必须要懂的Spark内存管理模型

0、前 言

Apache Spark是目前大数据领域主流的内存计算引擎，无论是在批处理还是实时流处理方面都有着广泛的应用。我们跑作业的时候，首先要给Spark Job分配一定的资源，比如一个executor分配5G内存，有时候我们会纠结于executor的内存有多少用于了实际计算。因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。

在Spark 1.5及之前版本中，内存管理默认实现是StaticMemoryManager，称为静态内存管理。从Spark 1.6.0版本开始，Spark默认采用一种新的内存管理模型UnifiedMemoryManager，称为统一内存管理，其特点是可以动态调整Execution和Storage的内存，参见SPARK-10000，因此又称为动态内存管理。本文我们就以Executor为例，介绍一下Spark的统一内存管理。

1、Spark内存管理

首先我们看一下Spark的内存使用，主要分为两类：Execution Memory和Storage Memory。其中，Execution Memory主要用于计算，如shuffles、joins、sorts及aggregations等操作，Storage Memory主要用于cache数据和在集群内部传输数据。

Executor默认只使用堆内内存(On-heap Memory)。为了进一步优化内存的使用，Spark引入了堆外内存(Off-heap Memory)，默认是关闭状态。接下来，将详细说明Spark Executor堆内内存与堆外内存的具体情况。

1.1 On-heap Memory

Spark Executor通过spark.executor.memory或--executor-memory配置的内存为堆内内存，可以分为以下四块区域：

• Execution Memory：主要用于shuffles、joins、sorts及aggregations等计算操作，又称为Shuffle Memory。
• Storage Memory：主要用于cache数据、unroll数据，有时也被称为Cache Memory。
• User Memory：用户内存，主要用于存储内部元数据、用户自定义的数据结构等，根据用户实际定义进行使用。
• Reserved Memory：默认300M的系统预留内存，主要用于程序运行，参见SPARK-12081。
  
  

各个区域内存情况，如下图所示：

以上图解中，参数说明如下：

• 参数spark.memory.fraction在Spark 1.6版本中默认0.75，即Spark Memory（Execution Memory + Storage Memory）默认占整个usableMemory（systemMemory - Reserved Memory）内存的75%，而在Spark 2.x版本中默认0.6，默认占usableMemory内存的60%。
  
  

• 参数spark.memory.storageFraction默认0.5，代表Storage Memory占用Spark Memory百分比，(1 - spark.memory.storageFraction)代表Execution Memory占用Spark Memory百分比，默认值0.5表示Spark Memory中Execution Memory和Storage Memory各占一半。
  
  

1.2 Off-heap Memory

为了进一步优化内存的使用，减小GC开销，Spark 1.6版本还增加了对Off-heap Memory的支持，参见SPARK-11389，但Off-heap Memory默认是关闭的，开启须设置参数spark.memory.offHeap.enabled为true，并通过参数spark.memory.offHeap.size设置堆外内存大小，单位为字节。

堆外内存划分上没有了用户内存与预留内存，只包含Execution Memory和Storage Memory两块区域，内存情况如下图所示：

以上图解中，maxOffHeapMemory大小就是spark.memory.offHeap.size的值，spark.memory.storageFraction默认值不变。

3、动态内存分配

在如上两个图解中，我们可以看到Execution Memory与Storage Memory之间有一条可以上下移动的虚线，说明Execution Memory与Storage Memory不是固定不变的，彼此之间可以相互共享，这便是Spark动态内存管理的含义。Spark 1.5及之前版本，两者是固定不变的，即前文提及的静态内存管理。

意思是说，当Execution Memory有空闲，Storage Memory不足时，Storage Memory可以借用Execution Memory，反之亦然。Execution Memory可以让Storage Memory写到磁盘，收回被占用的空间。如果Storage Memory被Execution Memory借用，因为实现上的复杂度，却收回不了空间。

4、Legacy Mode

Spark 1.6版本开始，默认使用动态（统一）内存管理模型，但之前的静态内存管理模型（StaticMemoryManager）仍然保留，通过称为Legacy模式的参数spark.memory.useLegacyMode控制，默认false为不开启静态内存管理。

5、总 结

Apache Spark从1.6.0版本开始，其内存管理模块默认采用了动态内存管理模型，一直延续使用到Spark 2.x。本文参考了社区的一些分享，结合相关图解，从Spark总体内存使用、堆内内存、堆外内存等几个方面，重点对Spark的动态内存管理这块做了简单介绍。

作者：Andy

​来源：大数据手稿笔记