- 《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》
- 《我在B站读大学，大数据专业》
前言
在之前的课中我们讲了Spark的RDD以及整个Spark系统中的一些关键角色：《【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色》。
以及Spark中非常重要的一个概念Shuffle:《【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle》
无论是在提交任务还是执行任务的过程中，Spark存储体系永远是绕不过去的坎。
Spark为了避免类似Hadoop读写磁盘的IO操作成为性能瓶颈，优先将配置信息、计算结果等数据存入内存，当内存存储不下的时候，可选择性的将计算结果输出到磁盘，为了保证性能，默认都是存储到内存的，这样极大的提高了Spark的计算效率。
我们先用一张图来概括一下Spark的存储体系：
整体体系中重要的角色包括：
BlockManager是整体存储体系中核心模块DiskBlockManager磁盘管理器MemoryStore内存存储DiskStore磁盘存储
接下来我们依次看看这些角色都是用来做什么的。
BlockManager
BlockManager运行在每个节点上（包括Driver和Executor）。
他提供对本地或远端节点上的内存、磁盘及堆外内存中Block的管理。存储体系从狭义上来说指的就是BlockManager，从广义上来说，则包括整个Spark集群中的各个BlockManager、BlockInfoManager、DiskBlockManager、DiskStore、MemoryManager、MemoryStore、对集群中的所有BlockManager进行管理的BlockManagerMaster及各个节点上对外提供Block上传与下载服务的BlockTransferService。
BlockManager的结构是Maser-Slave架构，Master就是Driver上的BlockManagerMaster，Slave就是每个Executor上的BlockManager。BlockManagerMaster负责接受Executor上的BlockManager的注册以及管理BlockManager的元数据信息。
工作原理
在DAGShceduler中有一个BlockManagerMaster对象，该对象的工作就是负责管理全局所有BlockManager的元数据，当集群中有BlockManager注册完成的时候，其会向BlockManagerMaster发送自己元数据信息；BlockManagerMaster会为BlockManager创建一个属于这个BlockManager的BlockManagerInfo，用于存放BlockManager的信息。
在创建SparkContext的时候，会调用SparkEnv.blockManager.initialize方法实例化BlockManager对象，在创建Executor对象的时候也会创建BlockManager。
当我们的Spark程序启动的时候，首先会创建SparkContext对象，在创建SparkContext对象的时候就会调用_env.blockManager.initialize(_applicationId)创建BlockManager对象，这个BlockManager就是Driver上的BlockManager，它负责管理集群中Executor上的BlockManager。
创建BlockManager的关键方法如下，完整的源代码你可以在BlockManager这个类中看到。
def initialize(appId: String): Unit = {
//初始化BlockTransferService，其实是它的子类NettyBlockTransferService是下了init方法，
//该方法的作用就是初始化传输服务，通过传输服务可以从不同的节点上拉取Block数据
blockTransferService.init(this)
shuffleClient.init(appId)
//设置block的复制分片策略，由spark.storage.replication.policy指定
blockReplicationPolicy = {
val priorityClass = conf.get(
"spark.storage.replication.policy", classOf[RandomBlockReplicationPolicy].getName)
val clazz = Utils.classForName(priorityClass)
val ret = clazz.newInstance.asInstanceOf[BlockReplicationPolicy]
logInfo(s"Using $priorityClass for block replication policy")
ret
}
//根据给定参数为对对应的Executor封装一个BlockManagerId对象（块存储的唯一标识）
//executorID：executor的Id，blockTransferService.hostName：传输Block数据的服务的主机名
//blockTransferService.port：传输Block数据的服务的主机名
val id = BlockManagerId(executorId, blockTransferService.hostName, blockTransferService.port, None)
//调用BlockManagerMaster的registerBlockManager方法向Driver上的BlockManagerMaster注册
val idFromMaster = master.registerBlockManager(
id,
maxMemory,
slaveEndpoint)
//更新BlockManagerId
blockManagerId = if (idFromMaster != null) idFromMaster else id
//判断是否开了外部shuffle服务
shuffleServerId = if (externalShuffleServiceEnabled) {
logInfo(s"external shuffle service port = $externalShuffleServicePort")
BlockManagerId(executorId, blockTransferService.hostName, externalShuffleServicePort)
