Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决（Shuffle通信原理）

 

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决（Shuffle通信原理）

http://xiguada.org/spark-shuffle-direct-buffer-oom/

问题描述

Spark-1.6.0已经在一月份release，为了验证一下它的性能，我使用了一些大的SQL验证其性能，其中部分SQL出现了Shuffle失败问题，详细的堆栈信息如下所示：

16/02/17 15:36:36 WARN server.TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.196.134.220:7337

java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory

    at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:658)

    at java.nio.DirectByteBuffer.<init>(DirectByteBuffer.java:123)

    at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:306)

    at io.netty.buffer.PoolArena$DirectArena.newChunk(PoolArena.java:645)

    at io.netty.buffer.PoolArena.allocateNormal(PoolArena.java:228)

    at io.netty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:212)

    at io.netty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:132)

    at io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.newDirectBuffer(PooledByteBufAllocator.java:271)

    at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:155)

    at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:146)

    at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.ioBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:107)

    at io.netty.channel.AdaptiveRecvByteBufAllocator$HandleImpl.allocate(AdaptiveRecvByteBufAllocator.java:104)

    at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:117)

    at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:511)

    at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:468)

    at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:382)

    at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:354)

    at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:111)

    at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

 

从失败信息可以看出，是堆外内存溢出问题，为什么会出现堆外内存溢出呢？

　　Spark的shuffle部分使用了netty框架进行网络传输，但netty会申请堆外内存缓存（PooledByteBufAllocator ，AbstractByteBufAllocator）；Shuffle时，每个Reduce都需要获取每个map对应的输出，当一个reduce需要获取的一个map数据比较大（比如1G），这时候就会申请一个1G的堆外内存，而堆外内存是有限制的，这时候就出现了堆外内存溢出。

Shuffle不使用堆外内存

为Executor增加配置-Dio.netty.noUnsafe=true，就可以让shuffle不使用堆外内存，但相同的作业还是出现了OOM，这种方式没办法解决问题。

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

        at io.netty.buffer.PoolArena$HeapArena.newUnpooledChunk(PoolArena.java:607)

        at io.netty.buffer.PoolArena.allocateHuge(PoolArena.java:237)

        at io.netty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:215)

        at io.netty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:132)

        at io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.newHeapBuffer(PooledByteBufAllocator.java:256)

        at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.heapBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:136)

        at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.heapBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:127)

        at io.netty.buffer.CompositeByteBuf.allocBuffer(CompositeByteBuf.java:1347)

        at io.netty.buffer.CompositeByteBuf.consolidateIfNeeded(CompositeByteBuf.java:276)

        at io.netty.buffer.CompositeByteBuf.addComponent(CompositeByteBuf.java:116)

        at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.decodeNext(TransportFrameDecoder.java:148)

        at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.channelRead(TransportFrameDecoder.java:82)

        at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308)

        at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294)

        at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.fireChannelRead(DefaultChannelPipeline.java:846)

        at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:131)

        at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:511)

        at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:468)

        at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:382)

 

 

当数据量大时能否直接写磁盘

MapReduce中Shuffle数据量大时，会把Shuffle数据写到磁盘。

 

Spark Shuffle通信机制

 

 

 

上图显示了Shuffle的通信原理。

服务端会启动Shuffle_Service。

（1）客户端代码调用堆栈

BlockStoreShuffleReader.read

ShuffleBlockFetcherIterator.sendRequest

ExternalShuffleClient.fetchBlocks

OneForOneBlockFetcher.start

TransportClient.sendRpc

发送RpcRequest(OpenBlocks)信息

（2）服务端代码调用堆栈

TransportRequestHandler.processRpcRequest

ExternalShuffleBlockHandler.receive

ExternalShuffleBlockHandler.handleMessage

ExternalShuffleBlockResolver.getBlockData(shuffle_ShuffleId_MapId_ReduceId)

ExternalShuffleBlockResolver.getSortBasedShuffleBlockData

FileSegmentManagedBuffer

handleMessage会把所需的appid的一个executor需要被fetch的block全部封装成List<ManagedBuffer>，然后注册为一个Stream，然后把streamId和blockid的个数返回给客户端，最后返回给客户端的信息为RpcResponse(StreamHandle(streamId, msg.blockIds.length))。

（3）客户端

客户端接收到RpcResponse后，会为每个blockid调用：

TransportClient.fetchChunk

Send ChunkFetchRequest(StreamChunkId(streamId, chunkIndex))

 

（4）服务端

TransportRequestHandler.processFetchRequest

OneForOneStreamManager.getChunk

返回respond(new ChunkFetchSuccess(req.streamChunkId, buf))给客户端，buf就是某一个blockid的FileSegmentManagedBuffer。

 

（5）客户端

OneForOneBlockFetcher.ChunkCallback.onSuccess

listener.onBlockFetchSuccess(blockIds[chunkIndex], buffer)

ShuffleBlockFetcherIterator.sendRequest.BlockFetchingListener.onBlockFetchSuccess

results.put(new SuccessFetchResult(BlockId(blockId), address, sizeMap(blockId), buf))

客户端的另外一个线程

ShuffleBlockFetcherIterator.next

(result.blockId, new BufferReleasingInputStream(buf.createInputStream(), this))

 

Download文件的通信原理

另外还有一个stream通信协议，客户端首先需要构造StreamRequest请求，StreamRequest中包含待下载文件的URL。

（1）客户端调用堆栈

Executor.updateDependencies...

org.apache.spark.util.Utils.fetchFile

org.apache.spark.util.Utils.doFetchFile

NettyRpcEnv.openChannel

TransportClient.stream

Send StreamRequest(streamId) streamId为文件的目录。

 

（2）服务端处理流程

TransportRequestHandler.handle

TransportRequestHandler.processStreamRequest

OneForOneStreamManager.openStream

返回new StreamResponse(req.streamId, buf.size(), buf)

 

（3）客户端处理流程

TransportResponseHandler.handle

TransportFrameDecoder.channelRead

TransportFrameDecoder.feedInterceptor

StreamInterceptor.handle

callback.onData即NettyRpcEnv.FileDownloadCallback.onData

然后返回client.stream(parsedUri.getPath(), callback)给Utils.doFetchFile，最后org.apache.spark.util.Utils.downloadFile

 

 

问题分析：

　　当前spark shuffle时使用Fetch协议，由于使用堆外内存存储Fetch的数据，当Fetch某个map的数据特别大时，容易出现堆外内存的OOM。而申请内存部分在Netty自带的代码中，我们无法修改。

另外一方面，Stream是下载文件的协议，需要提供文件的URL，而Shuffle只会获取文件中的一段数据，并且也不知道URL，因此不能直接使用Stream接口。

解决方案：

　　新增一个FetchStream通信协议，在OneForOneBlockFetcher中，如果一个block小于100M（spark.shuffle.max.block.size.inmemory）时，使用原有的方式Fetch数据，如果大于100M时，则使用新增的FetchStream协议，服务端在处理FetchStreamRequest和FetchRequest的区别在于，FetchStreamRequest返回数据流，客户端根据返回的数据量写到本地临时文件，然后构造FileSegmentManagedBuffer给后续处理流程。