spark shuffle(ExchangeExec)过多导致任务运行过慢甚至超时

背景以及现象

本文基于 spark 3.1.2
设置spark.driver.memory=2g
在调试spark sql任务的时候，发现有任务产生了200多个exchange，而且任务长期运行不出来。

分析

运行对应的sql（多个连续的join操作，且join的key都不一样），得到如下的物理计划（我们只截取了一部分）：

和之前的文章spark task过多导致任务运行过慢甚至超时做法一样(对应的内存都是调优完后的镜像信息)，三步曲如下：
用jstat -gcutil查看一下对应的gc情况，如下：

  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT0.00 100.00  96.35  75.69  91.07  93.57    761    8.476    37    1.073    9.548
100.00   0.00  28.08  76.17  91.07  93.57    762    8.509    37    1.073    9.581
100.00   0.00  66.38  76.17  91.07  93.57    762    8.509    38    1.148    9.6560.00  89.11  15.98  60.79  91.04  93.46    763    8.529    38    1.148    9.6760.00  89.11  67.15  60.79  91.04  93.46    763    8.529    38    1.148    9.67653.32   0.00   0.00  60.79  91.04  93.46    764    8.536    38    1.148    9.68353.32   0.00  32.68  60.79  91.04  93.46    764    8.536    38    1.148    9.68353.32   0.00  66.07  60.79  91.04  93.46    764    8.536    38    1.148    9.68353.32   0.00  98.66  60.79  91.04  93.46    764    8.536    38    1.148    9.6830.00  90.36  25.66  60.79  91.04  93.46    765    8.543    38    1.148    9.6910.00  90.36  59.88  60.79  91.04  93.46    765    8.543    38    1.148    9.6910.00  90.36  95.83  60.79  91.04  93.46    765    8.543    38    1.148    9.69197.11   0.00  25.22  61.08  91.04  93.46    766    8.555    38    1.148    9.702

用jmap -heap 命令查看一下对应的堆情况：

Heap Configuration:MinHeapFreeRatio         = 40MaxHeapFreeRatio         = 70MaxHeapSize              = 6442450944 (6144.0MB)NewSize                  = 172621824 (164.625MB)MaxNewSize               = 523436032 (499.1875MB)OldSize                  = 345374720 (329.375MB)NewRatio                 = 2SurvivorRatio            = 8MetaspaceSize            = 21807104 (20.796875MB)CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)MaxMetaspaceSize         = 17592186044415 MBG1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):capacity = 155385856 (148.1875MB)used     = 125461056 (119.64898681640625MB)free     = 29924800 (28.53851318359375MB)80.74161910849853% used
Eden Space:capacity = 138149888 (131.75MB)used     = 108225088 (103.21148681640625MB)free     = 29924800 (28.53851318359375MB)78.33888942421727% used
From Space:capacity = 17235968 (16.4375MB)used     = 17235968 (16.4375MB)free     = 0 (0.0MB)100.0% used
To Space:capacity = 17235968 (16.4375MB)used     = 0 (0.0MB)free     = 17235968 (16.4375MB)0.0% used
concurrent mark-sweep generation:capacity = 1930588160 (1841.15234375MB)used     = 1187447176 (1132.437873840332MB)free     = 743140984 (708.714469909668MB)61.50701639027974% used

再次我们用jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof命令dump内存的堆信息，我们分析一下，用MAT打开，我们可以看到如下的信息：

可以看到SQLAppStatusListener这个对象占用的内存达到了500多M，而且只是在任务的一开始，后续很长一段时间，该内存会增加，且会持续占用。
我们可以稍微分析一下SQLAppStatusListener这个类：

class SQLAppStatusListener(conf: SparkConf,kvstore: ElementTrackingStore,live: Boolean) extends SparkListener with Logging {

该类继承自SparkListener,并且该类会在
SharedState中会被初始化：

val statusStore: SQLAppStatusStore = {val kvStore = sparkContext.statusStore.store.asInstanceOf[ElementTrackingStore]val listener = new SQLAppStatusListener(conf, kvStore, live = true)sparkContext.listenerBus.addToStatusQueue(listener)val statusStore = new SQLAppStatusStore(kvStore, Some(listener))sparkContext.ui.foreach(new SQLTab(statusStore, _))statusStore}

SQLAppStatusListener 会被加到数据总线中，也就是说所有的event的事件都会被接受，只不过可以自己进行过滤。
而最终改listener存储的状态都会被ui给展示出来。

SQLAppStatusListener存储的组件最主要的也是stageMetrics，也是在内存中占用比较多的对象。

查看stageMetrics被调用的地方,主要是在onStageSubmitted方法，onExecutorMetricsUpdate方法，onExecutionEnd方法中：

override def onStageSubmitted(event: SparkListenerStageSubmitted): Unit = {if (!isSQLStage(event.stageInfo.stageId)) {return}// Reset the metrics tracking object for the new attempt.Option(stageMetrics.get(event.stageInfo.stageId)).foreach { stage =>if (stage.attemptId != event.stageInfo.attemptNumber) {stageMetrics.put(event.stageInfo.stageId,new LiveStageMetrics(event.stageInfo.stageId, event.stageInfo.attemptNumber,stage.numTasks, stage.accumIdsToMetricType))}}}...private def onExecutionEnd(event: SparkListenerSQLExecutionEnd): Unit = {val SparkListenerSQLExecutionEnd(executionId, time) = eventOption(liveExecutions.get(executionId)).foreach { exec =>exec.completionTime = Some(new Date(time))update(exec)// Aggregating metrics can be expensive for large queries, so do it asynchronously. The end// event count is updated after the metrics have been aggregated, to prevent a job end event// arriving during aggregation from cleaning up the metrics data.kvstore.doAsync {exec.metricsValues = aggregateMetrics(exec)removeStaleMetricsData(exec)exec.endEvents.incrementAndGet()update(exec, force = true)}}}private def removeStaleMetricsData(exec: LiveExecutionData): Unit = {// Remove stale LiveStageMetrics objects for stages that are not active anymore.val activeStages = liveExecutions.values().asScala.flatMap { other =>if (other != exec) other.stages else Nil}.toSetstageMetrics.keySet().asScala.filter(!activeStages.contains(_)).foreach(stageMetrics.remove)}

这里只截取了onStageSubmitted方法和onExecutionEnd方法，
因为onStageSubmitted这是在有stage提交的时候，spark会发出SparkListenerJobStart事件，这会往stageMetrics写入对应的信息。
而onExecutionEnd方法是在executor被移除的时候，spark会发出SparkListenerSQLExecutionEnd事件，这个时候会清除stageMetrics对应的信息。

所以说在stage很多的情况下（也就是exchange很多的情况下），stageMetrics会存储大量的信息，而这种情况下，executor会被长期占用而得不到释放，
所以导致了driver端内存持续增加。

结论以及解决方法

所以在这种情况下，如果业务上改变不了，我们就得增加内存，在笔者的情况下，增加driver内存到6g就能很好的解决，且运行的速度很顺畅。

spark.driver.memory=6g