Mate60手機殼曝光 致敬自己的經典設計
8月3日消息，今天下午博主數碼閑聊站帶來了華為Mate60的第三方手機殼圖，可以讓我們在真機發布之前看看這款華為全新旗艦的大致輪廓。從曝光的圖片看，Mate 60背后攝像頭面積依然
Spark 是一個基于內存處理的計算引擎，其中任務執行的所有計算都發生在內存中。因此，了解 Spark 內存管理非常重要。這將有助于我們開發 Spark 應用程序并執行性能調優。我們在使用spark-submit去提交spark任務的時候可以使用--executor-memory和--driver-memory這兩個參數去指定任務提交時的內存分配，如果提交時內存分配過大，會占用資源。如果內存分配太小，則很容易出現內存溢出和滿GC問題。
Efficient memory use is critical for good performance, but the reverse is also true: inefficient memory use leads to bad performance.Spark 的整體架構圖如下：
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Spark 應用程序包括兩個 JVM 進程：driver進程和executor進程。其中：
因此在這篇文章中，我們將會詳細深入分析executor的內存管理。
executor充當在工作節點上啟動的 JVM 進程。因此，了解 JVM 內存管理非常重要。我們知道JVM 內存管理分為兩種類型：
整體的JVM結構如下所示：
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通常，對象的讀寫速度為：on-heap > off-heap > disk
Spark 內存管理分為兩種類型：靜態內存管理器（Static Memory Management，SMM），以及統一內存管理器（Unified Memory Management，UMM）。
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在Spark1.6.0之前只有一種內存管理方案，即Static Memory Management，但是從 Spark 1.6.0 開始，引入Unified Memory Manager 內存管理方案，并被設置為 Spark 的默認內存管理器，從代碼中開始發現（以下代碼是基于spark 2.4.8）。
// Determine whether to use the old memory management modeval useLegacyMemoryManager = conf.getBoolean("spark.memory.useLegacyMode", false)val memoryManager: MemoryManager =if (useLegacyMemoryManager) {// The old version uses static memory managementnew StaticMemoryManager(conf, numUsableCores)} else {// The new version uses unified memory managementUnifiedMemoryManager(conf, numUsableCores)}而在最新的Spark 3.x開始， Static Memory Management由于缺乏靈活性而已棄用，在源碼中已經看到關于Static Memory Management的所有代碼，自然也就看不到控制內存管理方案選擇的spark.memory.useLegacyMode這個參數。
雖然在spark 3.x版本開始SMM已經被淘汰了，但是目前很多企業使用的spark的版本還有很多是3.x之前的，因此我覺得為了整個學習的連貫性，還是有必要說一下的靜態內存管理器 （SMM） 是用于內存管理的傳統模型和簡單方案，該方案實現上簡單粗暴，將整個內存區間分成了：存儲內存（storage memory,）、執行內存（execution memory）和其他內存（other memory）的大小在應用程序處理過程中是固定的，但用戶可以在應用程序啟動之前進行配置。這三部分內存的作用及占比如下：storage memory：主要用于緩存數據塊以提高性能，同時也用于連續不斷地廣播或發送大的任務結果。通過spark.storage.memoryFraction進行配置，默認為0.6。
/** * Return the total amount of memory available for the storage region, in bytes. */private def getMaxStorageMemory(conf: SparkConf): Long = { val systemMaxMemory = conf.getLong("spark.testing.memory", Runtime.getRuntime.maxMemory) val memoryFraction = conf.getDouble("spark.storage.memoryFraction", 0.6) val safetyFraction = conf.getDouble("spark.storage.safetyFraction", 0.9) (systemMaxMemory * memoryFraction * safetyFraction).toLong}其中又可以分成兩部分：預留區域：這部分主要是為了防止OOM，大概占了存儲區域中的10%，由參數spark.storage.safetyFraction控制；可用的存儲區域：該區域主要是為了緩存RDD的數據和Broadcast數據，大概占了存儲區域的90%。另外該區域中并不是所有的內存都用于以上作用，還單獨拎出來一部分區域用于緩存iterator形式的block數據，我們稱之為Unroll區域，由參數spark.storage.unrollFraction控制，大概占了可用的存儲區域的20%，如下：
