那么就是两个Survivor跟Eden的比例是2:4,也就是说每个Survivor占据的年轻代的比例是1/6,所以,你其实也可以尝试调大Survivor区域的大小。
-XX:NewRatio=4:调节新生代和老年代的比例
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