1、文档目的

本文整理 2026-08-01 Spark ingestion 发生 Java Heap OOM 的完整调查过程，覆盖以下方面：

Spark 报错与 JVM 指标解读。
问题类型判断：数据倾斜、总量增长还是代码内存模型问题。
相关 Spark 参数的真实作用及常见误区。
当前临时处理、短期稳态处理和长期根治方案。

2、日志分析

打开spark的日志（敏感部分已打码）从第一句话就可以看到 log 显示：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space当前 JVM 的 Java Heap 无法继续分配内存

说明：

错误发生在 Spark Executor 的 task worker，而不是 Driver。
失败资源是 Executor JVM 的 Java Heap，不是磁盘空间，也不是单纯的 YARN memory overhead。

26/08/01 18:16:00 ERROR Executor [Executor task launch worker for task 3.2 in stage 11.0 (TID 180)]: Exception in task 3.2 in stage 11.0 (TID 180)
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
  at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3181) ~[?:1.8.0_492]
  at java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:267) ~[?:1.8.0_492]
  at java.util.ArrayList.ensureExplicitCapacity(ArrayList.java:241) ~[?:1.8.0_492]
  at java.util.ArrayList.ensureCapacityInternal(ArrayList.java:233) ~[?:1.8.0_492]
  at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:464) ~[?:1.8.0_492]
 ....
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.heap.init, value=1054867456
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.heap.max, value=11453595648
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.heap.usage, value=0.716910699866886
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.heap.used, value=8224523704
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.mapped.capacity, value=0
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.mapped.count, value=0
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.mapped.used, value=0
...
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.committed, value=8589934592
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.init, value=703594496
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.max, value=8589934592
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.usage, value=0.9457348454743624
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.used, value=8123800464
26/08/01 18:16:00 INFO metrics [shutdown-hook-0]: type=GAUGE, name=application_1783999226249_22616.8.jvm.pools.PS-Old-Gen.used-after-gc, value=8123800464
...

总结日志证据链

日志	能得出的结论
`ERROR Executor [Executor task launch worker ...]`	异常发生在 Executor 执行 Task 时
`java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`	Executor JVM 的 Java Heap 耗尽
`ArrayList.grow` / `Arrays.copyOf`	扩容 `ArrayList` 时无法申请新的数组
`jvm.heap.max, value=11453595648`	Executor 实际最大 Heap 约为$11453595648KB/1024^3 ≈ 10.67 GB $
`PS-Old-Gen.usage, value=0.945734845...`	Old Gen 已使用约 94.57%
`PS-Old-Gen.used-after-gc = 8123800464`	已知：内存设置的为8GiB Full GC 后仍保留约 7.57 GiB，说明大部分对象无法释放
`PS-MarkSweep.count=19, time=174557`	已执行 19 次 Full GC，累计约 174 秒，仍无法腾出足够空间

这表明大量对象仍被业务集合引用，Full GC 无法回收。GC 不是没有执行，而是没有可回收的对象（全都被占用）。

定位异常发生的代码：

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5
List<ContentInsightsUniqueUserRecord> records = new ArrayList<>();
while (Entries.hasNext())
{
    Entries.next()._2.forEach(records::add);
}

这里把整个 Spark partition 中所有 key 的记录持续加入同一个 ArrayList。ArrayList 扩容时需要：

创建一个更大的新数组Object[]
通过 Arrays.copyOf 将旧数组复制到新数组
复制完成后旧数组在没有引用后才可被 GC 回收

因此扩容瞬间需要额外的连续 Heap 空间同时容纳新旧两个数组。Old Gen 已经达到 94.57% 时，Arrays.copyOf 无法申请连续的新数组，于是抛出 OutOfMemoryError: Java heap space

同一次运行还出现 Executor heartbeat 或 RPC timeout，是次生现象：

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7
Heap 持续增长
  -> Young GC / Full GC 频繁发生
  -> task 和心跳线程长时间得不到有效运行时间
  -> heartbeat/RPC timeout
  -> task 重试
  -> ArrayList 继续增长
  -> Java heap space OOM

因此仅增大 spark.executor.heartbeatInterval 或 spark.network.timeout 可能延迟报错，但不能修复 Heap 根因。

总结一下上面的因果关系：

此次运行的数据较以往偏大，数据膨胀
executor heap 紧张
频繁/长时间 Full GC
心跳超时
ArrayList 继续增长
Java heap space OOM

3、数据膨胀的猜测和验证

3.1 猜测

由于之前从未发生过这类问题，所以有两个大方向的假设：

Spark 偶发性执行问题。
同一份输入重跑后仍在相同代码路径发生 OOM，因此可以基本排除一次性的节点抖动。
输入的内存工作集确实变大。
一次ingestion的过程中会拿到所有的key及对应的记录，其行数可以按照下面的公式计算：

$$ TotalRows = KeyCount \times AverageRowsPerKey $$

KeyCount：有多少个不可聚合的 Key
AverageRowsPerKey：每个 key平均有多少条维度记录

总结：8月的总量增长可能来自：

KeyCount 数增加
AverageRowsPerKey 增加
两者同时增加

3.2 验证

计算7月和8月的KeyCount和AverageRowsPerKey变化，其中KeyCount分为两个输入源，这里简称A和B

数据源	KeyCount 增长	AverageRowsPerKey 增长	分类
A	317,908→723,315（+127.5%）	77.7 → 69.8（-10.2%）	类型 1：KeyCount 增加
B	+14.0%	211.0 → 235.9（+11.8%）	类型 3：两者同时增加

