Shuffle Error异常分析和解决

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在执行Reduce Shuffle的过程中，偶尔会遇到Shuffle Error，但是重启任务之后，Shuffle Error会消失，当然这只是在某些特定情况下才会报出来的错误。虽然在每次执行很短的时间报出这个错误，但是如果单个Reducer的错误数量超出maxAttempt，就会导致整个任务失败。

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Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#50 at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:121) at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:380) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157) Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:56) at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:46) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.<init>(InMemoryMapOutput.java:63) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.unconditionalReserve(MergeManagerImpl.java:297) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.reserve(MergeManagerImpl.java:287) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:411) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost(Fetcher.java:341) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.run(Fetcher.java:165)

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本分析过程同时借鉴了这篇blog：

http://www.sqlparty.com/yarn%E5%9C%A8shuffle%E9%98%B6%E6%AE%B5%E5%86%85%E5%AD%98%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E9%97%AE%E9%A2%98error-in-shuffle-in-fetcher/

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结合hadoop 2.2.0的源代码来对整个失败过程进行简要分析。

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从代码分析来看，最底层Fetcher.run方法执行时出现的错误，在Shuffle.run方法中，会启动一定数量的Fetcher线程（数量由参数mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies决定，我们配置的事50个，是不是有点多，默认是5），Fetcher线程用来从map端copy数据到Reducer端本地。

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Fetcher<K,V>[] fetchers = new Fetcher[numFetchers];    for (int i=0; i < numFetchers; ++i) {      fetchers[i] = new Fetcher<K,V>(jobConf, reduceId, scheduler, merger,                                     reporter, metrics, this,                                     reduceTask.getShuffleSecret());      fetchers[i].start();    }       // Wait for shuffle to complete successfully    while (!scheduler.waitUntilDone(PROGRESS_FREQUENCY)) {      reporter.progress();           synchronized (this) {        if (throwable != null) {          throw new ShuffleError("error in shuffle in " + throwingThreadName,                                 throwable);        }      }    }

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当任意一个Fetcher发生异常时，就会在scheduler的等待后能够在主线程发现，停掉整个Reducer。

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public synchronized void reportException(Throwable t) {    if (throwable == null) {      throwable = t;      throwingThreadName = Thread.currentThread().getName();      // Notify the scheduler so that the reporting thread finds the      // exception immediately.      synchronized (scheduler) {        scheduler.notifyAll();      }    }  }

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在异常堆栈发生的地方，Fetcher中调用copyFromHost方法，调用到Fetcher的114行，merger.reserve方法会调用MergerManagerImpl.reserve

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@Override  public synchronized MapOutput<K,V> reserve(TaskAttemptID mapId,                                             long requestedSize,                                             int fetcher                                             ) throws IOException {    if (!canShuffleToMemory(requestedSize)) {      LOG.info(mapId + ": Shuffling to disk since " + requestedSize +               " is greater than maxSingleShuffleLimit (" +               maxSingleShuffleLimit + ")");      return new OnDiskMapOutput<K,V>(mapId, reduceId, this, requestedSize,                                      jobConf, mapOutputFile, fetcher, true);    }...

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重点是这个canShuffleToMemory方法，它会决定是启动OnDiskMapOutput还是InMemoryMapOutput类，标准就是需要的内存数量小于设置的限制。

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private boolean canShuffleToMemory(long requestedSize) {    return (requestedSize < maxSingleShuffleLimit);  }

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在初始化MergerManageImpl的时候设置了这个限制，MRJobConfig.REDUCE_MEMORY_TOTAL_BYTES（mapreduce.reduce.memory.totalbytes）这个参数我们并没有设置，因此使用的是Runtime.getRuntime.maxMemory()*maxInMemCopyUse,?MRJobConfig.SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT(mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent) 参数使用的是0.70，也就是最大内存的70%用于做Shuffle/Merge，比如当前Reducer端内存设置成2G，那么就会有1.4G内存。

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final float maxInMemCopyUse =      jobConf.getFloat(MRJobConfig.SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT, 0.90f);this.memoryLimit =      (long)(jobConf.getLong(MRJobConfig.REDUCE_MEMORY_TOTAL_BYTES,          Math.min(Runtime.getRuntime().maxMemory(), Integer.MAX_VALUE))        * maxInMemCopyUse);final float singleShuffleMemoryLimitPercent =        jobConf.getFloat(MRJobConfig.SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT,            DEFAULT_SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT);this.maxSingleShuffleLimit =      (long)(memoryLimit * singleShuffleMemoryLimitPercent);

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而单个Shuffle最大能够使用多少内存，还需要再乘一个参数：MRJobConfig.SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT（mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent），我们当前并没有设置这个参数，那么默认值为0.25f，此时单个Shuffle最大能够使用1.4G＊0.25f＝350M内存。

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InMemory会在初始化时接收一个size参数，这个size的计算方式暂时未知，用于初始化其BoundedByteArrayOutputStream,?

public InMemoryMapOutput(Configuration conf, TaskAttemptID mapId,                           MergeManagerImpl<K, V> merger,                           int size, CompressionCodec codec,                           boolean primaryMapOutput) {

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这个size也就是BoundedByteArrayOutputStream作为byte[]的大小：

public BoundedByteArrayOutputStream(int capacity, int limit) {    this(new byte[capacity], 0, limit);  }

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OOM也就是出现在这一行。

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而我们出的错可能就是出现在判定为使用InMemoryMapOutput但是分配内存时出现的错误，试想使用50个Fetcher线程，单个线程设置为最大接收350M，而堆的最大内存为2G，这样只要有7个Fetcher线程判断为使用InMemoryMapOutput，且同时开始接收数据，就可能造成Java Heap的OOM错误，从而导致Shuffle Error。

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我觉得我们可以对使用的参数进行一定的调整，比如说减少Fetcher线程的数量，减少单个Shuffle使用InMemory操作的比例让其OnDisk操作等等，来避免这个问题。

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