本文將對(duì) Spark 的內(nèi)存管理模型進(jìn)行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark 2.2.1 進(jìn)行的。為了讓下面的文章看起來(lái)不枯燥，我不打算貼出代碼層面的東西。文章僅對(duì)統(tǒng)一內(nèi)存管理模塊(UnifiedMemoryManager)進(jìn)行分析。

我們都知道 Spark 能夠有效的利用內(nèi)存并進(jìn)行分布式計(jì)算，其內(nèi)存管理模塊在整個(gè)系統(tǒng)中扮演著非常重要的角色。為了更好地利用 Spark，深入地理解其內(nèi)存管理模型具有非常重要的意義，這有助于我們對(duì) Spark 進(jìn)行更好的調(diào)優(yōu)；在出現(xiàn)各種內(nèi)存問(wèn)題時(shí)，能夠摸清頭腦，找到哪塊內(nèi)存區(qū)域出現(xiàn)問(wèn)題。下文介紹的內(nèi)存模型全部指 Executor 端的內(nèi)存模型， Driver 端的內(nèi)存模型本文不做介紹。統(tǒng)一內(nèi)存管理模塊包括了堆內(nèi)內(nèi)存(On-heap Memory)和堆外內(nèi)存(Off-heap Memory)兩大區(qū)域，下面對(duì)這兩塊區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。

堆內(nèi)內(nèi)存(On-heap Memory)

默認(rèn)情況下，Spark 僅僅使用了堆內(nèi)內(nèi)存。Executor 端的堆內(nèi)內(nèi)存區(qū)域大致可以分為以下四大塊：

• Execution 內(nèi)存：主要用于存放 Shuffle、Join、Sort、Aggregation 等計(jì)算過(guò)程中的臨時(shí)數(shù)據(jù)
• Storage 內(nèi)存：主要用于存儲(chǔ) spark 的 cache 數(shù)據(jù)，例如RDD的緩存、unroll數(shù)據(jù)；
• 用戶(hù)內(nèi)存（User Memory）：主要用于存儲(chǔ) RDD 轉(zhuǎn)換操作所需要的數(shù)據(jù)，例如 RDD 依賴(lài)等信息。
• 預(yù)留內(nèi)存（Reserved Memory）：系統(tǒng)預(yù)留內(nèi)存，會(huì)用來(lái)存儲(chǔ)Spark內(nèi)部對(duì)象。

整個(gè) Executor 端堆內(nèi)內(nèi)存如果用圖來(lái)表示的話，可以概括如下：

如果想及時(shí)了解Spark、Hadoop或者Hbase相關(guān)的文章，歡迎關(guān)注微信公共帳號(hào)：iteblog_hadoop

我們對(duì)上圖進(jìn)行以下說(shuō)明：

• systemMemory = Runtime.getRuntime.maxMemory，其實(shí)就是通過(guò)參數(shù) spark.executor.memory 或 --executor-memory 配置的。
• reservedMemory 在 Spark 2.2.1 中是寫(xiě)死的，其值等于 300MB，這個(gè)值是不能修改的（如果在測(cè)試環(huán)境下，我們可以通過(guò) spark.testing.reservedMemory 參數(shù)進(jìn)行修改）；
• usableMemory = systemMemory - reservedMemory，這個(gè)就是 Spark 可用內(nèi)存。

堆外內(nèi)存(Off-heap Memory)

Spark 1.6 開(kāi)始引入了Off-heap memory(詳見(jiàn)SPARK-11389)。這種模式不在 JVM 內(nèi)申請(qǐng)內(nèi)存，而是調(diào)用 Java 的 unsafe 相關(guān) API 進(jìn)行諸如 C 語(yǔ)言里面的 malloc() 直接向操作系統(tǒng)申請(qǐng)內(nèi)存，由于這種方式不進(jìn)過(guò) JVM 內(nèi)存管理，所以可以避免頻繁的 GC，這種內(nèi)存申請(qǐng)的缺點(diǎn)是必須自己編寫(xiě)內(nèi)存申請(qǐng)和釋放的邏輯。

默認(rèn)情況下，堆外內(nèi)存是關(guān)閉的，我們可以通過(guò) spark.memory.offHeap.enabled 參數(shù)啟用，并且通過(guò) spark.memory.offHeap.size 設(shè)置堆外內(nèi)存大小，單位為字節(jié)。如果堆外內(nèi)存被啟用，那么 Executor 內(nèi)將同時(shí)存在堆內(nèi)和堆外內(nèi)存，兩者的使用互補(bǔ)影響，這個(gè)時(shí)候 Executor 中的 Execution 內(nèi)存是堆內(nèi)的 Execution 內(nèi)存和堆外的 Execution 內(nèi)存之和，同理，Storage 內(nèi)存也一樣。相比堆內(nèi)內(nèi)存，堆外內(nèi)存只區(qū)分 Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存，其內(nèi)存分布如下圖所示：

如果想及時(shí)了解Spark、Hadoop或者Hbase相關(guān)的文章，歡迎關(guān)注微信公共帳號(hào)：iteblog_hadoop

Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存動(dòng)態(tài)調(diào)整

細(xì)心的同學(xué)肯定看到上面兩張圖中的 Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存之間存在一條虛線，這是為什么呢？

