秒级风控spark优化
背景：在aws和qq同时存在时，两边分开计算，数据量不大，任务不会出现延迟，全迁移到qq之后，所以数据全在一个集群中处理，延时非常严重，没办法做到实时风控拦截
调优后配置如下:
1.控制sparkstreaming 消费能力，防止任务计算不完发生堆积或内存溢出
机制1：
背压机制，sparkstreaming 支持根据响应时间动态控制接入消息数，配置如下
spark.streaming.backpressure.enabled=true（开启背压）
spark.streaming.backpressure.pid.minRate=400（最少接入消息数）
机制2:
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition（控制batch类最多消费多少条消息，分区个数*spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition就是接入的总消息数）
背压效果如下：
背压机制较机制2更灵活，且能很好结合资源动态伸缩
2.广播机制
敏感接口列表，用广播机制替代实时查询redis（这里要注意广播出去的变量都必须是支持序列化的，redis类库返回的set是不支持序列化的，运行过程会报空指针）
3.高性能算子和缓存机制
<pre style=”background:white”>用mapPartitionsToPair替代mapToPair,前者直接作用于一个Partition来计算，后者基于Partition中的每个元素一个个运算</pre>
将经常用maprdd缓存起来，避免job重复计算
4.资源动态伸缩
spark.dynamicAllocation.enabled=true \
spark.shuffle.service.enabled=true \
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60 \
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout=60 \
spark.dynamicAllocation.initialExecutors=2 \
spark.dynamicAllocation.maxExecutors=7 \
spark.dynamicAllocation.minExecutors=2 \
yarn-site文件配置shuffle服务，添加如下配置
另外需要将spark下的
jar包拷贝到/usr/local/service/hadoop/share/hadoop/yarn下，保障nm能找到对应的类。
PS：实测过程，伸缩回来之后，executor无法回收回去，即使计算时间很快
Executor回收机制：
只要有一个task结束，就会判定有哪些Executor已经没有任务了。然后会被加入待移除列表。在放到removeTimes的时候，会把当前时间now + executorIdleTimeoutS * 1000 作为时间戳存储起来。当调度进程扫描这个到Executor时，会判定时间是不是到了，到了的话就执行实际的remove动作。在这个期间，一旦有task再启动，并且正好运行在这个Executor上，则又会从removeTimes列表中被移除。 那么这个Executor就不会被真实的删除了。因为实际运行过程中，有12个kafka 分区，会导致一直有task在Executor中运行，无法触发Executor删除操作，源码可见org.apache.spark. ExecutorAllocationManager
5.分离regionserver和 nm进程，regionserver进程在compact时，会很耗资源，导致跑在这些机器上任务执行时间很长
6.将写hbase操作，做成异步写，并可以动态关闭写hbase 接口明细操作
<pre style=”background:white”>7.合理设置shuffle的数量，例如groupByKey操作，通过spark.default.parallelism参数控制，默认是2（这样可以有效控制foreachRdd操作时每个任务的耗时时间）实际操作过程中，最好是和excutor core个数相等，配置成6会产生6个task</pre>
<pre style=”background:white”>8.sparkstreaming 任务延时监控,在任务延迟时，能第一时间知道</pre>
<pre style=”background:
white”>通过注册MaliciousDetectStreamingListener到JavaStreamingContext中，来监控任务延时情况，并告警 @See https://www.jianshu.com/p/5506cd264f4d</pre>
