1. 什么是 Shuffle
当一个父 RDD 分区的数据分散到了多个子 RDD 的分区中时，这时会产生 Shuffle，即宽依赖之间会有 Shuffle。
- Reduce Task 去拉取 Map Task 数据的时候会产生大量的网络、磁盘 IO、内存的消耗，Shuffle 性能的高低对整体任务的性能影响很大。
- Shuffle 通常分为两个阶段，Map 阶段数据的准备及划分，Reduce 阶段数据的拉取。Map 端的 Shuffle 通常被称作 Shuffle Write，Reduce 端的 Shuffle 通常被称作 Shuffle Read。
2. Shuffle 管理器的发展史
- Spark 1.2 之前 Shuffle 使用的计算引擎是 HashShuffleManager，这种方式虽然快速，但是会产生大量的文件，如果有 M 个 Mapper，N 个 Reducer 就会产生 M * N 个文件，如果 Mapper 和 Reducer 的数量很庞大将会带来性能上的影响。
- Spark 1.2 之后引入了 SortShuffleManager，这种方式 Reduce 端需要读取的文件更少，因为 Map 端的每个 Task 最后会将临时文件合并成一个文件，并且会对 Map 端的数据进行排序，并生成记录数据位置的索引文件，Reducer 可以通过索引找到自己要拉取的数据，它也是 Spark 默认使用的 Shuffle 管理器。
- Spark 2.0 之后移除了 HashShuffleManager，目前 ShuffleManager 只有 SortShuffleManager 这一个实现类。
3. SortShuffleManager 解析
SortShuffleManager 有两种运行机制，一种是普通机制，另一种是 bypass 机制。
3.1.普通机制解析
- Shuffle Write 阶段会先将数据写入内存数据结构中，如果是聚合类型的算子 (reduceByKey)，采用 Map 数据结构，先用 Map 进行预聚合处理，再写入内存中；如果是普通的 shuffle 算子的话 (join)，采用 Array 数据结构，直接写入内存。
- 当内存达到阈值的时候，会将这些内存中的数据进行排序，然后分批次写入磁盘文件 (默认 1W/批)，这里并不会直接写入磁盘，会先写入内存缓冲流中，当缓冲流满溢之后，写入磁盘文件。
- 最后会将每个 Task 写出的文件进行合并，最终生成一份数据文件和一份索引文件，索引文件记录了 Shuffle Read 阶段每个 Task 要读取的数据在文件中对应的开始和结束位置。
image
普通机制
3.2.bypass 机制解析
- Shuffle Write 阶段会对每个 Task 数据的 key 进行 hash，相同 hash 的 key 会被写入同一个内存缓冲区，缓冲区满溢后会写到磁盘文件中。
- 最后会将每个 Task 写出的磁盘文件进行合并，并创建索引文件 (与普通机制下的索引文件作用相同)。
bypass 机制
3.3.bypass 机制开启条件
- shuffle read task 的数量小于等于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 参数设置的阈值的时候，默认是 200。
- 触发 shuffle 的算子不能是聚合类算子，比如 reduceByKey(在 Map 端对每一个 Task 的 key 会先进行一次预聚合处理)。
4. SortShuffleManager 两种机制的区别
- 在将数据写入内存缓冲区的时候，普通机制要先将数据写入 Map 或者 Array 的内存数据结构中，而 bypass 机制是根据 key 的 hash 值直接写入内存缓冲区中。
- bypass 机制在写入内存缓冲区之前没有对数据的排序操作，因此在 reduce task 比较少的情况下，开启 bypass 机制，不需要对数据排序，节省运算性能。
