架构简介
BlockManager 是一个嵌入在 spark 中的 key-value型分布式存储系统，是为 spark 量身打造的，BlockManager 在一个 spark 应用中作为一个本地缓存运行在所有的节点上， 包括所有 driver 和 executor上。 BlockManager 对本地和远程提供一致的 get 和set 数据块接口， BlockManager 本身使用不同的存储方式来存储这些数据， 包括 memory, disk, off-heap。
上面是一个整体的架构图， BlockManagerMaster拥有BlockManagerMasterEndpoint 的actor和所有BlockManagerSlaveEndpoint的ref， 可以通过这些引用和 slave 通信，executor 节点上的BlockManagerMaster 则拥有BlockManagerMasterEndpoint的ref和自身BlockManagerSlaveEndpoint的actor。可以通过 Master的引用注册自己。在master 和 slave 可以正常的通信之后， 就可以根据设计的交互协议进行交互， 整个分布式缓存系统也就运转起来了。下面我们主要分析driver端的blockManager，executor端的类似。
初始化
driver端的blockManager的初始化在创建sparkContext的时候进行。
SparkEnv：
SparkContext：
通信
从1.6开始，spark就已经使用netty替代akka，但是会发现底层实现虽然不一样了，但是接口封装的和之前akka的形式还是类似的。blockMageger的通信模块我分为两块理解，一个是blockTransferService，这个是用来传输block内容的服务，还有一个是master和slave的actor，它们主要是用来传递一些命令。
以上是BlockManagerMasterEndpoint部分的命令类别。包含注册，更新block信息，获取block信息等等的命令。
存储
blockManager的存储分为memory disk
private[spark] val memoryStore =new MemoryStore(conf,blockInfoManager, serializerManager, memoryManager, this)
private[spark] val diskStore = new DiskStore(conf,diskBlockManager,securityManager)
上面BlockManager的里面的两个类，通过这两个类来管理自己的block的存储。进去它们的实现部分，内存部分是有hashmap来实现的，而disk则是在本地写文件的形式。这里不展开。
获取block内容流程
getLocalValues(blockId)： blockManager首先会去本地获取，从memoryStore 和DiskStore获取， 具体实现在：getLocalValues(blockId: BlockId): Option[BlockResult]
getRemoteValues[T](blockId)：本地若是不存在，则要通过远程获取，首先master.getLocationsAndStatus(blockId) 发送命令到driver端的master端，master接受到之后context.reply(getLocationsAndStatus(blockId))，返回block相关的信息，slave接收到后 blockTransferService.fetchBlockSync，通过blockTransferService下载block的内容
更新block信息
和获取block信息类似，现在本地保存，然后reportBlockStatus(blockId, putBlockStatus)，
