datanode 内存及GC优化

事件描述：

datanode内存被占用过大，负载过高，查看 hdfs dfsadmin -report 发现状态为 Dead ，查看datanode日志文件hadoop-sphuser-datanode-XXX.log ，发现下面的错误。

2019-05-11 16:20:26,551 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DirectoryScanner: Error compiling report

java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122)

at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192)

at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DirectoryScanner.getDiskReport(DirectoryScanner.java:566)

at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DirectoryScanner.scan(DirectoryScanner.java:425)

at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DirectoryScanner.reconcile(DirectoryScanner.java:406)

at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DirectoryScanner.run(DirectoryScanner.java:362)

at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)

at java.util.concurrent.FutureTask.runAndReset(FutureTask.java:308)

分析：

GC占用大量时间但释放很小空间，超出了GC开销限制。

Sun 官方对此的定义：超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存时会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 异常。

解决办法：

加大堆内存

优化GC

1）、编辑 namenode master节点的配置文件 etc/hadoop/hadoop-env.sh ，修改 HADOOP_DATANODE_OPTS 参数为下所示：

export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop-2.7.3/logs

export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx16G -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+PrintTenuringDistribution"

-Xmx 配置为总内存的一半

参数说明：

JVM分别对新生代和旧生代采用不同的垃圾回收机制

并发收集器CMS具有响应时间优先的特点，所以是低延迟、低停顿的，CMS是老年代收集器。

-Xmx16G 堆内存设置为16G

-XX:+UseParNewGC 设置新生代内存收集为并行收集

-XX:+UseConcMarkSweepGC 使用CMS垃圾收集器，来为老年代内存并行收集

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 设置Old区当对象存满80％的时候触发Full GC

-XX:+CMSParallelRemarkEnabled 并行运行最终标记阶段，加快最终标记的速度，降低标记停顿

-XX:+PrintTenuringDistribution 显示每次Minor GC时Survivor区中各个年龄段的对象的大小

2）、拷贝配置文件到集群的其他节点，然后重启服务

参考：

https://www.cnblogs.com/hit-zb/p/8651369.html