Spark是时下非常热门的大数据计算框架，以其卓越的性能优势、独特的架构、易用的用户接口和丰富的分析计算库，正在工业界获得越来越广泛的应用。与Hadoop、HBase生态圈的众多项目一样，Spark的运行离不开JVM的支持。由于Spark立足于内存计算，常常需要在内存中存放大量数据，因此也更依赖JVM的垃圾回收机制（GC）。并且同时，它也支持兼容批处理和流式处理，对于程序吞吐量和延迟都有较高要求，因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要。本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JVM的垃圾回收器，并从实际案例出发，剖析如何进行GC调优，进一步提升Spark应用的性能。
问题介绍
随着Spark在工业界得到广泛使用，Spark应用稳定性以及性能调优问题不可避免地引起了用户的关注。由于Spark的特在于内存计算，我们在部署Spark集时，动辄使用超过100GB的内存作为Heap空间，这在传统的Java应用中是比较少见的。在广泛的合作过程中，确实有很多用户向我们抱怨运行Spark应用时GC所带来的各种问题。例如垃圾回收时间久、程序长时间无响应，甚至造成程序崩溃或者作业失败。对此，我们该怎样调试Spark 应用的垃圾收集器呢？在本文中，我们从应用实例出发，结合具体问题场景，探讨了Spark 应用的GC调优方法。
按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略——Parallel GC和CMS GC。前者注重更高的吞吐量，而后者则注重更低的延迟。两者似乎是鱼和熊掌，不能兼得。在实际应用中，我们只能根据应用
对性能瓶颈的侧重性，来选取合适的垃圾收集器。例如，当我们运行需要有实时响应的场景的应用时，我们一般选用CMS GC，而运行一些离线分析程序时，则选用Parallel GC。那么对于Spark这种既支持流式计算，又支持传统的批处理运算的计算框架来说，是否存在一组通用的配置选项呢？
通常CMS GC是企业比较常用的GC配置方案，并在长期实践中取得了比较好的效果。例如对于进程中若存在大量寿命较长的对象，Parallel GC经常带来较大的性能下降。因此，即使是批处理的程序也能从CMS GC中获益。不过，在从1.6开始的HOTSPOT JVM中，我们发现了一个新的GC设置项：Garbage-First GC(G1GC)。Oracle将其定位为CMS GC 的长期演进，这让我们重燃了鱼与熊掌兼得的希望！那么，我们首先了解一下GC的一些相关原理吧。
GC算法原理
在传统JVM内存管理中，我们把Heap空间分为Young/Old两个分区，Young分区又包括一个Eden和两个Survivor分区，如图1所示。新产生的对象首先会被存放在Eden区，而每次minor GC发生时，JVM一方面将Eden分区内存活的对象拷贝到一个空的Survivor
分区，另一方面将另一个正在被使用的Survivor分区中的存活对象也拷贝到空的Survivor
分区内。在此过程中，JVM始终保持一个Survivor分区处于全空的状态。一个对象在两个Survivor之间的
拷贝到一定次数后，如果还是存活的，就将其拷入Old分区。当Old分区没有足够空间时，GC会停下所有程序线程，进行Full GC，即对Old区中的对象进行整理。这个所有线程都暂停的阶段被称为Stop-The-World(STW)，也是大多数GC算法中对性能影响最大的部分。
图1分年代的Heap结构
而G1GC则完全改变了这一传统思路。它将整个Heap分为若干个预先设定的小区域块（如图2），每个区域块内部不再进行新旧分区，而是将整个区域块标记为Eden/Survivor/Old。当创建新对象时，它首先被存放到某一个可用区块（Region）中。当该区块满了，JVM就会创建新的区块存放对象。当发生minor GC时，JVM将一个或几个区块中存活的对象拷贝到一个新的区块中，并在空余的空间中选择几个全新区块作为新的Eden分区。当所有区域中都有存活对象，不到全空区块时，才发生Full GC。而在标记存活对象时，G1使用RememberSet的概念，将每个分区外指向分区内的引用记录在该分区的Reme
mberSet中，避免了对整个Heap的扫描，使得各个分区的GC更加独立。在这样的背景下，我们可以看出G1GC大大提高了触发Full GC时的Heap占用率，同时也使得Minor GC的暂停时间更加可控，对于内存较大的环境非常友好。这些颠覆性的改变，将给GC性能带来怎样的变化呢？最简单的方式，我们可以将老的GC设置直接迁移为G1GC，然后观察性能变化。
图2G1Heap结构示意
由于G1取消了对于heap空间不同新旧对象固定分区的概念，所以我们需要在GC配置选项上作相应的调整，使得应用能够合理地运行在G1GC收集器上。一般来说，对于原运行在Parallel GC上的应用，需要去除的参数包括
