Spark

如果你的Spark程序在执行过程中报出如下类似的错误：

ERROR Executor: Exception in task xxx in stage xxxjava.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

那么可能性非常大的原因是你当前通过spark-submit或spark-sql启动的程序中开启了过多的进程，以至超过了操作系统对当前用户所允许打开的进程数的上限。确定这个问题的方法是这样的：

首先，通过命令：

ulimit -u
1

来查看一下系统允许的当前用户能开启的进程数，默认值是1024。

然后，我们通过如下这样一条命令来持续追踪当前用户开启的进程数

while true;do ps -u your-user-name  -L | wc -l;sleep 1;done
1

接下就可以启动的我们Spark程序然后观察进程数量的变化了，如果发现进程数量持续上涨，并且在超过了进程上限之后抛出了OOM异常，那么就可以直接判定是用户的所能开启的进程数量收受限了。

那么什么情况会导致spark在执行过程中开启大量的进程呢？一个可能的原因是由于数据的“无序”性，导致shuffle过程开销过大。

从JVM层面去解决

减小thread stack的大小

JVM默认thread stack的大小为1024，这样当线程多时导致Native virtual memory被耗尽，实际上当thread stack的大小为128K 或 256K时是足够的，所以我们如果明确指定thread stack为128K 或 256K即可，具体使用-Xss，例如在JVM启动的JVM_OPT中添加如下配置

[java] view plain copy

1. -Xss128k  

减小heap或permgen初始分配的大小

如果JVM启动的JVM_OPT中有如下配置

[java] view plain copy

1. -Xms1303m -Xmx1303m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m  

我们可以删除或减小初始化最小值的配置，如下

[java] view plain copy

1. -Xms256m -Xmx1303m -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=256m  

[java] view plain copy

1. -Xmx1303m -XX:MaxPermSize=256m  

升级JVM到最新的版本

最新版本的JVM一般在内存优化方面做的更好，升级JVM到最新的版本可能会缓解测问题

从操作系统层面去解决

使用64位操作系统

如果使用32位操作系统遇到unable to create new native thread，建议使用64位操作系统

增大OS对线程的限制

在Linux操作系统设定nofile和nproc，具体编辑/etc/security/limits.conf添加如下：

[html] view plain copy

1. soft    nofile          2048  
2. hard    nofile          8192  

[html] view plain copy

1. soft    nproc           2048  
2. hard    nproc           8192  

如果使用Red Hat Enterprise Linux 6，编辑/etc/security/limits.d/90-nproc.conf，添加如下配置：

[html] view plain copy

1. # cat /etc/security/limits.d/90-nproc.conf  
2. *          soft    nproc     1024  
3. root       soft    nproc     unlimited  
4.   
5. user       -       nproc     2048  

首先我们通过下面这个 测试程序 来认识这个问题：

运行的环境 （有必要说明一下，不同环境会有不同的结果）：32位 Windows XP，Sun JDK 1.6.0_18， eclipse 3.4，
测试程序：

Java代码  

1. import java.util.concurrent.CountDownLatch;   
2.   
3. public class TestNativeOutOfMemoryError {   
4.   
5.     public static void main(String[] args) {   
6.   
7.         for (int i = 0;; i++) {   
8.             System.out.println("i = " + i);   
9.             new Thread(new HoldThread()).start();   
10.         }   
11.     }   
12.   
13. }   
14.   
15. class HoldThread extends Thread {   
16.     CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(1);   
17.   
18.     public HoldThread() {   
19.         this.setDaemon(true);   
20.     }   
21.   
22.     public void run() {   
23.         try {   
24.             cdl.await();   
25.         } catch (InterruptedException e) {   
26.         }   
27.     }   
28. }  

[java] view plain copy

1. import java.util.concurrent.CountDownLatch;  
2.   
3. public class TestNativeOutOfMemoryError {  
4.   
5.     public static void main(String[] args) {  
6.   
7.         for (int i = 0;; i++) {  
8.             System.out.println("i = " + i);  
9.             new Thread(new HoldThread()).start();  
10.         }  
11.     }  
12.   
13. }  
14.   
15. class HoldThread extends Thread {  
16.     CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(1);  
17.   
18.     public HoldThread() {  
19.         this.setDaemon(true);  
20.     }  
21.   
22.     public void run() {  
23.         try {  
24.             cdl.await();  
25.         } catch (InterruptedException e) {  
26.         }  
27.     }  
28. }  

 

 

不指定任何JVM参数，eclipse中直接运行输出，看到了这位朋友了吧：
i = 5602 
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
    at java.lang.Thread.start0(Native Method)
    at java.lang.Thread.start(Thread.java:597)
    at TestNativeOutOfMemoryError.main(TestNativeOutOfMemoryError.java:20)

 

二、分析问题：

这个异常问题本质原因是我们创建了太多的线程，而能创建的线程数是有限制的，导致了异常的发生。能创建的线程数的具体计算公式如下： 
(MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory) / (ThreadStackSize) = Number of threads 
MaxProcessMemory 指的是一个进程的最大内存
JVMMemory         JVM内存
ReservedOsMemory  保留的操作系统内存
ThreadStackSize      线程栈的大小

在java语言里， 当你创建一个线程的时候，虚拟机会在JVM内存创建一个Thread对象同时创建一个操作系统线程，而这个系统线程的内存用的不是JVMMemory，而是系统中剩下的内存(MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory)。 


结合上面例子我们来对公式说明一下： 
MaxProcessMemory 在32位的 windows下是 2G
JVMMemory   eclipse默认启动的程序内存是64M
ReservedOsMemory  一般是130M左右
ThreadStackSize 32位 JDK 1.6默认的stacksize 325K左右
公式如下：
(2*1024*1024-64*1024-130*1024)/325 = 5841 
公式计算所得5841，和实践5602基本一致（有偏差是因为ReservedOsMemory不能很精确） 

由公式得出结论：你给JVM内存越多，那么你能创建的线程越少，越容易发生java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。 

咦，有点背我们的常理，恩，让我们来验证一下,依旧使用上面的测试程序，加上下面的JVM参数，测试结果如下： 
ThreadStackSize      JVMMemory                    能创建的线程数
默认的325K             -Xms1024m -Xmx1024m    i = 2655
默认的325K               -Xms1224m -Xmx1224m    i = 2072
默认的325K             -Xms1324m -Xmx1324m    i = 1753
默认的325K             -Xms1424m -Xmx1424m    i = 1435
-Xss1024k             -Xms1424m -Xmx1424m    i = 452 
完全和公式一致。 

三、解决问题： 
1， 如果程序中有bug，导致创建大量不需要的线程或者线程没有及时回收，那么必须解决这个bug，修改参数是不能解决问题的。
2， 如果程序确实需要大量的线程，现有的设置不能达到要求，那么可以通过修改MaxProcessMemory，JVMMemory，ThreadStackSize这三个因素，来增加能创建的线程数：
a, MaxProcessMemory 使用64位操作系统
b, JVMMemory   减少JVMMemory的分配
c, ThreadStackSize  减小单个线程的栈大小