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# 08 | 内存管理：Spark如何使用内存？
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你好，我是吴磊。
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在[第6讲](https://time.geekbang.org/column/article/420399)，我们拜访了斯巴克建筑集团的分公司，熟悉了分公司的办公环境与人员配置，同时用“工地搬砖的任务”作类比，介绍了Spark Shuffle的工作原理。
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今天这一讲，我们再次来到分公司，去看看斯巴克公司都在承接哪些建筑项目，以及这些项目是如何施工的。通过熟悉项目的施工过程，我们一起来学习Spark的内存管理。
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相比其他大数据计算引擎，关于Spark的特性与优势，想必你听到最多的字眼，就是“内存计算”。**合理而又充分地利用内存资源**，是Spark的核心竞争力之一。因此，作为开发者，我们弄清楚Spark是如何使用内存的，就变得非常重要。
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好啦，闲言少叙，请你戴好安全帽，跟我一起再次去拜访斯巴克集团分公司吧。不过，在正式“拜访”之前，我们还有一项准备工作要做，那就是先了解清楚Spark的内存区域是怎样划分的。
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## Spark内存区域划分
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对于任意一个Executor来说，Spark会把内存分为4个区域，分别是Reserved Memory、User Memory、Execution Memory和Storage Memory。
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其中，Reserved Memory固定为300MB，不受开发者控制，它是Spark预留的、用来存储各种 Spark 内部对象的内存区域；User Memory用于存储开发者自定义的数据结构，例如RDD算子中引用的数组、列表、映射等等。
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Execution Memory用来执行分布式任务。分布式任务的计算，主要包括数据的转换、过滤、映射、排序、聚合、归并等环节，而这些计算环节的内存消耗，统统来自于Execution Memory。
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Storage Memory用于缓存分布式数据集，比如RDD Cache、广播变量等等。关于广播变量的细节，我们留到第10讲再去展开。RDD Cache指的是RDD物化到内存中的副本。在一个较长的DAG中，如果同一个RDD被引用多次，那么把这个RDD缓存到内存中，往往会大幅提升作业的执行性能。我们在这节课的最后会介绍RDD Cache的具体用法。
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不难发现，Execution Memory和Storage Memory这两块内存区域，对于Spark作业的执行性能起着举足轻重的作用。因此，**在所有的内存区域中，Execution Memory和Storage Memory是最重要的，也是开发者最需要关注的**。
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在 Spark 1.6 版本之前，Execution Memory 和 Storage Memory的空间划分是静态的，一旦空间划分完毕，不同内存区域的用途与尺寸就固定了。也就是说，即便你没有缓存任何 RDD 或是广播变量，Storage Memory 区域的空闲内存也不能用来执行映射、排序或聚合等计算任务，宝贵的内存资源就这么白白地浪费掉了。
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考虑到静态内存划分的弊端，在 1.6 版本之后，Spark 推出了**统一内存管理模式**，在这种模式下，Execution Memory 和 Storage Memory 之间可以相互转化。这是什么意思呢？接下来，我们一起走进斯巴克集团分公司，看看不同内存区域相互转化的逻辑。
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## 不同内存区域的相互转化
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刚一走进分公司的大门，我们就能看到工人们在工地上如火如荼的忙碌景象。走近一问，才知道他们承接了一个“集装箱改装活动房”的建筑项目。顾名思义，这个项目的具体任务，就是把集装箱改装成活动房。
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活动房的制作过程并不复杂，只需一系列简单的步骤，就能把集装箱改装为小巧而又别致的活动房，这些步骤包括清洗、切割开窗、切割开门、刷漆、打隔断、布置家居、装饰点缀。活动房的制作在工地上完成，成功改装的活动房会被立即拉走，由货运卡车运往集团公司的物流集散地。
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好了，介绍完集装箱改装活动房的项目，我们必须要交代一下这个项目与Spark之间的关联关系。毕竟，再有趣的故事，也是用来辅助咱们更好地学习Spark嘛。
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项目中涉及的原材料、施工步骤与Spark之间的类比关系，我把它整理到了下面的这张表格中：
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从表中可以看到，集装箱相当于是RDD数据源，而切割门窗等施工步骤，对应的正是各式各样的RDD算子。而工地用于提供施工场所，这与计算节点内存提供数据处理场所的作用如出一辙。这么看下来，集装箱改装活动房的项目，就可以看作是Spark作业，或者说是Spark应用。
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接下来，我们来考察一下这个项目的施工过程。走近工地，我们发现工地上赫然划着一条红色的虚线，把工地一分为二。虚线的左侧，堆放着若干沾满泥土的集装箱，而工地的右侧，则是工人们在集装箱上叮叮当当地做着改装，有的集装箱已经开始布置家居，有的还在切割门窗。
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看到地上的红线，我们不免好奇，走近前去问，工头为我们道清了原委。
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按理说，像集装箱、家具这些生产资料都应该放在临时仓库（节点硬盘）的，工地（节点内存）原则上只用来进行改装操作。不过，工地离临时仓库还有一段距离，来回运输不太方便。
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为了提升工作效率，工地被划分成两个区域。在上图中，红线左边的那块地叫作暂存区（Storage Memory），专门用来暂存建筑材料；而右边的那部分叫作操作区（Execution Memory），用来给工人改装集装箱、制作活动房。
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之所以使用虚线标记，原因就在于，两块区域的尺寸大小并不是一成不变的，当一方区域有空地时，另一方可以进行抢占。
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举例来说，假设操作区只有两个工人（CPU 线程）分别在改装集装箱，此时操作区空出来可以容纳两个物件的空地，那么这片空地就可以暂时用来堆放建筑材料，暂存区也因此得到了实质性的扩张。
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不过，当有足够的工人可以扩大生产的时候，比如在原有两个工人在作业的基础上，又来了两个工人，此时共有4个工人可以同时制作活动房，那么红色虚线到蓝色实线之间的任何物件（比如上图的沙发和双人床），都需要腾出到临时仓库，腾空的区域交给新来的两个工人改装集装箱。毕竟，改装集装箱、制作活动房，才是项目的核心任务。
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相反，如果暂存区堆放的物件比较少、留有空地，而工人又比较充裕，比如有6个工人可以同时进行改装，那么此时暂存区的空地就会被操作区临时征用，给工人用来制作活动房。这个时候，操作区实际上也扩大了。
