这几天于遇到一个略诡异的CASE：线上报警一个MR Job的一个MAP TASK使用的物理内存过大，仔细一看超过了Xmx=1.3GB，而物理内存消耗到1.7GB，第一反应是不是遇到JVM内存泄露了.先对MAP TASK做个dump分析：
发现实际JVM使用不到300MB，算上Perm（MaxPermSize=128MB），那其余的1.XGB的内存是哪里来的呢？想到了non-heap memoryleak，常见的主要几种：JNI，NIO,ZIP和AWT，查看MAP日志发现处理大量的GZIP文件是不是可能由于这个导致的呢，由于MAP启动具有一定的随机性，常见的non-heap 分析工具可能比较困难，不过先Google了一下果然有所发现：http://code.google.com/p/bigstreams/issues/detail?id=30
Hadoop native gzip存在内存泄露！解决的办法就是用Javabuiltin GZIP或者其他压缩格式.线上是并用GZIP和SNAPPY的，历史的GZIP还没有转到SNAPPY，看来有活干了...BTW,对于Sqoop的导入Job默认是gzip的，可以通过
--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec来改变，同时最好结合--as-sequencefile
另外一个问题就是线上的内存使用率太低，因为io.sort.mb设置了256MB，怪不得JVM的old generation（主要就是mapoutput buffer）只用到了25%左右...因此这里的引出另外一个best practise是将io.sort.mb设置接近Xmx
最后，针对内存限制在HADOOP-0.20.0/1分别提出了几个参数来限制TASK的虚拟内存和物理内存的大小：HADOOP-5883：https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-5883，MAPREDUCE-1221:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-5883 .
Have fun.
本文转自MIKE老毕 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/boylook/1323554，如需转载请自行联系原作者
