spark内存使用大小管理

MemoryManager 的具体实现上，Spark 1.6 之后默认为统一管理（Unified Memory Manager）方式，1.6 之前采用的静态管理（Static Memory Manager）方式仍被保留

• 堆内内存管理

对于 Spark 中序列化的对象，由于是字节流的形式，其占用的内存大小可直接计算，而对于非序列化的对象，其占用的内存是通过周期性地采样近似估算而得，即并不是每次新增的数据项都会计算一次占用的内存大小，这种方法降低了时间开销但是有可能误差较大，导致某一时刻的实际内存有可能远远超出预期[2]。此外，在被 Spark 标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被 JVM 回收，导致实际可用的内存小于 Spark 记录的可用内存。所以 Spark 并不能准确记录实际可用的堆内内存，从而也就无法完全避免内存溢出（OOM, Out of Memory）的异常。

• 堆外内存
  堆外内存不再基于Tachyon，改为基于 JDK Unsafe API 实现（version > 2.0）

Spark 可以直接操作系统堆外内存，减少了不必要的内存开销，以及频繁的 GC 扫描和回收，提升了处理性能。堆外内存可以被精确地申请和释放，而且序列化的数据占用的空间可以被精确计算，所以相比堆内内存来说降低了管理的难度，也降低了误差。
在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置 spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。

spark内存分布

• 堆内内存分布

spark内存分布

safetyFraction 参数，其意义在于在逻辑上预留出 1-safetyFraction 这么一块保险区域，降低因实际内存超出当前预设范围而导致 OOM 的风险。值得注意的是，这个预留的保险区域仅仅是一种逻辑上的规划，在具体使用时 Spark 并没有区别对待，和"其它内存"一样交给了 JVM 去管理。

• 堆外内存管理

可用的执行内存和存储内存占用的空间大小直接由参数 spark.memory.storageFraction 决定，由于堆外内存占用的空间可以被精确计算，所以无需再设定保险区域。

堆外内存

统一内存管理

Spark 1.6 之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域

内存统一管理-堆内内存

内存统一管理-堆外内存

最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：

• 设定基本的存储内存和执行内存区域（spark.storage.storageFraction 参数），该设定确定了双方各自拥有的空间的范围
• 双方的空间都不足时，则存储到硬盘；若己方空间不足而对方空余时，可借用对方的空间;（存储空间不足是指不足以放下一个完整的 Block）
• 执行内存的空间被对方占用后，可让对方将占用的部分转存到硬盘，然后"归还"借用的空间

• 存储内存的空间被对方占用后，无法让对方"归还"，因为需要考虑 Shuffle 过程中的很多因素，实现起来较为复杂

  
  
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存储内存管理

RDD 的持久化由 Spark 的 Storage 模块 [7] 负责，实现了 RDD 与物理存储的解耦合。Storage 模块负责管理 Spark 在计算过程中产生的数据，将那些在内存或磁盘、在本地或远程存取数据的功能封装了起来。在具体实现时 Driver 端和 Executor 端的 Storage 模块构成了主从式的架构，即 Driver 端的 BlockManager 为 Master，Executor 端的 BlockManager 为 Slave。Storage 模块在逻辑上以 Block 为基本存储单位，RDD 的每个 Partition 经过处理后唯一对应一个 Block（BlockId 的格式为 rdd_RDD-ID_PARTITION-ID ）。Master 负责整个 Spark 应用程序的 Block 的元数据信息的管理和维护，而 Slave 需要将 Block 的更新等状态上报到 Master，同时接收 Master 的命令，例如新增或删除一个 RDD。

Storage模块

存储级别

class StorageLevel private(
  private var _useDisk: Boolean, //磁盘
  private var _useMemory: Boolean, //这里其实是指堆内内存
  private var _useOffHeap: Boolean, //堆外内存
  private var _deserialized: Boolean, //是否为非序列化
  private var _replication: Int = 1 //副本个数
)

