Presto集群内存不足时保护机制

为了防止集群里节点OOM，Presto有个循环线程来获取当前集群节点和集群整体内存占用情况。通过这篇文章：Presto内存管理相关参数设置 我们知道Presto里分为RESERVED_POOL和GENERAL_POOL。

判断节点是否阻塞（内存不足）

如果使用RESERVED_POOL（意思是说最大SQL使用这个POOL），那判断集群内存超出内存的方法就是：

1、RESERVED_POOL内存被SQL占用了

2、GENERAL_POOL里有被阻塞的Node

因为RESERVED_POOL会导致内存浪费，我们集群配置参数没有使用这个POOL，只使用了GENERAL_POOL，所以只需要查看下GENERAL_POOL是怎么判断节点是否Block住的。

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if (poolInfo.getFreeBytes() + poolInfo.getReservedRevocableBytes() <= 0) {
    blockedNodes++;
}

getReservedRevocableBytes 这个是用于获取spill到磁盘的内存，目前我们集群是不允许内存Spill到磁盘的，因为Presto面向的是ad-hoc场景，要求是快，如果说需要spill到磁盘，那spark是一个更好的选择，且早期版本Presto spill到磁盘之前测试过稳定性比较差，场景也比较少。

所以就判断GENERAL_POOL里是否还有剩余内存，如果小于等于0，那就表示该节点是个Block状态。

Kill策略

把所有query遍历一遍，如果查询有RESOURCE_OVERCOMMIT标志，且内存溢出了，那就把带有此标志的SQL Kill掉。

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if (resourceOvercommit && outOfMemory) {
    // If a query has requested resource overcommit, only kill it if the cluster has run out of memory
    DataSize memory = succinctBytes(getQueryMemoryReservation(query));
    query.fail(new PrestoException(CLUSTER_OUT_OF_MEMORY,
       format("The cluster is out of memory and %s=true, so this query was killed. It was using %s of memory", RESOURCE_OVERCOMMIT, memory)));
    queryKilled = true;
}

如果没有RESOURCE_OVERCOMMIT标志，那就看看内存是否超过集群允许的内存：

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if (!resourceOvercommit) {
    long userMemoryLimit = min(maxQueryMemory.toBytes(), getQueryMaxMemory(query.getSession()).toBytes());
    if (userMemoryReservation > userMemoryLimit) {
        query.fail(exceededGlobalUserLimit(succinctBytes(userMemoryLimit)));
        queryKilled = true;
    }
 
    // enforce global total memory limit if system pool is disabled
    long totalMemoryLimit = min(maxQueryTotalMemory.toBytes(), getQueryMaxTotalMemory(query.getSession()).toBytes());
    if (!isLegacySystemPoolEnabled && totalMemoryReservation > totalMemoryLimit) {
        query.fail(exceededGlobalTotalLimit(succinctBytes(totalMemoryLimit)));
        queryKilled = true;
    }
}

由上面我们可以知道，想让上述配置生效，query.max-memory需要配置合理的值，比如我们有5台Worker，每台Worker最大允许的内存为10G（超过10GB，每台Worker会自动Kill掉SQL），那此集群允许的最大内存为5*10G = 50GB，如果你配置query.max-memory（maxQueryMemory）100GB，那上面的逻辑将不会走，导致此逻辑失效。

同时，如果发现集群有节点已经OOM了，但是过了5S，依然没有SQL被Kill掉，那就会使用以下触发Presto SQL Kill策略，一共2种策略，query.low-memory-killer.policy指定：

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public static class LowMemoryKillerPolicy
{
    public static final String NONE = "none";
    public static final String TOTAL_RESERVATION = "total-reservation";
    public static final String TOTAL_RESERVATION_ON_BLOCKED_NODES = "total-reservation-on-blocked-nodes";
}

total-reservation表示杀掉集群中占有内存最大的SQL，total-reservation-on-blocked-nodes表示杀死在内存不足（阻塞）的节点上使用最多内存的查询。

假如我们通过RESOURCE_GROUP限制集群的并发大小为10，单个节点最大内存为10，集群允许的最大内存少于100GB，那此配置集群肯定不会出现OOM现象（不考虑内存泄露问题），但是这样的话，会导致资源利用率不够，所以线上一般会配置并发数 * 单机最大内存远大于集群允许的最大内存，这就指望LowMemoryKillerPolicy能帮助我们Kill掉内存占用最大的SQL。但是实际上依然会出现Worker OOM情况，此时一般思路：

1、dmesg -T查看系统日志，确定是操作系统触发的OOM还是JVM OOM，如果是操作系统触发的OOM，可能堆外内存或Presto内存泄露会导致这个问题，但是更多情况下需要确定下Presto节点是否有其他服务，一般情况下是其他服务内存突然增大，导致系统内存不够。

2、配置是否正确，是否限制了单机最大内存，是否限制了集群最大内存且小于单机最大内存 * 集群节点数，是否配置了LowMemoryKillerPolicy。

3、如果上面配置都正确，需要考虑2个问题，1）什么原因没有触发LowMemoryKillerPolicy，可以将判断节点阻塞（内存不足）的逻辑变的更严格点，因为不是个实时过程。2）结点是否有内存泄露情况。

从上面可以看出Presto内存管理比较粗暴，内存不够就杀掉SQL，而其他一些引擎做法就比较细腻些，SQL会一直Block住，直到有可用内存为止，不过Presto是面向ad-hoc场景，这种内存管理方法更简单有效吧。

目录

  1. 1. 判断节点是否阻塞（内存不足）
  2. 2. Kill策略