spark性能调优与BUG修正_spark bug问题修复

做了一年延云YDB的开发，这一年在使用spark上真心踩了不少坑，总结一下，希望对大家有所帮助。

spark 内存泄露

1.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

2.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。

 

3.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