前言

之前公司的 presto 服务一直不是很稳定，随着资源组，配置优化，代码二次开发。presto 服务基本上已经趋于稳定了。这个记录下 presto 服务参数配置都做过哪些优化。

这边生产环境的 JVM 都是配置为 40G。

config.properties

  1. 禁用保留池

Reserved Pool : 当有一个worker的General Pool 内存耗尽，reserved pool将会发挥作用。这个时候coordinator 将会选出集群出消耗内存最大的查询，并将该查询分配给所有worker的reserved pool。

Reserved Pool的值等于query.max-total-memory-per-node的大小。 query.max-total-memory-per-node是单个节点User memory 和system memory占用的最大值。
而且Reserved Pool是启动时系统预留的，一起动就会占用,所以现在有一个问题，在实际中的情况来讲，我们会极少使用到Reserved Pool，而且它还占用了很多的内存资源。
所以我们可以通过配置参数

experimental.reserved-pool-enabled=false
  1. query.max-memory-per-node

在单个 worker 上面可以使用的最大的user memory值 （默认JVM max memory * 0.1）调整到 JVM max memory * 0.25

query.max-memory-per-node=10GB
  1. query.max-total-memory-per-node
    单个Query在单个Worker上允许的最大user memory + system memory 调整到 JVM max memory * 0.4
query.max-total-memory-per-node=16GB
  1. memory.heap-headroom-per-node
    这个内存主要是第三方库的内存分配，无法统计跟踪。 （默认JVM max memory * 0.3）调整到 JVM max memory * 0.2
memory.heap-headroom-per-node=8GB
  1. query.max-memory
    单个查询在所有任务调度的节点上瞬间最大能用的内存（单个查询的峰值内存） 调整到 <= query.max-total-memory-per-node * workers * 0.8
query.max-memory=192GB
  1. query.low-memory-killer.policy
    当presto集群发生OOM时的内存保护策略，配置 total-reservation 是kill 掉占用内存最大的任务。
query.low-memory-killer.policy=total-reservation
  1. 更多配置
#延长等待时间
exchange.http-client.request-timeout=10s
#从其他Presto节点获取数据的线程数。较高的值可以提高大型群集或具有很高并发性的群集的性能(默认值：25)
exchange.client-threads=50
exchange.http-client.idle-timeout = 10s
#并行运算符（例如联接和聚合）的默认本地并发性。较低的值对于同时运行许多查询的集群更好（默认值：16，必须是2的幂次）
task.concurrency=2
task.max-worker-threads=60
#可以创建用于处理HTTP响应的最大线程数。在具有大量并发查询的群集上或在具有数百或数千个工作程序的群集上，可以调高（默认值:100）
task.http-response-threads=200
join-distribution-type=AUTOMATIC
node-scheduler.max-splits-per-node=200
query.max-stage-count=400

#自动kill运行时长超过20分钟的sql（代替脚本kill任务，让presto 自动管理）：
query.max-run-time=1200s
#解决新版本 remote too large 报错 
exchange.http-client.max-content-length=128MB
node-manager.http-client.max-content-length=64MB

jvm.config

-Xmx40G
-Xms40G
-XX:-UseBiasedLocking
-XX:+UseG1GC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-DHADOOP_USER_NAME=hive
-Duser.timezone=Asia/Shanghai
-Djdk.attach.allowAttachSelf=true
-Djava.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf
-XX:G1ReservePercent=15
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40
-XX:ConcGCThreads=8