Spark OFF_HEAP

2019年6月8日 137次阅读 来源: AlbertCheng

在文章的开头，安利一下我自己的github上的一个项目：AlluxioBlockManager，同时还有我的github上的博客：blog
这个项目的作用是替代Spark2.0以前默认的TachyonBlockManager，稍后解释为什么要重新开发AlluxioBlockManager，以及Spark2.0的off_heap。

OFF_HEAP

Spark中RDD提供了几种存储级别，不同的存储级别可以带来不同的容错性能，例如 MEMORY_ONLY,MEMORY_ONLY_SER_2…其中，有一种特别的是OFF_HEAP
off_heap的优势在于，在内存有限的条件下，减少不必要的内存消耗，以及频繁的GC问题，提升程序性能。
Spark2.0以前，默认的off_heap是Tachyon，当然，你可以通过继承ExternalBlockManager 来实现你自己想要的任何off_heap。
这里说Tachyon，是因为Spark默认的TachyonBlockManager开发完成之后，就再也没有更新过，以至于Tachyon升级为Alluxio之后移除不使用的API，导致Spark默认off_heap不可用，这个问题Spark社区和Alluxio社区都有反馈：ALLUXIO-1881

Spark2.0的off_heap

从spark2.0开始，社区已经移除默认的TachyonBlockManager以及ExternalBlockManager相关的API：SPARK-12667。
那么，问题来了，在Spark2.0中，OFF_HEAP是怎么处理的呢？数据存在哪里？
上代码：
首先，在StorageLevel里面，不同的存储级别解析成不同的构造函数，从OFF_HEAP的构造函数可以看出来，OFF_HEAP依旧存在。

Object StorageLevel {
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)
              ......  ........
}

在org.apache.spark.memory中，有一个MemoryMode，MemoryMode标记了使用ON_HEAP还是OFF_HEAP,在org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore中，根据MemoryMode类型来调用不同的存储

def putBytes[T: ClassTag](    
  blockId: BlockId,    
  size: Long,    
  memoryMode: MemoryMode,
   _bytes: () => ChunkedByteBuffer): Boolean = {
      .............
      val entry = new SerializedMemoryEntry[T](bytes, memoryMode, implicitly[ClassTag[T]])
      entries.synchronized { 
         entries.put(blockId, entry)
      }
      .............
  }

再看MemoryStore中存数据的方法：putIteratorAsBytes

val allocator = memoryMode match {  
  case MemoryMode.ON_HEAP => ByteBuffer.allocate _ 
  case MemoryMode.OFF_HEAP => Platform.allocateDirectBuffer _
}

终于找到Spark2.0中off_heap的底层存储了：Platform是利用java unsafe API实现的一个访问off_heap的类。

总结

spark2.0 off_heap就是利用java unsafe API实现的内存管理。
优点：依然可以减少内存的使用，减少频繁的GC，提高程序性能。
缺点：从代码中看到，使用OFF_HEAP并没有备份数据，也不能像alluxio那样保证数据高可用，丢失数据则需要重新计算。

    原文作者：AlbertCheng
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/c6f6d4071560
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