Spark原理 内存管理

Posted 2023-02-16

参考技术A Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。

在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程：

Spark管理的内存主要划分为4个区域：

Executor作为一个JVM进程，它的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。

堆内内存的大小，由 Spark 应用程序启动时的 executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。Executor 内运行的并发任务共享 JVM 堆内内存，这些任务在缓存 RDD 数据和广播（Broadcast）数据时占用的内存被规划为存储（Storage）内存，而这些任务在执行 Shuffle 时占用的内存被规划为执行（Execution）内存，剩余的部分不做特殊规划，那些 Spark 内部的对象实例，或者用户定义的 Spark 应用程序中的对象实例，均占用剩余的空间。不同的管理模式下，这三部分占用的空间大小各不相同。

Spark 对堆内内存的管理是一种逻辑上的"规划式"的管理，因为对象实例占用内存的申请和释放都由 JVM 完成，Spark 只能在申请后和释放前记录这些内存，我们来看其具体流程：

为了进一步优化内存的使用以及提高 Shuffle 时排序的效率，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，存储经过序列化的二进制数据。利用 JDK Unsafe API（从 Spark 2.0 开始），在管理堆外的存储内存时不再基于 Tachyon，而是与堆外的执行内存一样，基于 JDK Unsafe API 实现，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 1.6 之后默认为统一管理（UnifiedMemoryManager）方式，1.6 之前采用的静态管理（StaticMemoryManager）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode=true 参数启用静态内存管理方式。下面我们介绍下两种内存管理模型的进化。

在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如下所示：

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。如下图所示：

其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：

新的版本引入了新的配置项：

凭借统一内存管理机制，Spark 在一定程度上提高了堆内和堆外内存资源的利用率，降低了开发者维护 Spark 内存的难度，但并不意味着开发者可以高枕无忧。譬如，所以如果存储内存的空间太大或者说缓存的数据过多，反而会导致频繁的全量垃圾回收，降低任务执行时的性能，因为缓存的 RDD 数据通常都是长期驻留内存的。所以要想充分发挥 Spark 的性能，需要开发者进一步了解存储内存和执行内存各自的管理方式和实现原理。