private val maxUnrollMemory: Long = { (maxOnHeapStorageMemory * conf.getDouble("spark.storage.unrollFraction", 0.2)).toLong}execution memory：在執行shuffle、join、sort和aggregation時，用于緩存中間數據。通過spark.shuffle.memoryFraction進行配置，默認為0.2。
private def getMaxExecutionMemory(conf: SparkConf): Long = { val systemMaxMemory = conf.getLong("spark.testing.memory", Runtime.getRuntime.maxMemory) if (systemMaxMemory < MIN_MEMORY_BYTES) { throw new IllegalArgumentException(s"System memory $systemMaxMemory must " + s"be at least $MIN_MEMORY_BYTES. Please increase heap size using the --driver-memory " + s"option or spark.driver.memory in Spark configuration.") } if (conf.contains("spark.executor.memory")) { val executorMemory = conf.getSizeAsBytes("spark.executor.memory") if (executorMemory < MIN_MEMORY_BYTES) { throw new IllegalArgumentException(s"Executor memory $executorMemory must be at least " + s"$MIN_MEMORY_BYTES. Please increase executor memory using the " + s"--executor-memory option or spark.executor.memory in Spark configuration.") } } val memoryFraction = conf.getDouble("spark.shuffle.memoryFraction", 0.2) val safetyFraction = conf.getDouble("spark.shuffle.safetyFraction", 0.8) (systemMaxMemory * memoryFraction * safetyFraction).toLong}從代碼中我們可以看到，可執行內存也分成了兩個部分：預留部分和可用部分，類似存儲內存學習，這里不在贅述。other memory：除了以上兩部分的內存，剩下的就是用于其他用作的內存，默認為0.2。這部分內存用于存儲運行Spark系統本身需要加載的代碼與元數據。因此，關于SMM的整體分配圖如下：
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基于此就會產生不可逾越的缺點：即使存儲內存有可用空間，我們也無法使用它，并且由于執行程序內存已滿，因此存在磁盤溢出。（反之亦然）。另外一個最大的問題就是：SMM只支持堆內內存（On-Heap），不支持對外內存（Off-Heap）
補充知識1：在Spark的存儲體系中，數據的讀寫是以塊（Block）為單位，也就是說Block是Spark存儲的基本單位，這里的Block和Hdfs的Block是不一樣的，HDFS中是對大文件進行分Block進行存儲，Block大小是由dfs.blocksize決定的；而Spark中的Block是用戶的操作單位，一個Block對應一塊有組織的內存，一個完整的文件或文件的區間端，并沒有固定每個Block大小的做法。每個塊都有唯一的標識，Spark把這個標識抽象為BlockId。BlockId本質上是一個字符串，但是在Spark中將它保證為"一組"case類，這些類的不同本質是BlockID這個命名字符串的不同，從而可以通過BlockID這個字符串來區別BlockId
補充知識2：內存池是Spark內存的抽象，它記錄了總內存大小，已使用內存大小，剩余內存大小，提供給MemoryManager進行分配/回收內存。它包括兩個實現類：ExecutionMemoryPool和StorageMemoryPool，分別對應execution memory和storage memory。當需要新的內存時，spark通過memoryPool來判斷內存是否充足。需要注意的是memoryPool以及子類方法只是用來標記內存使用情況，而不實際分配/回收內存。
