背景
长话短说，我们部门一个同事找到我，说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM，从来没有坚持过超过三四天的，叫帮看一下。
这种事情一般我是不愿意看的，因为大部分情况下spark oom就那么几种可能：
数据量拉太大，executor内存爆了；
shuffle过程中数据量太大，shuffle数太少，内存又爆了；
闲着蛋疼调用collect之类的方法，把数据往dirver上一聚合，driver内存爆了
闲着蛋疼又调用了一下persist还把结果存内存，还是爆了
这些问题基本都可以通过限制每次拉取的数据/加大内存/该分片分片解决。
但这次这个我看了一下，还真不是上面这些日常问题，值得记录一下。
过程
过了一遍程序和数据，肉眼感觉没毛病，这些地方都没问题，只好祭出大杀器：
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
顺便还加上了printGC全家桶。
程序再次挂掉后，先看了一眼gc日志，发现老年代内存使用量持续增大，fgc前后几乎无变化，那么就不是数据太大装不下，应该是内存泄漏没跑了，再看dump文件。
拿MAT打开文件，很容易就定位到了内存泄漏点，如下图所示：
直奔源码：
public class InMemoryStore implements KVStore {
private Object metadata;
//这里就是那个5个多g大的map
private ConcurrentMap<Class<?>, InstanceList> data = new ConcurrentHashMap<>();
......
}
没毛病，能对上。所以问题应该比较清晰了，spark应该是每次执行batch时在什么地方往这个map里加了很多数据，但是又忘记了移除掉已经过期的部分，所以导致gc无效了。
那接下来要问的就是，什么地方做了put操作而又没有remove呢？我们再来看看下这个5个g的InmemoryStore的引用到底被谁持有：
图里很明显，接下来我们要看ElementTrackingStore的实现，我顺便把这个类的说明也放在这里：
/**
* A KVStore wrapper that allows tracking the number of elements of specific types, and triggering
* actions once they reach a threshold. This allows writers, for example, to control how much data
* is stored by potentially deleting old data as new data is added.
*
* This store is used when populating data either from a live UI or an event log. On top of firing
* triggers when elements reach a certain threshold, it provides two extra bits of functionality:
*
* - a generic worker thread that can be used to run expensive tasks asynchronously; the tasks can
* be configured to run on the calling thread when more determinism is desired (e.g. unit tests).
* - a generic flush mechanism so that listeners can be notified about when they should flush
* internal state to the store (e.g. after the SHS finishes parsing an event log).
*
* The configured triggers are run on a separate thread by default; they can be forced to run on
* the calling thread by setting the `ASYNC_TRACKING_ENABLED` configuration to `false`.
*/
private[spark] class ElementTrackingStore(store: KVStore, conf: SparkConf) extends KVStore {
import config._
private val triggers = new HashMap[Class[_], Seq[Trigger[_]]]()
private val flushTriggers = new ListBuffer[() => Unit]()
private val executor = if (conf.get(ASYNC_TRACKING_ENABLED)) {
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadExecutor("element-tracking-store-worker")
} else {
MoreExecutors.sameThreadExecutor()
}
@volatile private var stopped = false
/**
* Register a trigger that will be fired once the number of elements of a given type reaches
* the given threshold.
*
* @param klass The type to monitor.
* @param threshold The number of elements that should trigger the action.
* @param action Action to run when the threshold is reached; takes as a parameter the number
* of elements of the registered type currently known to be in the store.
*/
def addTrigger(klass: Class[_], threshold: Long)(action: Long => Unit): Unit = {
val existing = triggers.getOrElse(klass, Seq())
triggers(klass) = existing :+ Trigger(threshold, action)
}
......
}
这个类的方法里，我们需要关注的就是这个addTrigger方法，其注释也写的很明白，就是用来当保存的对象达到一定数目后触发的操作。
这时候心里就猜一下是不是什么地方的trigger写错了，所以我们再看看这个方法都在哪里使用了：
考虑到我们溢出的对象都是SparkPlanGraphNode，所以先看最下面我选中的蓝色那一行的代码：
kvstore.addTrigger(classOf[SQLExecutionUIData], conf.get(UI_RETAINED_EXECUTIONS)) { count =>
cleanupExecutions(count)
}
private def cleanupExecutions(count: Long): Unit = {
val countToDelete = count - conf.get(UI_RETAINED_EXECUTIONS)
if (countToDelete <= 0) {
return
}
val view = kvstore.view(classOf[SQLExecutionUIData]).index("completionTime").first(0L)
val toDelete = KVUtils.viewToSeq(view, countToDelete.toInt)(_.completionTime.isDefined)
//出错的就是这一行
toDelete.foreach { e => kvstore.delete(e.getClass(), e.executionId) }
}
看到了吧，这里在触发trigger的时候，压根没有删除SparkPlanGraphWrapper的相关逻辑，难怪会报oom！
结果
按理说到这里就差不多了，这个OOM的锅还真不能让同事背，的确是spark的一个bug。但是我很好奇，这么大一个问题，spark社区难道就没有动静吗？所以我就去社区搜了一下，发现了这个：
Memory leak of SparkPlanGraphWrapper in sparkUI
所以确认了，这个地方确实是spark2.3的一个隐藏bug，在2.3.1和2.4.0中被修复了，有兴趣的童鞋可以点进去看看。
全文完。