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当有更多的物件需要堆放到暂存区的时候，扩张的操作区相应地也需要收缩到红色虚线的位置。不过，对于红色实线与红色虚线之间的区域，我们必须要等到工人们把正在改装的活动房制作完毕（Task Complete），才能把这片区域归还给暂存区。
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好啦，活动房的项目到这里就介绍完了。不难发现，操作区类比的是 Execution Memory，而暂存区其实就是 Storage Memory。Execution Memory 和 Storage Memory 之间的抢占规则，一共可以总结为 3 条：
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* 如果对方的内存空间有空闲，双方可以互相抢占；
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* 对于Storage Memory抢占的Execution Memory部分，当分布式任务有计算需要时，Storage Memory必须立即归还抢占的内存，涉及的缓存数据要么落盘、要么清除；
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* 对于Execution Memory抢占的Storage Memory部分，即便Storage Memory有收回内存的需要，也必须要等到分布式任务执行完毕才能释放。
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介绍完Execution Memory与Storage Memory之间的抢占规则之后，接下来，我们来看看不同内存区域的初始大小是如何设置的。
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## 内存配置项
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总体来说，Executor JVM Heap的划分，由图中的3个配置项来决定：
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其中spark.executor.memory是**绝对值**，它指定了Executor进程的**JVM Heap总大小**。另外两个配置项，spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction都是**比例值**，它们指定了划定不同区域的**空间占比**。
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spark.memory.fraction用于标记Spark处理分布式数据集的内存总大小，这部分内存包括Execution Memory和Storage Memory两部分，也就是图中绿色的矩形区域。（M – 300）\* （1 – mf）刚好就是User Memory的区域大小，也就是图中蓝色区域的部分。
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spark.memory.storageFraction则用来进一步区分Execution Memory和Storage Memory的初始大小。我们之前说过，Reserved Memory固定为300MB。（M – 300）\* mf \* sf是Storage Memory的初始大小，相应地，（M – 300）\* mf \* （1 – sf）就是Execution Memory的初始大小。
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熟悉了以上3个配置项，作为开发者，我们就能有的放矢地去调整不同的内存区域，从而提升内存的使用效率。我们在前面提到，合理地使用RDD Cache往往能大幅提升作业的执行性能，因此在这一讲的最后，我们一起来学习一下RDD Cache的具体用法。
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## RDD Cache
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在一个Spark作业中，计算图DAG中往往包含多个RDD，我们首先需要弄清楚什么时候对哪个RDD进行Cache，盲目地滥用Cache可不是明智之举。我们先说结论，**当同一个RDD被引用多次时，就可以考虑对其进行Cache，从而提升作业的执行效率**。
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我们拿第1讲中的Word Count来举例，完整的代码如下所示：
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```scala
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import org.apache.spark.rdd.RDD
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val rootPath: String = _
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val file: String = s"${rootPath}/wikiOfSpark.txt"
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// 读取文件内容
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val lineRDD: RDD[String] = spark.sparkContext.textFile(file)
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// 以行为单位做分词
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val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
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val cleanWordRDD: RDD[String] = wordRDD.filter(word => !word.equals(""))
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// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式
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val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.map(word => (word, 1))
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// 按照单词做分组计数
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val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD.reduceByKey((x, y) => x + y)
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// 打印词频最高的5个词汇
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wordCounts.map{case (k, v) => (v, k)}.sortByKey(false).take(5)
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// 将分组计数结果落盘到文件
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val targetPath: String = _
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wordCounts.saveAsTextFile(targetPath)
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```
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细心的你可能发现了，我们今天的代码，与第1讲中的代码实现不同。我们在最后追加了saveAsTextFile落盘操作，这样一来，wordCounts这个RDD在程序中被引用了两次。
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如果你把这份代码丢进spark-shell去执行，会发现take和saveAsTextFile这两个操作执行得都很慢。这个时候，我们就可以考虑通过给wordCounts加Cache来提升效率。
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那么问题来了，Cache该怎么加呢？很简单，你只需要在wordCounts完成定义之后，在这个RDD之上依次调用cache和count即可，如下所示：
