Apache Spark统一内存管理模型详解

本文将对Spark的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于ApacheSpark2.x进行的。文章仅对统一内存管理模块(UnifiedMemoryManager)进行分析，如对之前的静态内存管理感兴趣，请参阅网上其他文章。我们都知道Spark能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。为了更好地利用Spark，深入地理解其内存管理模型具有非常重要的意义，这有助于我们对Spark进行更好的调优；在出现各种内存问题时，能够摸清头脑，找到哪块内存区域出现问题。下文介绍的内存模型全部指Executor端的内存模型，Driver端的内存模型本文不做介绍。统一内存管理模块包括了堆内内存(On-heap Memory)和堆外内存(Off-heap Memory)两大区域，下面对这两块区域进行详细的说明。

堆内内存(On-heap Memory)

默认情况下，Spark仅仅使用了堆内内存。Executor端的堆内内存区域大致可以分为以下四大块：

Execution内存：主要用于存放Shuffle、Join、Sort、Aggregation等计算过程中的临时数据。
Storage内存：主要用于存储spark的cache数据，例如RDD的缓存、unroll数据。
用户内存（User Memory）：主要用于存储RDD转换操作所需要的数据，例如RDD依赖等信息。
预留内存（Reserved Memory）：系统预留内存，会用来存储Spark内部对象。

整个Executor端堆内内存如果用图来表示的话，可以概括如下：

对上图进行以下说明：

systemMemory=Runtime.getRuntime.maxMemory，其实就是通过参数spark.executor.memory或--executor-memory配置。
reservedMemory在Spark 2.x中是写死的，其值等于300MB，这个值是不能修改的（如果在测试环境下，我们可以通过 spark.testing.reservedMemory参数进行修改）。
usableMemory=systemMemory-reservedMemory，这个就是Spark可用内存。

堆外内存(Off-heap Memory)

Spark 1.6开始引入了Off-heap memory(详见SPARK-11389)。这种模式不在JVM内申请内存，而是调用Java的unsafe相关 API进行诸如C语言里面的malloc()直接向操作系统申请内存，由于这种方式不经过JVM内存管理，所以可以避免频繁的GC，这种内存申请的缺点是必须自己编写内存申请和释放的逻辑。

默认情况下，堆外内存是关闭的，我们可以通过spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并且通过spark.memory.offHeap.size设置堆外内存大小，单位为字节。如果堆外内存被启用，那么Executor内将同时存在堆内和堆外内存，两者的使用互不影响，这个时候Executor中的Execution内存是堆内的Execution内存和堆外的Execution内存之和，同理Storage内存也一样。相比堆内内存，堆外内存只区分Execution内存和Storage内存，其内存分布如下图所示：

上图中的maxOffHeapMemory等于spark.memory.offHeap.size参数配置的。

Execution内存和Storage内存动态调整

在上面两张图中的Execution内存和Storage内存之间存在一条虚线，这是因为在Spark 1.5之前，Execution内存和Storage内存分配是静态的，换句话说就是如果Execution内存不足，即使Storage内存有很大空闲程序也是无法利用到的；反之亦然。这就导致我们很难进行内存的调优工作，我们必须非常清楚地了解Execution和Storage两块区域的内存分布。而目前Execution内存和Storage内存可以互相共享的。也就是说，如果Execution内存不足，而Storage内存有空闲，那么Execution可以从Storage中申请空间；反之亦然。所以上图中的虚线代表Execution内存和Storage内存是可以随着运作动态调整的，这样可以有效地利用内存资源。Execution内存和Storage内存之间的动态调整可以概括如下：

具体的实现逻辑如下：

程序提交的时候我们都会设定基本的Execution内存和Storage内存区域（通过spark.memory.storageFraction参数设置）；在程序运行时，如果双方的空间都不足时，则存储到硬盘；将内存中的块存储到磁盘的策略是按照LRU规则进行的。若己方空间不足而对方空余时，可借用对方的空间（存储空间不足是指不足以放下一个完整的Block）；Execution内存的空间被对方占用后，可让对方将占用的部分转存到硬盘，然后"归还"借用的空间。Storage内存的空间被对方占用后，目前的实现是无法让对方"归还"，因为需要考虑Shuffle过程中的很多因素，实现起来较为复杂；而且Shuffle过程产生的文件在后面一定会被使用到，而Cache在内存的数据不一定在后面使用。

注意，上面说的借用对方的内存需要借用方和被借用方的内存类型都一样，都是堆内内存或者都是堆外内存，不存在堆内内存不够去借用堆外内存的空间。

Task之间内存分布

为了更好地使用使用内存，Executor内运行的Task之间共享着Execution内存。具体的，Spark内部维护了一个HashMap用于记录每个Task占用的内存。当Task需要在Execution内存区域申请numBytes内存，其先判断HashMap里面是否维护着这个Task的内存使用情况，如果没有，则将这个Task内存使用置为0，并且以TaskId为key，内存使用为value加入到HashMap里面。之后为这个Task申请numBytes内存，如果Execution内存区域正好有大于numBytes的空闲内存，则在HashMap里面将当前Task使用的内存加上numBytes，然后返回；如果当前Execution内存区域无法申请到每个Task最小可申请的内存，则当前Task被阻塞，直到有其他任务释放了足够的执行内存，该任务才可以被唤醒。每个Task可以使用Execution内存大小范围为1/2N~1/N，其中N为当前Executor内正在运行的Task个数。一个Task能够运行必须申请到最小内存为(1/2N*Execution内存)；当N=1的时候，Task可以使用全部的Execution内存。

