Spark 调优之ShuffleManager、Shuffle

Shuffle 概述

影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。

因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。

当然，影响 Spark 性能的还有代码开发、参数设置数以及数据倾斜的解决等，甚至这部分才是大头，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。

所以写好一个优秀高效的代码才是关键。

shuffle 调优 只是锦上添花而已。

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未经优化的HashShuffleManager

这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。

上游每个task 都输出下游task个数的结果文件，下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的文件。

缺点：生成文件个数过多，生成和传输文件数量等于 上游task数量 * 下游task数量 个文件。

对应spark参数如下：

参数	值
spark.shuffle.manager	hash
spark.shuffle.consolidateFiles	false

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经过优化以后的HashShufferManager

上游1个Executor所有task顺序输出下游task个数的结果文件，下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的。

这个过程中有一个shuffleFileGroup 的概念，每个 shuffleFileGroup 会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游 stage 的 task 数量是相同的。

一个 Executor 上有多少个 CPU core，就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个 task 都会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。

结合下图可知，优化后的HashShufferManager减少了中间文件输出，生成和传输 上游executor_num * 下游task数量 个文件

对应spark参数如下：

参数	值
spark.shuffle.manager	hash
spark.shuffle.consolidateFiles	true

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SortShuffleManager 运行原理

SortShuffleManager 有两种的运行机制：

普通运行机制

bypass运行机制

当 shuffle read task 的数量大于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 参数的值时（默认 200），启用 bypass 机制。

普通运行机制

触发条件：shuffle read task 的数量大于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold(默认200)

原理及流程:

1. 数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的 shuffle 算子，可能选用不同的数据结构(Map or Array )。
2. 如果是 reduceByKey 这种聚合类的 shuffle 算子，那么会选用 Map 数据结构，一边通过 Map进行聚合，一边写入内存（这也是为什么某些情况下聚合类算子选用reduceByKey 替换groupbykey）；
3. 如果是普通的 shuffle算子如join，count等，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。
4. 然后，每写一条数据进入内存数据结构之后如果达到了某个临界阈值，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。
5. 在溢写到磁盘文件之前，会先根据 key对内存数据结构中已有的数据进行排序。
6. 排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的 batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批 1万条数据的形式通过 Java 的 BufferedOutputStream写入磁盘文件。
7. 一个 task 将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并，这就是 merge 过程，此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来，生成 1个文件+索引文件（标识了下游各个 task 的数据在文件中的 start offset 与 end offset）。

注：BufferedOutputStream 是 Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘 IO 次数，提升性能。

最终产生的文件数量等于上游task的数量，如上游task 有100个，下有task200个，也只会产生100个文件

对应spark参数如下：

参数	值
spark.shuffle.manager	sort
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold	默认200

bypass 运行机制

触发条件如下：

1. 没有map端聚合（比如 reduceByKey）。
2. 最多有spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold reduce分区。

原理及流程：

1. 上游task 会为每个下游 task 都创建一个内存缓冲，并根据 key 的 hash 值写入对应的缓冲区。
2. 缓冲区满之后溢写到磁盘文件的。
3. 最后，将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。

对比未经优化的 HashShuffleManager：

其实前面的步骤和未经优化的 HashShuffleManager是一摸一样额，只是最后多了一了merge的操作，产生的文件包括一个盘文件和一个索引文件。

最终磁盘文件的数量等于上游task的数量

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shuffle 相关参数调优

参数来源:spark 官方文档

此处只选择部分参数解析

spark.shuffle.file.buffer:32k

释义：在shuffle write task 通过 BufferedOutputStream将数据写到磁盘文件之前，会先写入 buffer 缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。次参数控制改缓冲区的大小。

建议：资源允许的情况下，可以设置的大一点，可以减少减少磁盘 IO 次数，提升性能。

spark.reducer.maxSizeInFlight:48m

释义：从每个reduce任务同时获取的map输出的最大大小，由于每个输出都需要创建一个缓冲区来接收它，因此每个reduce任务的内存开销都是固定的，所以要保持较小的内存，除非您有大量的内存。。

建议：资源允许的情况下，可以设置的大一点，可以减少网络传输的次数，提升性能。

spark.shuffle.io.maxRetries:3

释义：(Netty only)shuffle read task 从 shuffle write task 所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的，如果设置为非零值n，则会自动重试n次由于io相关异常而失败的获取。

这种重试逻辑有助于在面对长时间GC暂停或瞬态网络连接问题时稳定大型改组。

建议：对于超大型的任务，建议调大该参数（比如30+）

spark.shuffle.io.retryWait:5s

释义：(Netty only)两次读取重试之间需要等待多长时间。默认情况下，重试导致的最大延迟为15秒，计算为maxRetries * retryWait。

建议：加大间隔时长（比如 60s），以增加 shuffle 操作的稳定性，对应的可能回导致任务执行时间加长。

spark.memory.useLegacyMode:false

释义：是否启用Spark 1.5及以前使用的遗留内存管理模式。遗留模式严格地将堆空间划分为固定大小的区域，如果应用程序没有进行调优，可能会导致过度溢出。

只有设置为true,会读取下列三个已废弃的内存部分配置:

spark.shuffle.memoryFraction
spark.storage.memoryFraction
spark.storage.unrollFraction

spark.shuffle.memoryFraction:0.2

释义：(不推荐)在spark.memory.useLegacyMode=true时才会启用，shuffle期间Executor 内存中用于聚合和组合的Java堆所占的比例，在任何给定时间，用于shuffle的所有内存映射的集合大小都受此限制，超过此限制，内容将开始溢出到磁盘。

建议：内存充足情况下，而且很少使用持久化操作，且溢出到磁盘频繁，建议调高这个比例，给 shuffle read 的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。

spark.shuffle.manager:sort

释义：该参数用于设置 ShuffleManager 的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort 和tungsten-sort（这个就是所谓的钨丝计划，貌似出了很多bug,玩脱了，至少我没怎么用）。HashShuffleManager 是 Spark 1.2 以前的默认选项，但是 Spark 1.2以及之后的版本默认都是 SortShuffleManager 了。

建议:维持原样，通过后面的两个参数控制是否排序。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold:200

释义：(高级)在基于排序的shuffle manager 中，如果没有map端聚合，并且最多有这么多reduce分区，则避免合并排序数据。

建议：如果shuffle 的确不需要排序操作，可以将这个参数调大一些，大于 shuffle read task 的数量。会自动启用 bypass 机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件（貌似不排序也没少多少...但是时间会比排序少很多就是了）。

spark.shuffle.consolidateFiles：false

释义：如果设置为 true，那么就会开启 consolidate 机制，会大幅度合并 shuffle write 的输出文件，对于 shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘 IO 开销，提升性能。

建议：如果确实不需要排序排序机制，那么设置spark.shffle.manager=hash，测试发现性能比开启了 bypass 机制的 SortShuffleManager要高(猜测可能是多了merge,和索引部分的操作，不过没有验证过)，

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