Spark内存管理

近期在调实验，发现了一个Java.lang.nullPointerException异常， 导致部分task挂掉，最终通过调节参数内存管理参数成功解决。下面总结一下Spark中的内存管理机制。   

从Spark1.6.0开始，Spark的内存管理采用了和之前不同的方式，采用了一种新的内存管理模式叫做统一内存管理，UnifiedMemoryManager。而1.6.0版本之前的Spark的内存管理是静态内存管理，通过实现StaticMemoryManager类（legacy）来实现内存管理。在1.6.0模式下，legacy被默认设置为假。在使用1.6.0以及以后的版本时，如果想使用之前的管理模式，可以通过把参数spark.memory.useLegacyMode为true来实现。  

./spark-submit --master spark://master:7077 --conf spark.memory.useLegacyMode=true --conf spark.storage.memoryFraction=0.4 --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.4 ...

首先看一下在1.6.0版本之前，对于一个Executor来说，内存中有哪几个组成部分。

1.ExecutorMemory。这片区域主要是供shuffle使用。常见的会产生shuffle的spark算子有reduceByKey，groupByKey，join,sort等等，通过spark.shuffle.memoryFraction来设置（默认为0.2）。如果代码中有大量的shuffle操作，可以调大这一部分所占比重。

2.StorageMemory。这片内存区域只要是供持久化使用，解决block cache（cache,presisit），通过参数spark.storage.memory来设置（默认为0.6），如果有大量的持久化操作，建议调大这一部分的比重。

3.otherMemory。给系统预留的，默认为0.2。

在1.6.0版本之后，采用了统一内存管理模式，首先通过一张图来看一下内存中的三个主要区域（图片来源网络，侵删）：

主要分为三部分：Reserved Memory, User Memory和Spark Memory。

1.Reserved Memory。这一部分是为系统预留的，大小也是被硬编码的，在spark1.6.0版本中，它的大小为300M。这一部分是不可能被改变的，除非重新编译源码或者设置spark.testing.reservedMemory来重新改变它的大小（没有这么做的必要），这一部分不会被spark用来干任何事情。

2.User Memory。这一部分是分配Spark Memory内存之后的部分，这一部分用来干什么完全取决于用户，用户可以用它来存储一些数据结构或者保存hash表等。这一部分spark不会管你用来干嘛，也不会管这一部分是否内存溢出。

3.Spark Memory。这一部分是被spark管理的。大小的计算方式为： (“Java Heap” – 300MB) * 0.75。可以通过设置参数spark.memory.fraction=0.8来改变这一部分的比例。例如：如果堆内存大小有4G，将有2847MB的Spark Memory,Spark Memory=(4*1024MB-300)*0.75=2847MB。这部分内存会被分成两部分：Storage Memory和Execution Memory，而且这两部分的边界由spark.memory.storageFraction参数设定，默认是0.5即50%。新的内存管理模型中的优点是，这个边界不是固定的，在内存压力下这个边界是可以移动的。如一个区域内存不够用时可以从另一区域借用内存。

1.Storage Memory。和之前版本的差不多，这一部分用来存储持久化数据，但是他同时也可以用来缓存spark数据也可以用来unroll序列化数据的临时空间。广播变量以block的形式也存储在这里。

2.Execution Memory。这部分内存用存储执行task过程中的一些对象。例如shuffle和map端的中间缓存，也可以用来存储hash aggregation过程的hash table，内存不足的时候溢写到磁盘。

下面介绍一下边界移动的具体方式。从Execution Memory的本质来看，这一部分的数据是不能被挤出去的，因为这一部分存储的是计算的中间结果，如果被挤占，那么将存在数据的丢失问题。但是Storage Memory不一样，如果被挤占，将会重新从RDD中去读取。所以总计起来，记住一点就是：

Execution Memory只要不够用了就可以向Storage Memory挤占空间不管Storage Memory有没有空余，而Storage Memory只能当Execution Memory有空余时才可以借用但不能抢占。

我们同样可以设置参数来控制这两部分的大小。

参考：

1.spark1.6内存管理http://www.cnblogs.com/dreamfly2016/p/5720526.html

2. Spark性能优化第十季之全球独家揭秘Spark统一内存管理http://blog.csdn.net/sundujing/article/details/51437433