字节跳动数据平台目前使用了1万多个任务执行队列，支持DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell等50多种类型的任务。

在手动调参的过程中，我们常常面临以下困境：

• 专业知识缺乏：

￮ 通常由数据分析师来执行优化任务，但他们更侧重于业务场景而非底层逻辑。因此，我们希望通过自动化方案沉淀专业知识，提供一站式解决方案。

• 一致性与可重复性缺失：

￮ 不同人员操作可能导致不一致的结果，手动调优往往难以复现。例如，昨天的分区调优效果良好，但明天可能因数据量增加而导致内存溢出（OOM），后续运维包括复盘将需要投入大量时间成本。

针对业务方的优化需求，通常包括提高系统稳定性、降低运营成本、解决任务阻塞及提升系统健康度等多个方面。为选择最适合的优化策略，需深入理解以下几个常见场景：

• 稳定性与健康度：提高稳定性通常意味着需要牺牲一些资源利用率以保障运行效率；而提升健康度则旨在追求较高的资源利用率，尽管可能会对运行效率产生一些影响。

• 成本优化：主要包括回收无效成本和最大化资源利用率两个方向。由于业务方常存在大量未被充分利用的资源，我们需要协助他们提升任务的运行效率和缩短产出时间。

• 解决阻塞：通过调整算力和内存等参数来缓解阻塞。若参数调优无法完全解决阻塞问题，就需要与用户协作，优化任务的调度时间。

针对上述场景火山引擎DataLeap提供了一系列实时监控和自适应调整方案，以增强Spark等底层引擎的性能和稳定性：

• OOM自适应处理：针对易发生OOM的任务，我们将其调度至独立的executor，让其独享container资源，从而在不增加总资源的前提下，减缓OOM的发生，保障任务的稳定运行。

• Shuffle溢写分裂管理：我们设定了每个容器的Shuffle磁盘写入量阈值。一旦写入量超过阈值，系统会自动分裂出新的容器，避免单个容器的溢写，同时减轻ESS的压力。

• Shuffle分级限流机制：根据任务的优先级，分配不同的查询处理速率（QPS）。高优先级任务将获得更多的QPS，而低优先级任务的QPS会相应限制，以防止ESS服务过载，确保高优先级任务的顺利执行。

• 节点黑名单优化：为了降低任务失败率，我们实现了节点黑名单机制。当节点因特定失败原因被标记时，任务会尽量避免在该节点上执行。我们还提供了设置黑名单节点数量上限的功能，防止过多节点被拉黑，影响整个集群的可用性。

• 失败回滚与参数管理：当任务实例失败时，系统会自动将参数回滚至上一个稳定版本。若连续失败两次，系统会自动抹除推荐参数并暂停优化，以避免对任务造成进一步的干扰。这种机制有助于降低业务波动对执行的风险，同时减少人工干预的成本。

通过火山引擎DataLeap这样一站式解决方案，用户可以快速发起治理。系统界面可以看到每个用户当前可治理的资源量等信息，可以批量或者单个开启优化，可以选择激进或普通策略，支持小文件优化，系统会根据业务场景自动适配。在做优化方案的同时，系统就会预估出成本和收益。