從 Spark 1.6.0 開始，采用了新的內存管理器來取代靜態內存管理器，并為 Spark 提供動態內存分配。它將內存區域分配為由存儲和執行共享的統一內存容器。當未使用執行內存時，存儲內存可以獲取所有可用內存，反之亦然。如果任何存儲或執行內存需要更多空間，則會調用acquireMemory方法將擴展其中一個內存池并收縮另一個內存池。因此，UMM相比SMM的內存管理優勢明顯：存儲內存和執行內存之間的邊界不是靜態的，在內存壓力的情況下，邊界會移動，即一個區域會通過從另一個區域借用空間來增長。當應用程序沒有緩存并且正在進行時，執行會使用所有內存以避免不必要的磁盤溢出。當應用程序有緩存時，它將保留最小存儲內存，以便數據塊不受影響。此內存管理可為各種工作負載提供合理的開箱即用性能，而無需用戶了解內存內部劃分方式的專業知識。
默認情況下，Spark 僅使用堆內存。Spark 應用程序啟動時，堆內存的大小由 --executor-memory 或 spark.executor.memory 參數配置。在UMM下，spark的堆內存結構圖如下：
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我們發現大體上和SMM沒有太大的區別，包括每個區域的功能，只是UMM在Storage和Execution可以彈性的變化（這一點也是spark rdd中“彈性”的體現之一）。
備注：在 Spark 1.6 中，spark.memory.fraction 值為 0.75，spark.memory.storageFraction 值為 0.5。從spark 2.x開始spark.memory.fraction 值為 0.6。
預留內存是為系統預留的內存，用于存儲Spark的內部對象。從 Spark 1.6 開始，該值為 300MB。這意味著 300MB 的 RAM 不參與 Spark 內存區域大小計算。預留內存的大小是硬編碼的，如果不重新編譯 Spark 或設置 spark.testing.reservedMemory，則無法以任何方式更改其大小，一般在實際的生產環境中不建議修改此值。
private val RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES = 300 * 1024 * 1024val reservedMemory = conf.getLong("spark.testing.reservedMemory", if (conf.contains("spark.testing")) 0 else RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES)val minSystemMemory = (reservedMemory * 1.5).ceil.toLongif (systemMemory < minSystemMemory) { throw new IllegalArgumentException(s"System memory $systemMemory must " + s"be at least $minSystemMemory. Please increase heap size using the --driver-memory " + s"option or spark.driver.memory in Spark configuration.")}從源碼中我們可以看出，如果執行程序內存小于保留內存的 1.5 倍（1.5 * 保留內存 = 450MB），則 Spark 作業將失敗，并顯示以下異常消息：
24/03/20 13:55:51 ERROR repl.Main: Failed to initialize Spark session.java.lang.IllegalArgumentException: Executor memory 314572800 must be at least 471859200. Please increase executor memory using the --executor-memory option or spark.executor.memory in Spark configuration. at org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager$.getMaxMemory(UnifiedMemoryManager.scala:225) at org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager$.apply(UnifiedMemoryManager.scala:199)其他內存是用于存儲用戶定義的數據結構、Spark 內部元數據、用戶創建的任何 UDF 以及 RDD 轉換操作所需的數據（如 RDD 依賴信息等）的內存。例如，我們可以通過使用 mapPartitions 轉換來重寫 Spark 聚合，以維護一個哈希表以運行此聚合，這將消耗所謂的其他內存。此內存段不受 Spark 管理，計算公式為：(Java Heap - Reserved Memory) * (1.0 - spark.memory.fraction)。
Spark Memory 是由 Apache Spark 管理的內存池。Spark Memory 負責在執行任務（如聯接）或存儲廣播變量時存儲中間狀態。計算公式為：(Java Heap - Reserved Memory) * spark.memory.fraction。
Spark 任務在兩個主要內存區域中運行：
它們之間的邊界由 spark.memory.storageFraction 參數設置，默認為 0.5 或 50%。