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```scala
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// 按照单词做分组计数
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val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD.reduceByKey((x, y) => x + y)
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wordCounts.cache// 使用cache算子告知Spark对wordCounts加缓存
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wordCounts.count// 触发wordCounts的计算，并将wordCounts缓存到内存
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// 打印词频最高的5个词汇
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wordCounts.map{case (k, v) => (v, k)}.sortByKey(false).take(5)
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// 将分组计数结果落盘到文件
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val targetPath: String = _
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wordCounts.saveAsTextFile(targetPath)
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```
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由于cache函数并不会立即触发RDD在内存中的物化，因此我们还需要**调用count算子来触发这一执行过程**。添加上面的两条语句之后，你会发现take和saveAsTextFile的运行速度明显变快了很多。强烈建议你在spark-shell中对比添加Cache前后的运行速度，从而直观地感受RDD Cache对于作业执行性能的提升。
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在上面的例子中，我们通过在RDD之上调用cache来为其添加缓存，而在背后，**cache函数实际上会进一步调用persist（MEMORY\_ONLY）来完成计算**。换句话说，下面的两条语句是完全等价的，二者的含义都是把RDD物化到内存。
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```scala
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wordCounts.cache
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wordCounts.persist(MEMORY_ONLY)
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```
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就添加Cache来说，相比cache算子，persist算子更具备普适性，结合多样的存储级别（如这里的MEMORY\_ONLY），persist算子允许开发者灵活地选择Cache的存储介质、存储形式以及副本数量。
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Spark支持丰富的存储级别，每一种存储级别都包含3个最基本的要素。
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* 存储介质：数据缓存到内存还是磁盘，或是两者都有
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* 存储形式：数据内容是对象值还是字节数组，带 SER 字样的表示以序列化方式存储，不带 SER 则表示采用对象值
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* 副本数量：存储级别名字最后的数字代表拷贝数量，没有数字默认为 1 份副本。
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我把Spark支持的存储级别总结到了下表，其中打钩的地方，表示某种存储级别支持的存储介质与存储形式，你不妨看一看，做到心中有数。
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通过上表对琳琅满目的存储级别进行拆解之后，我们就会发现，它们不过是存储介质、存储形式和副本数量这3类基本要素的排列组合而已。上表列出了目前Spark支持的所有存储级别，通过它，你可以迅速对比查找不同的存储级别，从而满足不同的业务需求。
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## 重点回顾
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今天这一讲，你需要掌握Executor JVM Heap的划分原理，并学会通过配置项来划分不同的内存区域。
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具体来说，Spark把Executor内存划分为4个区域，分别是Reserved Memory、User Memory、Execution Memory和Storage Memory。
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通过调整spark.executor.memory、spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction这3个配置项，你可以灵活地调整不同内存区域的大小，从而去适配Spark作业对于内存的需求。
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再者，在统一内存管理模式下，Execution Memory与Storage Memory之间可以互相抢占，你需要弄清楚二者之间的抢占逻辑。总结下来，内存的抢占逻辑有如下3条：
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* 如果对方的内存空间有空闲，双方可以互相抢占；
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* 对于Storage Memory抢占的Execution Memory部分，当分布式任务有计算需要时，Storage Memory必须立即归还抢占的内存，涉及的缓存数据要么落盘、要么清除；
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* 对于Execution Memory抢占的Storage Memory部分，即便Storage Memory有收回内存的需要，也必须要等到分布式任务执行完毕才能释放。
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最后，我们介绍了RDD Cache的基本用法，当一个RDD在代码中的引用次数大于1时，你可以考虑通过给RDD加Cache来提升作业性能。具体做法是在RDD之上调用cache或是persist函数。
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其中persist更具备普适性，你可以通过指定存储级别来灵活地选择Cache的存储介质、存储形式以及副本数量，从而满足不同的业务需要。
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## 每课一练
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好啦，这节课就到这里了，我们今天的练习题是这样的：
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给定如下配置项设置，请你计算不同内存区域（Reserved、User、Execution、Storage）的空间大小。
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欢迎你在评论区分享你的答案。如果这一讲对你有帮助，也欢迎你把这一讲分享给自己的朋友，我们下一讲再见。
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