JVM调优三：调节连接等待时长

在Spark作业运行过程中，Executor优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据，如果本地BlockManager没有的话，会通过TransferService远程连接其他节点上Executor的BlockManager来获取数据。

如果task在运行过程中创建大量对象或者创建的对象较大，会占用大量的内存，这回导致频繁的垃圾回收，但是垃圾回收会导致工作现场全部停止，也就是说，垃圾回收一旦执行，Spark的Executor进程就会停止工作，无法提供相应，此时，由于没有响应，无法建立网络连接，会导致网络连接超时。

在生产环境下，有时会遇到file not found、file lost这类错误，在这种情况下，很有可能是Executor的BlockManager在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长60s后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致Spark作业的崩溃。这种情况也可能会导致DAGScheduler反复提交几次stage，TaskScheduler返回提交几次task，大大延长了我们的Spark作业的运行时间。

此时，可以考虑调节连接的超时时长，连接等待时长需要在spark-submit脚本中进行设置，设置方式如代码清单2-8所示：

代码清单2-8 连接等待时长配置

–conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300

调节连接等待时长后，通常可以避免部分的XX文件拉取失败、XX文件lost等报错。

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