-Xmn,-XX:-UseAdaptiveSizePolicy,-XX:SurvivorRatio=n等；而对于原来使用CMS GC的应用，我们需要去掉
-Xmn-XX:InitialSurvivorRatio-XX:SurvivorRatio-XX:InitialTenuringThreshold-XX:MaxTe nuringThreshold等参数。另外在CMS中已经调优过的
-XX:ParallelGCThreads-XX:ConcGCThreads参数最好也移除掉，因为对于CMS来说性能最好的不一定是对于G1性能最好的选择。我们先统一置为默认值，方便后期调优。此外，当应用开启的线程较多时，最好使用-XX:-ResizePLAB来关闭PLAB()的大小调整，以避免大量的线程通信所导致的性能下降。
关于Hotspot JVM所支持的完整的GC参数列表，可以使用参数-XX:+PrintFlagsFinal打印出来，也可以参见Oracle官方的文档中对部分参数的解释。
Spark的内存管理
Spark的核心概念是RDD，实际运行中内存消耗都与RDD密切相关。Spark允许用户将应用中重复使用的RDD数据持久化缓存起来，从而避免反复计算的开销，而RDD的持久化形态之一就是将全部或者部分数据缓存在JVM的Heap中。Spark Executor会将JVM的heap空间大致分为两个部分，一部分用来存放Spark应用中持久化到内存中的RDD数据，剩下的部分则用来作为JVM运行时的堆空间，负责RDD转化
等过程中的内存消耗。我们可以通过Fraction参数调节这两块内存的比例，Spark会控制缓存RDD总大小不超过heap空间体积乘以这个参数所设置的值，而这块缓存RDD的空间中没
有使用的部分也可以为JVM运行时所用。因此，分析Spark应用GC问题时应当分别分析两部分内存的使用情况。
而当我们观察到GC延迟影响效率时，应当先检查Spark应用本身是否有效利用有限的内存空间。RDD占用的内存空间比较少的话，程序运行的heap空间也会比较宽松，GC效率也会相应提高；而RDD如果占用大量空间的话，则会带来巨大的性能损失。下面我们从一个用户案例展开：
该应用是利用Spark的组件Bagel来实现的，其本质就是一个简单的迭代计算。而每次迭代计算依赖于上一次的迭代结果，因此每次迭代结果都会被主动持续化到内存空间中。当运行用户程序时，我们观察到随着迭代次数的增加，进程占用的内存空间不断快速增长，GC 问题越来越突出。但是，仔细分析Bagel实现机制，我们很快发现Bagel将每次迭代产生的RDD都持久化下来了，而没有及时释放掉不再使用的RDD，从而造成了内存空间不断增长，触发了更多GC执行。经过简单的修改，我们修复了这个问题（SPARK-2661）。应用的内存空间得到了有效的控制后，迭代次数三次以后RDD大小趋于稳定，缓存空间得到有效控制（如表1所示），GC效率得以大大提高，程序总的运行时间缩短了10%~20%。
小结：当观察到GC频繁或者延时长的情况，也可能是Spark进程或者应用中内存空间没有有效利用。所以可以尝试检查是否存在RDD持久化后未得到及时释放等情况。
选择垃圾收集器
在解决了应用本身的问题之后，我们就要开始针对Spark应用的GC调优了。基于修复了SPARK-2661的Spark版本，我们搭建了一个4个节点的集，给每个Executor分配88G 的Heap，在Spark的Standalone模式下来进行我们的实验。在使用默认的Parallel GC运行我们的Spark应用时，我们发现，由于Spark应用对于内存的开销比较大，而且大部分对象并不能在一个较短的生命周期中被回收，Parallel GC也常常受困于Full GC，而每次
Full GC都给性能带来了较大的下降。而Parallel GC可以进行参数调优的空间也非常有限，我们只能通过调节一些基本参数来提高性能，如各年代分区大小比例、进入老年代前的拷贝次数等。而且这些调优策略只能推迟Full GC的到来，如果是长期运行的应用，Parallel GC 调优的意义就非常有限了。因此，本文中不会再对Parallel GC进行调优。表2列出了Parallel GC的运行情况，其中CPU利用率较低的部分正是发生Full GC的时候。
Configuratio n Options -XX:+UseParallelGC-XX:+UseParallelOldGC-XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintReferenceGC-verbose:gc-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy-Xms88g -Xmx88g
jvm调优参数Stage* Task*

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