背景

在大环境不好的情况下,本司也开始了“降本增效”，本文探讨一下，在这种背景下 Spark怎么做的降本增效。
Yarn 基于 EMR CPU 是xlarge，也就是内存和核的比例在7:1左右的 ，磁盘是基于 NVMe SSD
Spark 3.5.0(也是刚由3.1 升级而来 )
JDK 8
这里为什么强调 NVMe ，因为相比于 HDD 来说，他的磁盘IO有更高的读写速度。 导致我们在 Spark上 做的一些常规优化是不起效果的

注意：如没特别说明 P99 P95 avg等时间单位是秒

优化手段

调整JVM GC策略

因为我们内部存在于类似 Apache kyuubi这种 long running的服务，而且内存都是20GB起步，所以第一步就想到调整 CMS 策略为 G1 或者 Parallel.
测试结果：

GC类型	p100	p99	p95	p90	p50	avg	task_count
CMS	9569	2085.3800000000047	688	208	3	43.85805120688368	87363
G1	9380	2164.9100000000035	853	378	6	52.22754511406197	88110
Parallel	10919	2192.970000000001	888	393	6	52.06006478898587	88904

从结果上来看，CMS在 吞吐上比 G1和Parallel 都要好的,附上 JVM的一些关键参数如下
Spark driver端的配置都是一样：

"spark.driver.extraJavaOptions": "-verbose:gc -XX:+UseParNewGC -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5  -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heapdump",

CMS的 Executor 配置如下:

"spark.executor.extraJavaOptions": " -verbose:gc -XX:+UseParNewGC -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5  -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heapdump"

G1的 Executor 配置如下:

"spark.executor.extraJavaOptions": "-verbose:gc -XX:+UseG1GC -XX:ParallelGCThreads=10 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:G1ReservePercent=15 -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heapdump"

Parellel 的 Executor 配置如下:

"spark.executor.extraJavaOptions": "-Dcarbon.properties.filepath=carbon.properties -Dlog4j.configuration=xql-log4j.properties -verbose:gc -XX:++UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:ParallelGCThreads=10 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy -XX:+ParallelRefProcEnabled  -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heapdump"

增发并发度

在对任务的运行时长进行统计的时候我们发现，绝大部分任务都是运行时间在5分钟左右，而与此同时在任务高峰期的时候，整体任务的等待数量一直在1800左右，这种情况下，增大任务的并发度能够很好的增加整体的吞吐，实践中，起码后20%的提速，具体的运行时间如下：

p99	p95	p90	p50	avg
2391	946	562	38	193.19207605335595

引入ESS或者RSS

对于 ESS 可以参考:push-based shuffle to improve shuffle efficiency,但是这里请注意一点，该问题的提出点是基于 HDD 类型的磁盘的，因为我们现在是基于 NVMe SSD 的，所以几乎没有什么提升。
对于 RSS 可以参考:Apache celeborn,结果也是差不多。

引入向量化插件

对于向量化加速这块建议参考： Gluten，这也是笔者一直在关注的项目，根据 TPC-H 测试结果显示起码有2倍的性能提升，但是实际效果还是得看SQL的pattern。但是由于目前我们的Spark 是基于 3.5.0的，是比较新的版本，而社区这块的融合还在继续，所以这块今年应该可以行动起来,可以参考Add spark35 scala213

设置压缩格式为ZSTD

众所周知，ZSTD在压缩率和压缩解压缩上的性能都是很突出，但是在 NVMe SSD 光环下，改成了ZSTD的压缩格式以后，效果却不如人意,而且我们还合并了Parallel Compression Support for ZSTD到我们内部的Spark版本中，具体的效果如下:
具体的配置项为:“spark.io.compression.codec”:"zstd"

压缩格式	p99	p95	p90	p50	avg	task_count
lz4	2806.5100000000034	121	60	5	85.62898089171975	628
zstd	1814.3700000000076	118.3499999999998	78.30000000000001	11	117.2063492063492	378

注意： 我们批集群的CPU利用率在60%以上，引入zstd以后会增加CPU的使用率，而且在这种 long running的服务下，得增加driver的core数，要不然会导致在进行广播的时候卡住,具体的可以加如下配置:

"spark.driver.cores":"8", 
"spark.io.compression.zstd.workers":"2",

至于效果为什么不理想，主要原因还是因为 shuffle数据量不大，可能对于单个shuffle数据量大的应用来说，可能效果比较明显。

增大可广播join的阈值大小

因为对于这种 long running的服务，driver端的内存一般都是挺大的，所以可以适当增大spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold的配置，笔者这里设置了 50MB

引入动态资源分配

对于这种long running服务来说，每个时段的任务数肯定是不一样的，那这个时候引入动态资源分配的话，效果就是很好的，具体的配置可以参考如下:

"spark.shuffle.service.enabled":"false"
"spark.dynamicAllocation.enabled": "true",
"spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled": "true",
"spark.dynamicAllocation.minExecutors": "20",
"spark.dynamicAllocation.maxExecutors": "40",
"spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout":"3600"