因此准确结论是：Spark OOM 来自A key 数量爆发导致partition 内所有 key 的总工作集变大（平均记录/key 下降反而抵消了一部分增长），而不是单个 key 变大（数据倾斜）。

4、根因

根因：整分区物化
IngestionInPartition 把整个 partition 收集到一个列表，内存复杂度约为：
$$ O(partition 内总记录数) $$
重要诱因：partition 数量过少
当前 --partitions=10，平均每个 partition 承担约总数据量的十分之一。数据增长后，即使分布均匀，单 partition 也可能过大。
并发内存放大
日志显示：
1
executor.threadpool.activeTasks, value=3
说明同一个 Executor 当时可能同时执行 3 个 task。每个 task 都在构造自己的整分区列表，因此 Executor Heap 大致需要同时承受：3×单分区工作集
Executor Heap 不足
Old Gen 已达到约 94.57%，扩容 ArrayList 时无法再创建更大的数组，于是出现：
1 2 3 4 5
OutOfMemoryError: Java heap space ArrayList.grow Arrays.copyOf

5、解决办法

flowchart TD
    O["Executor Java Heap OOM"] --> E["阶段 1：应急恢复"]
    O --> W["阶段 1：降低单 task 工作集"]
    O --> C["阶段 2：长期代码根治"]
    O --> U["阶段 3：按增长类型治理上游"]

    E --> M["spark.executor.memory
例如 8g 提升到 24g"]
    E --> HC["若同 Executor 并发多个大 task
降低 executor cores"]

    W --> P["shuffle partitions
从 10 灰度提升到 50 / 100 / 200"]
    P --> V["通过 Spark UI 验证
每 task records / bytes / peak memory / GC"]

    C --> S["foreachPartition 中逐 key 处理"]
    S --> K["只物化当前 key 的 records"]
    K --> Z["立即序列化为 Blob"]
    Z --> B["达到 batch size 后写入并 clear"]
    B --> F["最后 flush 剩余 batch
(通过batch size限制Blob峰值)"]

    U --> U1["类型 1：分析新增/删除 key 来源"]
    U --> U2["类型 2：分析 Retained Key 密度、重复和 fan-out"]
    U --> U3["类型 3：同时执行两套分析"]

    BS["调小 ObjectStore batch size"] -. "当前实现中无效" .-> C
    

    HB["增大 heartbeat/network timeout"] -. "只能缓解次生告警" .-> O

    classDef root fill:#f8d7da,stroke:#b02a37,color:#58151c,stroke-width:3px;
    classDef phase1 fill:#fff3cd,stroke:#d39e00,color:#664d03,stroke-width:2px;
    classDef phase2 fill:#cfe2ff,stroke:#0d6efd,color:#052c65,stroke-width:2px;
    classDef phase3 fill:#d1e7dd,stroke:#198754,color:#0a3622,stroke-width:2px;
    classDef note fill:#e9ecef,stroke:#6c757d,color:#343a40,stroke-width:1px,stroke-dasharray:5 5;

    class O root;

    class E,W,M,HC,P,V phase1;

    class C,S,K,Z,B,F,BS2,BS3 phase2;

    class U,U1,U2,U3 phase3;

    class BS,HB note;

5.1 第一阶段：恢复运行

降低本次重跑失败概率，但没有改变内存复杂度

spark.executor.memory=24g。
--partitions=10 灰度提升到 100。
检查节点是否能提供对应 Executor container 内存。
如果同一 Executor 仍同时运行 3 个大 task 并持续 Full GC，将 executor cores 降到 1～2。

优点：

改动小；
能迅速提高 task 的容错空间。

限制：

当前算法的内存复杂度没有变化；
数据继续增长仍会再次 OOM；
如果每个 executor 同时运行多个 task，24 GiB 会被多个 task 共同消耗；
更大 Heap 也可能带来更长 Full GC。

5.2 第二阶段：长期代码根治

不再把整个 partition 放入一个 ArrayList 后再次按 key 分组。groupByKey 后的每个 Entries.next() 本身已经对应一个 ObjectStore key，可以：

一次只读取一个 key 的 records，立即构造对应 Bond Blob，将 key/value 放入小批次
达到 batch_size 后写 ObjectStore
清空批次，继续下一个 key

内存复杂度将从：

$$ O(整个 partition 的记录数) $$

降低为：

$$ O(单个最大 key 的记录数+batch size) $$

所以流式处理后，内存会从数百万至数千万个 Java Record，下降到最多约两千条记录加一个写入批次。这样即使数据总量继续增长，也主要增加 task 运行时间，而不会按总行数线性推高 executor 峰值内存。

5.3 第三阶段：按增长类型治理上游

这里的“按照增长类型治理上游”不是发现数据增长后直接过滤，而是先判断增长来自哪里，再区分：

正常业务增长：保留数据，做容量规划和监控。
规则变化：确认是否符合预期，不符合则修正规则并回算。
数据质量问题：修复重复、Join fan-out、ID 不稳定等根因。

【工作杂谈_20261012】数据平台与工程治理: Spark OOM 排查：Java Heap、Executor 与代码内存模型

记录 Spark ingestion 发生 Java Heap OOM 的调查过程，梳理 Executor 内存、GC 指标、数据倾斜判断、参数误区与治理方案。