[Spark性能调优] 源码补充 : Spark 2.1.X 中 Unified 和 Static MemoryManager

本课主题

• Static MemoryManager 的源码鉴赏　　
• Unified MemoryManager 的源码鉴赏

引言

从源码的角度了解 Spark 内存管理是怎么设计的，从而知道应该配置那个参数让程序运行更适合你的实际需要，我们为什么要把 Spark Memory 这块内存调大，原因很简单，理论上讲你调得愈来，你占用的空间愈大，程序运行时所产生的 IO 就会愈来愈少，理论可以参考第四章 : Spark 中 JVM 内存使用及配置内幕详情。这一章是对于理论的源码补充！希望这篇文章能为读者带出以下的启发：

• 了解 MemoryManger: Unified Memory Manager, Static Memory Manager 以及它们的核心功能与方法
• 了解 MemoryPool: StorageMemoryPool 和 ExecutionMemoryPool 以及它们的核心功能与方法

Spark 2.1.0 中两种内存管理的源码剖析

回顾上一章所讲的 Spark Shuffle 内存分配理论，我们知道 Spark Shuffle 的内存管理有两种：一种是联合内存管理器 (Spark Unified Memory)、一种是静态内存管理器 (Spark Static Memory)，首先这两个类都是继承著 MemoryManager，MemoryManager 是一个抽象类，它这样设计很容易理解呀，我们应用程序中使用接口就是为了包容未来的变化，因为现在只有两个内存管理器，将来可能会有好几种内存控制器。

MemoryManager 主要有几个功能：

• 记录用了多少 StorageMemory 和 ExecutionMemory
• 申请 Storage、Execution 和 Unroll Memory：acquireStorageMemory, acquireExectionMemory, acquireUnrollMemory
• 释放 Storage 和 Execution Memory

抽象类 MemoryManager

1. 首先看看 MemoryManger ，它会强制管理储存(Storage)和执行(Execution)之间的内存使用，从 MemoryManager 申请可以把剩馀空间借给对方。所有 Task 的运行就是 ShuffleTask 的运行，ExecutionMemory是指 Shuffles，joins，sorts 和 aggregation 的操作；而 StorageMemory 是缓存和广播数据相关的，每一个 JVM 会产生一个 MemoryManager 来负责管理内存。MemoryManager 构造时，需要指定 onHeapStorageMemeory和 onHeapExecutionMemory 的参数。
   [下图是 MemoryManager.scala 中 抽象类 MemoryManager 接收的参数]
   
2. 在 MemoryManager 对象构造的时候创建 StorageMemoryPool 和 ExecutionMemoryPool 对象，用来管理了 Storage 和 Execution 的内存分配。
   [下图是 MemoryManager.scala 中 OnHeapStorageMemoryPool, OffHeapStorageMemoryPool, OnHeapExecutionMemoryPool, OffHeapExecutionMemoryPool 变量]
   
   这里是 StorageMemory 用来记录 Storage 使用了多少内存
   [下图是 StorageMemoryPool.scala 中 memoryUsed 方法]
   
   这里是 ExecutionMemory 用来记录 Execution 使用了多少内存，它创建一些 HashMap 来存储每个 Task 的内存使用量，把 Map 中的所有 Value 加起来便用当前 ExecutionMemory 的总使用量。
   [下图是 ExecutionMemoryPool.scala 中 memoryUsed 方法]
   
3. MemoryStore 也是被 BlockManager 管理的，以下是其中一个 MemoryStore 调用 acquireStorageMemory 方法的源代码，一个 Block 怎么实代化可以参考 [Spark内核] 第38课：BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密[下图是 MemoryStore.scala 中 putBytes 方法]
   
4. 现在 Spark 2.1 默认的 MemoryManager 是 UnifiedMemoryManager，你可以看到下里有一段条件判断的逻辑，如果 spark.memory.userLegacyMode 是 true 的话，MemeoryManager 便是 StaticMemoryManager，否则的话就是 Spark Unified Memory。
   [下图是 SparkEnv.scala 中 memoryManager 变量]
   
5. 在 MemoryManager 中有一个很关键的代码，如果你想使用 OffHeap 作为储存的话，你必需设置 spark.memory.offHeap.enabled 为 true，还有确定你的 offHeap 系统的空间必须大于 0。
   [下图是 MemoryManager.scala 中 tungstenMemoryMode 变量]
   