用過(guò) Spark 的同學(xué)應(yīng)該知道，在 Spark 1.5 之前，Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存分配是靜態(tài)的，換句話說(shuō)就是如果 Execution 內(nèi)存不足，即使 Storage 內(nèi)存有很大空閑程序也是無(wú)法利用到的；反之亦然。這就導(dǎo)致我們很難進(jìn)行內(nèi)存的調(diào)優(yōu)工作，我們必須非常清楚地了解 Execution 和 Storage 兩塊區(qū)域的內(nèi)存分布。而目前 Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存可以互相共享的。也就是說(shuō)，如果 Execution 內(nèi)存不足，而 Storage 內(nèi)存有空閑，那么 Execution 可以從 Storage 中申請(qǐng)空間；反之亦然。所以上圖中的虛線代表 Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存是可以隨著運(yùn)作動(dòng)態(tài)調(diào)整的，這樣可以有效地利用內(nèi)存資源。Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存之間的動(dòng)態(tài)調(diào)整可以概括如下：

如果想及時(shí)了解Spark、Hadoop或者Hbase相關(guān)的文章，歡迎關(guān)注微信公共帳號(hào)：iteblog_hadoop

具體的實(shí)現(xiàn)邏輯如下：

• 程序提交的時(shí)候我們都會(huì)設(shè)定基本的 Execution 內(nèi)存和 Storage 內(nèi)存區(qū)域（通過(guò) spark.memory.storageFraction參數(shù)設(shè)置）；
• 在程序運(yùn)行時(shí)，如果雙方的空間都不足時(shí)，則存儲(chǔ)到硬盤(pán)；將內(nèi)存中的塊存儲(chǔ)到磁盤(pán)的策略是按照 LRU 規(guī)則進(jìn)行的。若己方空間不足而對(duì)方空余時(shí)，可借用對(duì)方的空間;（存儲(chǔ)空間不足是指不足以放下一個(gè)完整的 Block）
• Execution 內(nèi)存的空間被對(duì)方占用后，可讓對(duì)方將占用的部分轉(zhuǎn)存到硬盤(pán)，然后"歸還"借用的空間
• Storage 內(nèi)存的空間被對(duì)方占用后，目前的實(shí)現(xiàn)是無(wú)法讓對(duì)方"歸還"，因?yàn)樾枰紤] Shuffle 過(guò)程中的很多因素，實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為復(fù)雜；而且 Shuffle 過(guò)程產(chǎn)生的文件在后面一定會(huì)被使用到，而 Cache 在內(nèi)存的數(shù)據(jù)不一定在后面使用。

注意，上面說(shuō)的借用對(duì)方的內(nèi)存需要借用方和被借用方的內(nèi)存類(lèi)型都一樣，都是堆內(nèi)內(nèi)存或者都是堆外內(nèi)存，不存在堆內(nèi)內(nèi)存不夠去借用堆外內(nèi)存的空間。

Task 之間內(nèi)存分布

為了更好地使用使用內(nèi)存，Executor 內(nèi)運(yùn)行的 Task 之間共享著 Execution 內(nèi)存。具體的，Spark 內(nèi)部維護(hù)了一個(gè) HashMap 用于記錄每個(gè) Task 占用的內(nèi)存。當(dāng) Task 需要在 Execution 內(nèi)存區(qū)域申請(qǐng) numBytes 內(nèi)存，其先判斷 HashMap 里面是否維護(hù)著這個(gè) Task 的內(nèi)存使用情況，如果沒(méi)有，則將這個(gè) Task 內(nèi)存使用置為0，并且以 TaskId 為 key，內(nèi)存使用為 value 加入到 HashMap 里面。之后為這個(gè) Task 申請(qǐng) numBytes 內(nèi)存，如果 Execution 內(nèi)存區(qū)域正好有大于 numBytes 的空閑內(nèi)存，則在 HashMap 里面將當(dāng)前 Task 使用的內(nèi)存加上 numBytes，然后返回；如果當(dāng)前 Execution 內(nèi)存區(qū)域無(wú)法申請(qǐng)到每個(gè) Task 最小可申請(qǐng)的內(nèi)存，則當(dāng)前 Task 被阻塞，直到有其他任務(wù)釋放了足夠的執(zhí)行內(nèi)存，該任務(wù)才可以被喚醒。每個(gè) Task 可以使用 Execution 內(nèi)存大小范圍為 1/2N ~ 1/N，其中 N 為當(dāng)前 Executor 內(nèi)正在運(yùn)行的 Task 個(gè)數(shù)。

比如如果 Execution 內(nèi)存大小為 10GB，當(dāng)前 Executor 內(nèi)正在運(yùn)行的 Task 個(gè)數(shù)為5，則該 Task 可以申請(qǐng)的內(nèi)存范圍為 10 / (2 * 5) ~ 10 / 5，也就是 1GB ~ 2GB的范圍。

一個(gè)示例

為了更好的理解上面堆內(nèi)內(nèi)存和堆外內(nèi)存的使用情況，這里給出一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

只用了堆內(nèi)內(nèi)存

現(xiàn)在我們提交的 Spark 作業(yè)關(guān)于內(nèi)存的配置如下：

--executor-memory 18g

由于沒(méi)有設(shè)置 spark.memory.fraction 和 spark.memory.storageFraction 參數(shù)，我們可以看到 Spark UI 關(guān)于 Storage Memory 的顯示如下：

如果想及時(shí)了解Spark、Hadoop或者Hbase相關(guān)的文章，歡迎關(guān)注微信公共帳號(hào)：iteblog_hadoop

上圖很清楚地看到 Storage Memory 的可用內(nèi)存是 10.1GB，這個(gè)數(shù)是咋來(lái)的呢？根據(jù)前面的規(guī)則，我們可以得出以下的計(jì)算：

現(xiàn)在終于對(duì)上了。

具體將字節(jié)轉(zhuǎn)換成 GB 的計(jì)算邏輯如下(core 模塊下面的 /core/src/main/resources/org/apache/spark/ui/static/utils.js)：

用了堆內(nèi)和堆外內(nèi)存

現(xiàn)在如果我們啟用了堆外內(nèi)存，情況咋樣呢？我們的內(nèi)存相關(guān)配置如下：