SparkStreaming性能调优

前言： 前方高能预警，因为都是文字，可能会比较枯燥，主要是从cpu以及内存两大方面来介绍的，希望大家能耐心一些看看，可能对大家会有所帮助哈~

一、设置合理的cpu资源数

很多情况下Streaming程序需要的内存不是很多，但是需要的CPU要很多。在Streaming程序中，CPU资源的使用可以分为两大类：
1）用于接收数据；
2）用于处理数据。
我们需要设置足够的CPU资源，使得有足够的CPU资源用于接收和处理数据，这样才能及时高效地处理数据。

1、数据接收性能调优

1.1设置receiver数量

• 通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume、ZMQ、RocketMQ、RabbitMQ和ActiveMQ等），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。
• 如果数据接收成为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver，该Receiver接收一个数据流。因此可以通过创建多个输入DStream，并且配置它们接收数据源不同的分区数据，达到接收多个数据流的效果。
• 举例说明：一个接收4个Kafka Topic的输入DStream，可以被拆分为两个输入DStream，每个分别接收二个topic的数据。这样就会创建两个Receiver，从而并行地接收数据，进而提升吞吐量。多个DStream可以使用union算子进行聚合，从而形成一个DStream。然后后续的transformation算子操作都针对该一个聚合后的DStream即可。

1.2调整inputStream.repartition参数

• 使用inputStream.repartition()即可。这样就可以将接收到的batch，分布到指定数量的机器上，然后再进行进一步的操作。

1.3调节block interval

• 数据接收并行度调优，除了创建更多输入DStream和Receiver以外，还可以考虑调节block interval。通过参数，spark.streaming.blockInterval，可以设置block interval，默认是200ms。对于大多数Receiver来说，在将接收到的数据保存到Spark的BlockManager之前，都会将数据切分为一个一个的block。而每个batch中的block数量，则决定了该batch对应的RDD的partition的数量，以及针对该RDD执行transformation操作时，创建的task的数量。每个batch对应的task数量是大约估计的，即batch interval / block interval。
  举个?：
  1）batch interval为3s，block interval为150ms，会创建20个task。如果你认为每个batch的task数量太少，即低于每台机器的cpu core数量，那么就说明batch的task数量是不够的，因为所有的cpu资源无法完全被利用起来。要为batch增加block的数量，那么就减小block interval
  2）推荐的block interval最小值是50ms，如果低于这个数值，那么大量task的启动时间，可能会变成一个性能开销点。

2、Spark数据处理并行度调优

如果在计算任何stage中使用的并行task的数量没有足够多，那么集群资源是无法被充分利用的。举例来说，对于分布式的reduce操作，比如reduceByKey和reduceByKeyAndWindow，默认的并行task的数量是由spark.default.parallelism参数决定的。你可以在reduceByKey等操作中，传入第二个参数，手动指定该操作的并行度，也可以调节全局的spark.default.parallelism参数

3、Spark任务调优

如果每秒钟启动的task过于多，比如每秒钟启动50个，那么发送这些task去Worker节点上的Executor的性能开销，会比较大，而且此时基本就很难达到毫秒级的延迟了。
使用下述操作可以减少这方面的性能开销：
1）Task序列化：使用Kryo序列化机制来序列化task，可以减小task的大小，从而减少发送这些task到各个Worker节点上的Executor的时间。
2）执行模式：在Standalone模式下运行Spark，可以达到更少的task启动时间。
上述方式，也许可以将每个batch的处理时间减少100毫秒。从而从秒级降到毫秒级。

进行了序列化操作后会出现一个问题那就是task在进行序列化的时候也会造成一部分开销，那么在实际的生产上数据序列化造成的系统开销可以由序列化格式的优化来减小。在流式计算的场景下，有两种类型的数据需要序列化。

1）输入数据：默认情况下，接收到的输入数据，是存储在Executor的内存中的，使用的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2。这意味着，数据被序列化为字节从而减小GC开销，并且会复制以进行executor失败的容错。因此，数据首先会存储在内存中，然后在内存不足时会溢写到磁盘上，从而为流式计算来保存所有需要的数据。这里的序列化有明显的性能开销——Receiver必须反序列化从网络接收到的数据，然后再使用Spark的序列化格式序列化数据。

