1、发生的问题
堆内存存放我们创建的一些对象，有老年代和年轻代。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。我们在spark task执行算子函数（我们自己写的），可能会创建很多对象，这些对象都是要放入JVM年轻代中的。

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。会导致这种短生命周期（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到，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，出现的问题：

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。

2、降低cache操作的内存占比
spark中，堆内存又被划分成了两块，一块是专门用来给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，可以在任务运行界面，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



3、调节executor堆外内存与连接等待时长
调节executor堆外内存

有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别大，几亿数据量。然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）。

可能是executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出，可能导致后续的stage的task在运行的时候，要从一些executor中去拉取shuffle map output文件，但是executor可能已经挂掉了，关联的block manager也没有了。所以会报shuffle output file not found，resubmitting task，executor lost。spark作业彻底崩溃。

上述情况下，就可以去考虑调节一下executor的堆外内存。也许就可以避免报错。此外，有时堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来说，也会带来一定的提升。

可以调节堆外内存的上限：

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048

spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置。用new SparkConf().set()这种方式去设置是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。

spark.yarn.executor.memoryOverhead（看名字，顾名思义，针对的是基于yarn的提交模式）

默认情况下，这个堆外内存上限大概是300M。通常在项目中，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行。此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G。

通常这个参数调节上去以后，就会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时呢，会让整体spark作业的性能，得到较大的提升。



调节连接等待时长

我们知道，executor会优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据。如果本地block manager没有的话，那么会通过TransferService，去远程连接其他节点上executor的block manager去获取。

而此时上面executor去远程连接的那个executor，因为task创建的对象特别大，特别多，

频繁的让JVM堆内存满溢，正在进行垃圾回收。而处于垃圾回收过程中，所有的工作线程全部停止，相当于只要一旦进行垃圾回收，spark / executor停止工作，无法提供响应。

此时呢，就会没有响应，无法建立网络连接，会卡住。spark默认的网络连接的超时时长，是60s，如果卡住60s都无法建立连接的话，那么就宣告失败了。

报错几次，几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。

可以考虑调节连接的超时时长：

--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300

spark-submit脚本，切记，不是在new SparkConf().set()这种方式来设置的。

spark.core.connection.ack.wait.timeout（spark core，connection，连接，ack，wait timeout，建立不上连接的时候，超时等待时长）

调节这个值比较大以后，通常来说，可以避免部分的偶尔出现的某某文件拉取失败，某某文件lost掉了。

奈斯