Static MemoryManager 的源码鉴赏

1. 默认空间的计算方式
   [下图是 StaticMemoryManager.scala 中 getMaxStorageMemory 方法]
   
   [下图是 StaticMemoryManager.scala 中 maxUnrollMemory 变量]
   
2. acquireStorageMemory
   [下图是 StaticMemoryManager.scala 中 acquireStorageMemory 方法]
   
3. acquireExecutionMemory
   [下图是 StaticMemoryManager.scala 中 acquireExecutionMemory 方法]
   
4. acquireUnrollMemory
   [下图是 StaticMemoryManager.scala 中 acquireUnrollMemory 方法]
   

Unified MemoryManager 的源码鉴赏

1. UnifiedMemoryManager 构造时调用工厂方法 apply( )，默认是把 Storage空间的50％给 Execution
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 UnifiedMemoryManager 构造参数]
   
   你可以很清楚的看见：默认的 Reserved System Memory 是 300M，然后默认的 HeapStorageRegionSize 是 MaxMemory x 50％，如果实现了 OffHeapExecutionMemoryPool 你觉得会不会有从 StorageMemory 获得储存这个概念? 实际上不需要找 Storage 借空间。如果是 ShuffleTask 计算比较复杂的情况，使用 Unified Memory Management 会取得更好的效率，但是如果说计算的业务逻辑需要更大的缓存空间，此时使用 StaticMemoryManagement 效果会更好。
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 UnifiedMemoryManager 伴生对象里的 RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES 参数和 apply 方法]
   
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 UnifiedMemoryManager 伴生对象里的 getMaxMemory 方法]
   
2. 上一章讨论过在 Unified 机制下有两种方法 Execution 会向 Storage 借空间，现在配合源码来证明这个说法。Unified Memory Manager 有两个核心方法，第一个是 acquiredExecutionMemeory 和 acquireStorageMemory，当 ExecutionMemory 有剩馀空间时可以借给 StorageMemory，然后通过调用 StorageMemoryPool 的 acquireMemory 方法向 storageMemoryPool 申请空间。
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 acquireStorageMemory 方法]
   
   [下图是 ExecutionMemoryPool.scala 中 acquireMemory 方法]
   
3. acquiredExecutionMemory 主要是为当前的执行任务去获得的执行空间，它首先会根据我们的 onHeap 和 offHeap 这两种不同的方式来进行配。
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 acquireExecutionMemory 方法]
   
4. 在MemoryManager 构造的时候也分配一定的内存空间 poolSize
   [下图是 MemoryManager.scala 中调用了 incremenPoolSize 方法]
   
   [下图是 MemoryPool.scala 中 incremenPoolSize 方法]
   
5. 调用 computeMaxExecutionPoolSize 方法向 ExecutionPool 申请资源。过程中会调用 maybeGrowExecutionPool来判断需要多少内存，包括计算内存空间的空闲资源与Storage曾经占用的空间。
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 computeMaxExecutionPoolSize 方法]
   
   maybeGrowExecutionPool 方法会首先判断申请的内存申请资源是大于0，然后判断是剩馀空间和 Storage曾经占用的空间多，把需要的内存资源量提交给 StorageMemoryPool 的 freeSpaceToShrinkPool 方法。
   [下图是 UnifiedMemoryManager.scala 中 maybeGrowExecutionPool 方法]
   
   然后会判断是当前 FreeSpace 能不能满足 Execution 的需要，如果无法满足则调用 MemoryStore的evictVlocksToFreeSpace方法在 StorageMemoryPool 中挤掉一部份数据。
   [下图是 StorageMemoryPool.scala 中 freeSpaceToShrinkPool 方法]
   
6. 调用 ExecutionPool 的 acquireMemory 方法向 ExecutionPool 申请内存资源，每个 Task 理论上讲一般能使用的大小是从 poolSize /(2 x numActiveTasks) 到 maxPoolSize/numActiveTasks
   [下图是 ExecutionMemoryPool.scala 中 acquireMemory 方法]
   
   

參考資料

资料来源来至 DT大数据梦工厂 大数据商业案例以及性能调优 
第31课：彻底解密Spark 2.1.X中Shuffle中内存管理源码解密：StaticMemory和UnifiedMemory

Spark源码图片取自于 Spark 2.1.0版本