最近在升級一個框架的時候，發現某個流式計算程式每隔一定的時間就會出現GC overhead limit exceeded的錯誤問題。

這個問題肯定是記憶體不夠，但是初始設定的記憶體是夠的啊，於是進行各種記憶體優化，如將變數定義在迴圈體外等控制，但是發現只是將這個間隔時間往後推了一下而已。

還是沒有找到癥結所在。

後來再分析了下，可能是哪些變數佔了記憶體沒有及時釋放掉，

看到了好幾個dataframe的cache程式碼，但這個cache應該 spark有個自動釋放清理的機制的。

為了進行測試，手動新增unpersist進行記憶體釋放，再上線，發現問題果然消失了。

原來這個問題真的是記憶體的問題。

再仔細看了下官方說明。

Spark automatically monitors cache usage on each node and drops out old data partitions in a least-recently-used (LRU) fashion. If you would like to manually remove an RDD instead of waiting for it to fall out of the cache, use the RDD.unpersist() method.

可能還是這個自動機制在流式計算中有點趕不上，導致出現的錯誤。這個坑還是非常深。