比如如果Execution内存大小为10GB，当前Executor内正在运行的Task个数为5，则该Task可以申请的内存范围为10/(2*5)~10/5，也就是1GB~2GB的范围。

示例

为了更好的理解上面堆内内存和堆外内存的使用情况，这里给出一个简单的例子。

只用了堆内内存

现在我们提交的Spark作业关于内存的配置如下：

--executor-memory 18g

由于没有设置spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction参数，我们可以看到Spark UI关于Storage Memory的显示如下：

上图很清楚地看到Storage Memory的可用内存是10.1GB，这个数是咋来的呢？根据前面的规则，我们可以得出以下的计算：

systemMemory = spark.executor.memory
reservedMemory = 300MB
usableMemory = systemMemory - reservedMemory
StorageMemory= usableMemory * spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction

如果我们把数据代进去，得出以下的结果：

systemMemory = 18Gb = 19327352832 字节
reservedMemory = 300MB = 300 * 1024 * 1024 = 314572800
usableMemory = systemMemory - reservedMemory = 19327352832 - 314572800 = 19012780032
StorageMemory= usableMemory * spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction
= 19012780032 * 0.6 * 0.5 = 5703834009.6 = 5.312109375GB

不对啊，和上面的10.1GB对不上啊。为什么呢？这是因为Spark UI上面显示的Storage Memory可用内存其实等于Execution内存和Storage内存之和，也就是usableMemory * spark.memory.fraction：

StorageMemory= usableMemory * spark.memory.fraction
= 19012780032 * 0.6 = 11407668019.2 = 10.62421GB

还是不对，这是因为我们虽然设置了--executor-memory 18g，但是Spark的Executor端通过Runtime.getRuntime.maxMemory拿到的内存其实没这么大，只有17179869184字节，所以systemMemory=17179869184，然后计算的数据如下：

systemMemory = 17179869184 字节
reservedMemory = 300MB = 300 * 1024 * 1024 = 314572800
usableMemory = systemMemory - reservedMemory = 17179869184 - 314572800 = 16865296384
StorageMemory= usableMemory * spark.memory.fraction
= 16865296384 * 0.6 = 9.42421875 GB

我们通过将上面的16865296384 * 0.6字节除于1024 * 1024 * 1024转换成9.42421875 GB，和UI上显示的还是对不上，这是因为 Spark UI是通过除于1000 * 1000 * 1000将字节转换成GB，如下：

systemMemory = 17179869184 字节
reservedMemory = 300MB = 300 * 1024 * 1024 = 314572800
usableMemory = systemMemory - reservedMemory = 17179869184 - 314572800 = 16865296384
StorageMemory= usableMemory * spark.memory.fraction
= 16865296384 * 0.6 字节 = 16865296384 * 0.6 / (1000 * 1000 * 1000) = 10.1GB

现在终于对上了。具体将字节转换成GB的计算逻辑如下(core模块下下面的/core/src/main/resources/org/apache/spark/ui/static/utils.js)：

function formatBytes(bytes, type) {
if (type !== 'display') return bytes;
if (bytes == 0) return '0.0 B';
var k = 1000;
var dm = 1;
var sizes = ['B', 'KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB', 'EB', 'ZB', 'YB'];
var i = Math.floor(Math.log(bytes) / Math.log(k));
return parseFloat((bytes / Math.pow(k, i)).toFixed(dm)) + ' ' + sizes[i];
}

我们设置了 --executor-memory 18g，但是Spark的Executor端通过Runtime.getRuntime.maxMemory拿到的内存其实没这么大，只有17179869184字节，这个数据是怎么计算的？Runtime.getRuntime.maxMemory是程序能够使用的最大内存，其值会比实际配置的执行器内存的值小。这是因为内存分配池的堆部分分为Eden、Survivor和Tenured三部分空间，而这里面一共包含了两个Survivor区域，而这两个Survivor区域在任何时候我们只能用到其中一个，所以我们可以使用下面的公式进行描述：

ExecutorMemory = Eden + 2 * Survivor + Tenured

Runtime.getRuntime.maxMemory = Eden + Survivor + Tenured

上面的17179869184字节可能因为你的GC配置不一样得到的数据不一样，但是上面的计算公式是一样的。

用了堆内和堆外内存

现在如果我们启用了堆外内存，情况咋样呢？我们的内存相关配置如下：

spark.executor.memory 18g
spark.memory.offHeap.enabled true
spark.memory.offHeap.size 10737418240

从上面可以看出，堆外内存为10GB，现在Spark UI上面显示的Storage Memory可用内存为 20.9GB，如下：

其实Spark UI上面显示的Storage Memory可用内存等于堆内内存和堆外内存之和，计算公式如下：

堆内
systemMemory = 17179869184 字节
reservedMemory = 300MB = 300 * 1024 * 1024 = 314572800
usableMemory = systemMemory - reservedMemory = 17179869184 - 314572800 = 16865296384
totalOnHeapStorageMemory = usableMemory * spark.memory.fraction
= 16865296384 * 0.6 = 10119177830
堆外
totalOffHeapStorageMemory = spark.memory.offHeap.size = 10737418240
StorageMemory = totalOnHeapStorageMemory + totalOffHeapStorageMemory
= (10119177830 + 10737418240) 字节
= (20856596070 / (1000 * 1000 * 1000)) GB