本文分享自华为云社区《presto是如何保证作业内存不会发生冲突和溢出？presto内存管理机制深入分析》，作者：breakDawn。

presto计算引擎作为一个纯内存计算引擎，是如何保证计算过程不会发生作业内存溢出的？本篇文章会进行深入的学习和分析。

首先，presto分了如下3个内存池

System Pool

System Pool，指系统内存池，是用来保留给系统和缓冲区使用的，默认为40%的内存空间留给系统使用。
看来对于presto来说，作业之间的缓冲区是存在共用的，认为是系统、通用层面的部分。

General Pool

常规内存池，用来分配每个query运行时内存的。
其中大部分的query使用general Pool。

Reserved Pool

保留内存池，用来为可能突然触发的超大作业进行内存保留分配。
即最大的一个query，会使用Reserved Pool

Reserved Pool的空间等同于一个query在一个机器上运行使用的最大空间大小，默认是10%的空间。

在真正执行物理计划前，内存需求都来自于systemMemoryPool，包括临时数据结构，传输buffer等
执行物理计划时，不同的Operator类型都根据需要申请内存，比如aggregationOperator使用getEsctimatedSize()方法预估需要的内存。
这里获取的内存来自于reservatedMemoryPool或者generalMemoryPool，究竟使用哪个pool取决于当前查询是否耗用内存最大

问：为什么要引出一个Reserved内存池且只提供给1个作业使用？

如果没有Reserved Pool， 那么当query非常多，并且把内存空间几乎快要占完的时候，某一个内存消耗比较大的query开始运行。
但是这时候已经没有内存空间可供这个query运行了，这个query一直处于挂起状态，一直在等待可用的内存。
但是其他的小内存query跑完后， 可能只腾出一点点的空间， 又有新的小内存query加进来。由于小内存query占用内存小，很容易找到可用内存。 这种情况下，大内存query就一直挂起直到饿死。

所以为了防止出现这种饿死的情况，必须预留出来一块空间，共大内存query运行。 预留的空间大小等于query允许使用的最大内存。Presto每秒钟，挑出来一个内存占用最大的query，允许它使用reserved pool，避免一直没有可用内存供该query运行。

保留池的选举机制（Reserved池是如何选出来的）

如下图所示：

Presto内存管理，分两部分：

1. query内存（作业内存）管理

query划分成很多task， 每个task会有一个线程循环获取task的状态，包括task所用内存。汇总成query所用内存。
如果query的汇总内存超过一定大小，则强制终止该query。

2. 机器内存管理

coordinator有一个线程，定时的轮训每台机器，查看当前的机器内存状态。
当query内存和机器内存汇总之后，coordinator会挑选出一个内存使用最大的query，分配给Reserved Pool。
内存管理是由coordinator来管理的， coordinator每秒钟做一次判断，指定某个query在所有的机器上都能使用reserved 内存。

问：如果某台机器上，，没有运行该query，那岂不是该机器预留的内存浪费了？为什么不在单台机器上挑出来一个最大的task执行？

原因还是死锁，假如query，在其他机器上享有reserved内存，很快执行结束。但是在某一台机器上不是最大的task（即这个task在另一个节点可能只排第二名，被另一个大作业占了保留池， 导致下一步卡住了，无法连续的执行），一直得不到运行，导致该query无法结束。
所以首要目的是保证 此刻已感知到的最大作业尽快执行完毕。

如何在内存不足时杀掉不需要的query？

每次作业提交存在一个会话级别的配置 query_max_memory，即本次查询规定的最大内存
在轮询过程种如果发现内存超出本次查询上限内存， 会杀掉这个query。

还有个会话配置resource_overcommit
如果设为true，后面即使内存暂时超出单作业规定内存，业不会被杀掉
但如果整个集群的内存出现不足，他仍然会被杀掉

• 集群内存不足的判定：
  存在某个worker节点的内存池出现内存不足（即该节点阻塞了），则认为发生了内存溢出

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