1）StorageMemory: 存儲內存
存儲內存用于存儲所有緩存數據、廣播變量、unroll數據等，“unroll”本質上是反序列化序列化數據的過程。任何包含內存的持久性選項都會將該數據存儲在此段中。Spark 通過刪除基于最近最少使用 （LRU） 機制的舊緩存對象來為新緩存請求清除空間。緩存的數據從存儲中取出后，將寫入磁盤或根據配置重新計算。廣播變量存儲在緩存中，具有MEMORY_AND_DISK持久性級別。這就是我們存儲緩存數據的地方，這些數據是長期存在的。
計算公式：
(Java Heap - Reserved Memory) * spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction2）Execution Memory：執行內存
執行內存用于存儲 Spark 任務執行過程中所需的對象。例如，它用于將映射端的shuffle中間緩沖區存儲在內存中。此外，它還用于存儲hash聚合步驟的hash table。如果沒有足夠的可用內存，執行內存池還支持溢出磁盤，但是其他線程（任務）無法強制逐出此池中的block。執行內存往往比存儲內存壽命更短。每次操作后都會立即將其逐出，為下一次操作騰出空間。
計算公式：
(Java Heap - Reserved Memory) * spark.memory.fraction * (1.0 - spark.memory.storageFraction)由于執行內存的性質，無法從此池中強制逐出塊;否則，執行將中斷，因為找不到它引用的塊。但是，當涉及到存儲內存時，可以根據需要從內存中逐出block并寫入磁盤或重新計算（如果持久性級別為MEMORY_ONLY）。
存儲和執行池借用規則：
案例：計算 5 GB 執行程序內存的內存
為了計算預留內存、用戶內存、spark內存、存儲內存和執行內存，我們將使用以下參數：
spark.executor.memory=5gspark.memory.fractinotallow=0.6spark.memory.storageFractinotallow=0.5那么會得到如下結論：
Java Heap Memory = 5 GB = 5 * 1024 MB = 5120 MBReserved Memory = 300 MBUsable Memory = (Java Heap Memory - Reserved Memory) = 5120 MB - 300 MB = 4820 MBUser Memory = Usable Memory * (1.0 * spark.memory.fraction) = 4820 MB * (1.0 - 0.6) = 4820 MB * 0.4 = 1928 MBSpark Memory = Usable Memory * spark.memory.fraction = 4820 MB * 0.6 = 2892 MBSpark Storage Memory = Spark Memory * Spark.memory.storageFraction = 2892 MB * 0.5 = 1446 MBSpark Execution Memory = Spark Memory * (1.0 - spark.memory.storageFraction) = 2892 MB * ( 1 - 0.5) = 2892 MB * 0.5 = 1446 MB堆外內存是指將內存對象（序列化為字節數組）分配給 JVM堆之外的內存，該堆由操作系統（而不是JVM）直接管理，但存儲在進程堆之外的本機內存中（因此，它們不會被垃圾回收器處理）。這樣做的結果是保留較小的堆，以減少垃圾回收對應用程序的影響。訪問此數據比訪問堆存儲稍慢，但仍比從磁盤讀取/寫入快。缺點是用戶必須手動處理管理分配的內存。此模型不適用于 JVM 內存，而是將 malloc() 中不安全相關語言（如 C）的 Java API 直接調用操作系統以獲取內存。由于此方法不是對 JVM 內存進行管理，因此請避免頻繁 GC。此應用程序的缺點是內存必須寫入自己的邏輯和內存應用程序版本。Spark 1.6+ 開始引入堆外內存，可以選擇使用堆外內存來分配 Unified Memory Manager。
默認情況下，堆外內存是禁用的，但我們可以通過 spark.memory.offHeap.enabled（默認為 false）參數啟用它，并通過 spark.memory.offHeap.size（默認為 0）參數設置內存大小。如：
spark-shell / --conf spark.memory.offHeap.enabled=true / --conf spark.memory.offHeap.size=5g堆外內存支持OFF_HEAP持久性級別。與堆上內存相比，堆外內存的模型相對簡單，僅包括存儲內存和執行內存。
如果啟用了堆外內存，Executor 中的 Execution Memory 是堆內的 Execution 內存和堆外的 Execution 內存之和。存儲內存也是如此。
總之，Spark內存管理的核心目標是在有限的內存資源下，實現數據緩存的最大化利用和執行計算的高效進行，同時盡量減少由于內存不足導致的數據重算或內存溢出等問題，是整個spark允許可以穩定運行的基礎保障。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-79305-0.html一文詳解Spark內存模型原理，面試輕松搞定
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