通过对数据结构的分析，可以看出存储级别从三个维度定义了 RDD 的 Partition（同时也就是 Block）的存储方式：

• 存储位置：磁盘／堆内内存／堆外内存。如 MEMORY_AND_DISK 是同时在磁盘和堆内内存上存储，实现了冗余备份。OFF_HEAP 则是只在堆外内存存储，目前选择堆外内存时不能同时存储到其他位置。
• 存储形式：Block 缓存到存储内存后，是否为非序列化的形式。如 MEMORY_ONLY 是非序列化方式存储，OFF_HEAP 是序列化方式存储。
• 副本数量：大于 1 时需要远程冗余备份到其他节点。如 DISK_ONLY_2 需要远程备份 1 个副本。

spark RDD缓存的过程

RDD 在缓存到存储内存之前，Partition 中的数据一般以迭代器（Iterator）的数据结构来访问。通过 Iterator 可以获取分区中每一条序列化或者非序列化的数据项(Record)，这些 Record 的对象实例在逻辑上占用了 JVM 堆内内存的 other 部分的空间，同一 Partition 的不同 Record 的空间并不连续。
RDD 在缓存到存储内存之后，Partition 被转换成 Block，Record 在堆内或堆外存储内存中占用一块连续的空间。将Partition由不连续的存储空间转换为连续存储空间的过程，Spark称之为"展开"（Unroll）。
Block 有序列化和非序列化两种存储格式，具体以哪种方式取决于该 RDD 的存储级别。非序列化的 Block 以一种 DeserializedMemoryEntry 的数据结构定义，用一个数组存储所有的对象实例，序列化的 Block 则以 SerializedMemoryEntry的数据结构定义，用字节缓冲区（ByteBuffer）来存储二进制数据。每个 Executor 的 Storage 模块用一个链式 Map 结构（LinkedHashMap）来管理堆内和堆外存储内存中所有的 Block 对象的实例，对这个 LinkedHashMap 新增和删除间接记录了内存的申请和释放。
因为不能保证存储空间可以一次容纳 Iterator 中的所有数据，当前的计算任务在 Unroll 时要向 MemoryManager 申请足够的 Unroll 空间来临时占位，空间不足则 Unroll 失败，空间足够时可以继续进行。对于序列化的 Partition，其所需的 Unroll 空间可以直接累加计算，一次申请。而非序列化的 Partition 则要在遍历 Record 的过程中依次申请，即每读取一条 Record，采样估算其所需的 Unroll 空间并进行申请，空间不足时可以中断，释放已占用的 Unroll 空间。如果最终 Unroll 成功，当前 Partition 所占用的 Unroll 空间被转换为正常的缓存 RDD 的存储空间。

Spark Unroll

淘汰和落盘

由于同一个 Executor 的所有的计算任务共享有限的存储内存空间，当有新的 Block 需要缓存但是剩余空间不足且无法动态占用时，就要对 LinkedHashMap 中的旧 Block 进行淘汰（Eviction），而被淘汰的 Block 如果其存储级别中同时包含存储到磁盘的要求，则要对其进行落盘（Drop），否则直接删除该 Block。

存储内存的淘汰规则为：

• 被淘汰的旧 Block 要与新 Block 的 MemoryMode 相同，即同属于堆外或堆内内存
• 新旧 Block 不能属于同一个 RDD，避免循环淘汰
• 旧 Block 所属 RDD 不能处于被读状态，避免引发一致性问题
• 遍历 LinkedHashMap 中 Block，按照最近最少使用（LRU）的顺序淘汰，直到满足新 Block 所需的空间。其中 LRU 是 LinkedHashMap 的特性。

落盘的流程则比较简单，如果其存储级别符合_useDisk 为 true 的条件，再根据其_deserialized 判断是否是非序列化的形式，若是则对其进行序列化，最后将数据存储到磁盘，在 Storage 模块中更新其信息。

执行内存管理

多任务间内存分配

Executor 内运行的任务同样共享执行内存，Spark 用一个 HashMap 结构保存了任务到内存耗费的映射。每个任务可占用的执行内存大小的范围为 1/(2N) ~ 1/N of total memory，其中 N 为当前 Executor 内正在运行的任务的个数。每个任务在启动之时，要向 MemoryManager 请求申请最少为 1/(2N) of total memory 的执行内存，如果不能被满足要求则该任务被阻塞，直到有其他任务释放了足够的执行内存，该任务才可以被唤醒。