2）流式计算操作生成的持久化RDD：流式计算操作生成的持久化RDD，可能会持久化到内存中。例如，窗口操作默认就会将数据持久化在内存中，因为这些数据后面可能会在多个窗口中被使用，并被处理多次。然而，不像Spark Core的默认持久化级别，StorageLevel.MEMORY_ONLY，流式计算操作生成的RDD的默认持久化级别是StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER，默认就会减小GC开销。

在上述的场景中，使用Kryo序列化类库可以减小CPU和内存的性能开销。使用Kryo时，一定要考虑注册自定义的类，并且 禁用对应引用的tracking（spark.kryo.referenceTracking） 。

二、Spark 内存调优

1、Spark Batch Interval调优（设置合理的批处理时间(batchDuration)）

如果想让一个运行在集群上的Spark Streaming应用程序可以稳定，它就必须尽可能快地处理接收到的数据。换句话说，batch应该在生成之后，就尽可能快地处理掉。对于一个应用来说，这个是不是一个问题，可以通过观察Spark UI上的batch处理时间来定。batch处理时间必须小于batch interval时间。
　 在构建StreamingContext的时候，需要我们传进一个参数，用于设置Spark Streaming批处理的时间间隔。Spark会每隔batchDuration时间去提交一次Job，如果你的Job处理的时间超过了batchDuration的设置，那么会导致后面的作业无法按时提交，随着时间的推移，越来越多的作业被拖延，最后导致整个Streaming作业被阻塞，这就间接地导致无法实时处理数据，这肯定不是我们想要的。
　　另外，虽然batchDuration的单位可以达到毫秒级别的，但是经验告诉我们，如果这个值过小将会导致因频繁提交作业从而给整个Streaming带来负担，所以请尽量不要将这个值设置为小于500ms。在很多情况下，设置为500ms性能就很不错了。
　　那么，如何设置一个好的值呢？ 我们可以先将这个值位置为比较大的值（比如10S），如果我们发现作业很快被提交完成，我们可以进一步减小这个值，知道Streaming作业刚好能够及时处理完上一个批处理的数据，那么这个值就是我们要的最优值。

2、垃圾回收

内存调优的另外一个方面是垃圾回收。对于流式应用来说，如果要获得低延迟，肯定不想要有因为JVM垃圾回收导致的长时间延迟。有很多参数可以帮助降低内存使用和GC开销。

2.1DStream的持久化

正如在“数据序列化调优”一节中提到的，输入数据和某些操作生产的中间RDD，默认持久化时都会序列化为字节。与非序列化的方式相比，这会降低内存和GC开销。使用Kryo序列化机制可以进一步减少内存使用和GC开销。进一步降低内存使用率，可以对数据进行压缩，由spark.rdd.compress参数控制（默认false）。

2.2清理旧数据

默认情况下，所有输入数据和通过DStream transformation操作生成的持久化RDD，会自动被清理。Spark Streaming会决定何时清理这些数据，取决于transformation操作类型。例如，你在使用窗口长度为10分钟内的window操作，Spark会保持10分钟以内的数据，时间过了以后就会清理旧数据。但是在某些特殊场景下，比如Spark SQL和Spark Streaming整合使用时，在异步开启的线程中，使用Spark SQL针对batch RDD进行执行查询。那么就需要让Spark保存更长时间的数据，直到Spark SQL查询结束。可以使用streamingContext.remember()方法来实现。

2.3CMS垃圾回收器

使用并行的mark-sweep垃圾回收机制，被推荐使用，用来保持GC低开销。虽然并行的GC会降低吞吐量，但是还是建议使用它，来减少batch的处理时间（降低处理过程中的gc开销）。如果要使用，那么要在driver端和executor端都开启。在spark-submit中使用–driver-java-options设置；使用spark.executor.extraJavaOptions参数设置。-XX:+UseConcMarkSweepGC。