Shuffle 的内存占用

执行内存主要用来存储任务在执行 Shuffle 时占用的内存，Shuffle 是按照一定规则对 RDD 数据重新分区的过程，我们来看 Shuffle 的 Write 和 Read 两阶段对执行内存的使用：

• Shuffle Write

若在 map 端选择普通的排序方式，会采用 ExternalSorter 进行外排，在内存中存储数据时主要占用堆内执行空间。
若在 map 端选择 Tungsten 的排序方式，则采用 ShuffleExternalSorter 直接对以序列化形式存储的数据排序，在内存中存储数据时可以占用堆外或堆内执行空间，取决于用户是否开启了堆外内存以及堆外执行内存是否足够。

• Shuffle Read

在对 reduce 端的数据进行聚合时，要将数据交给 Aggregator 处理，在内存中存储数据时占用堆内执行空间。
如果需要进行最终结果排序，则要将再次将数据交给 ExternalSorter 处理，占用堆内执行空间。

在 ExternalSorter 和 Aggregator 中，Spark 会使用一种叫 AppendOnlyMap 的哈希表在堆内执行内存中存储数据，但在 Shuffle 过程中所有数据并不能都保存到该哈希表中，当这个哈希表占用的内存会进行周期性地采样估算，当其大到一定程度，无法再从 MemoryManager 申请到新的执行内存时，Spark 就会将其全部内容存储到磁盘文件中，这个过程被称为溢存(Spill)，溢存到磁盘的文件最后会被归并(Merge)。

Shuffle Write 阶段中用到的 Tungsten 是 Databricks 公司提出的对 Spark 优化内存和 CPU 使用的计划
，解决了一些 JVM 在性能上的限制和弊端。Spark 会根据 Shuffle 的情况来自动选择是否采用 Tungsten 排序。Tungsten 采用的页式内存管理机制建立在 MemoryManager 之上，即 Tungsten 对执行内存的使用进行了一步的抽象，这样在 Shuffle 过程中无需关心数据具体存储在堆内还是堆外。每个内存页用一个 MemoryBlock 来定义，并用 Object obj 和 long offset 这两个变量统一标识一个内存页在系统内存中的地址。堆内的 MemoryBlock 是以 long 型数组的形式分配的内存，其 obj 的值为是这个数组的对象引用，offset 是 long 型数组的在 JVM 中的初始偏移地址，两者配合使用可以定位这个数组在堆内的绝对地址；堆外的 MemoryBlock 是直接申请到的内存块，其 obj 为 null，offset 是这个内存块在系统内存中的 64 位绝对地址。Spark 用 MemoryBlock 巧妙地将堆内和堆外内存页统一抽象封装，并用页表(pageTable)管理每个 Task 申请到的内存页。

Tungsten 页式管理下的所有内存用 64 位的逻辑地址表示，由页号和页内偏移量组成：
页号：占 13 位，唯一标识一个内存页，Spark 在申请内存页之前要先申请空闲页号。
页内偏移量：占 51 位，是在使用内存页存储数据时，数据在页内的偏移地址。

有了统一的寻址方式，Spark 可以用 64 位逻辑地址的指针定位到堆内或堆外的内存，整个 Shuffle Write 排序的过程只需要对指针进行排序，并且无需反序列化，整个过程非常高效，对于内存访问效率和 CPU 使用效率带来了明显的提升。

Spark 的存储内存和执行内存有着截然不同的管理方式：对于存储内存来说，Spark 用一个 LinkedHashMap 来集中管理所有的 Block，Block 由需要缓存的 RDD 的 Partition 转化而成；而对于执行内存，Spark 用 AppendOnlyMap 来存储 Shuffle 过程中的数据，在 Tungsten 排序中甚至抽象成为页式内存管理，开辟了全新的 JVM 内存管理机制。

参考资源

Spark Memory Management
Spark Cluster Mode Overview
Spark Sort Based Shuffle 内存分析
Spark OFF_HEAP
Unified Memory Management in Spark 1.6
Tuning Spark: Garbage Collection Tuning
Spark Architecture
《Spark 技术内幕：深入解析 Spark 内核架构于实现原理》第 8 章 Storage 模块详解
Spark Sort Based Shuffle 内存分析
Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal
Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析
探索 Spark Tungsten 的秘密
Spark Task 内存管理（on-heap&off-heap）