} else {
blockManagerId
}
// 如果开启了外部shuffle服务，并且该节点是Driver的话就调用registerWithExternalShuffleServer方法
//将BlockManager注册在本地
if (externalShuffleServiceEnabled && !blockManagerId.isDriver) {
registerWithExternalShuffleServer()
}
logInfo(s"Initialized BlockManager: $blockManagerId")
}
那么BlockManager又是如何存储数据的呢？Spark存储系统提供了两种存储抽象：MemoryStore和DiskStore。BlockManager正是利用它们来分别管理数据在内存和磁盘中的存取。
MemoryStore
MemoryStore负责将Block存储到内存。Spark通过将广播数据、RDD、Shuffle数据存储到内存，减少了对磁盘I/O的依赖，提高了程序的读写效率。
MemoryStore类实现了一个简单的基于块数据的内存数据库，用来管理需要写入到内存中的块数据。可以按序列化或非序列化的形式存放块数据，存放这两种块数据的数据结构是不同的，但都必须实现MemoryEntry这个接口。也就是说：MemoryStore管理的是以MemoryEntry为父接口的内存对象。
MemoryEntry是MemoryStore中的管理的成员结构。它是一个接口，有两种实现：一种是DeserializedMemoryEntry，用来保存非序列化块数据；一种是SerializedMemoryEntry，用来保存序列化块数据。
MemoryStore如何管理这些MemoryEntry对象呢？在当前版本，MemoryStore通过一个LinkedHashMap结构来管理内存对象。也就是说，MemoryStore是一个MemoryEntry类型的LinkedHashMap。Spark选择LinkedHashMap作为内存管理的数据结构与内存块的淘汰机制有很大的关系。
MemoryStore的数据结构
MemoryStore通过以MemoryEntry对象为元素的LinkedHashMap来管理块数据。LinkedHashMap是一个有序的HashMap，这样可以按插入顺序来对元素进行管理，此时各个节点构成了一个双向链表。
MemoryStore使用LinkedHashMap按访问元素的先后顺序把访问过的元素放到双向链表的末尾。这其实就形成了一个LRU队列（Least Recently Used队列）。这正是官方文档中提到的：缓存数据是不可靠的，当内存不够时，会按LRU算法来淘汰内存块。
需要注意的是，LinkedHashMap是非并发结构，所以在进行其元素的读写操作时，必须加锁。
MemoryEntry的数据结构
MemoryEntry的成员变量有三个：块数据的大小，内存模式（堆内还是堆外），块数据的类标识。MemoryEntry的代码实现如下：
代码语言：javascript复制// 代码位置：org.apache.spark.storage.memory
private sealed trait MemoryEntry[T] {
// 块数据大小
def size: Long
// 内存模式：ON_HEAP(堆内)，OFF_HEAP(堆外)
def memoryMode: MemoryMode
// 数据的类标识
def classTag: ClassTag[T]
}
每个MemoryEntry对象的大小由size来确定。并且可以被保存在ON_HEAP(堆内)或者OFF_HEAP(堆外)。
淘汰内存数据
当执行任务或缓存数据空闲内存不足时，可能会释放一部分存储内存，如果对应的RDD的存储级别设置了useDisk，则会把内存中的数据持久化到磁盘上。可以参考：MemoryStore#evictBlocksToFreeSpace:
private[spark] def evictBlocksToFreeSpace(
blockId: Option[BlockId],
space: Long,
memoryMode: MemoryMode
): Long = {...}
其中的blockId是数据块的id，每个id都对应一个内存块。需要淘汰内存块时，只需要从LinkedHashMap的头部选择一个进行删除即可。这就是上面我们提到的LRU内存数据淘汰机制。
DiskStore
DiskStore是BlockStore的另一个实现类，负责管理磁盘数据。简单的说，DiskStore就是通过DiskBlockManager来实现Block和相应磁盘文件的映射关系，从而将Block存储到磁盘的文件中。
下面是整体DiskStore的类实现：
private[spark] class DiskStore(
conf: SparkConf,
diskManager: DiskBlockManager,
securityManager: SecurityManager) extends Logging { // SecurityManager用于提供对数据加密的支持
// 读取磁盘中的Block时，是直接读取还是使用FileChannel的内存镜像映射方法读取的阈值。由spark.storage.memoryMapThreshold配置，默认为2M
private val minMemoryMapBytes = conf.get(config.STORAGE_MEMORY_MAP_THRESHOLD)
// 使用内存映射读取文件的最大阈值，由配置项spark.storage.memoryMapLimitForTests指定。它是个测试参数，默认值为不限制。
private val maxMemoryMapBytes = conf.get(config.MEMORY_MAP_LIMIT_FOR_TESTS)
// 维护块ID与其对应大小之间的映射关系的ConcurrentHashMap。
private val blockSizes = new ConcurrentHashMap[BlockId, Long]()
...
}
我们可以看到DiskStore的属性有以下几项：
- conf：即SparkConf
- diskManager：即磁盘Block管理器DiskBlockManager
- minMemoryMapBytes：读到磁盘中的Block时，是直接读取还是使用FileChannel的内存镜像映射方法读取的阈值
此外，DiskStore提供了下面的方法进行操作：
- getSize：获取给定的BlockId所对应Block的大小。
- contains：判断本地磁盘存储路径下是否包含给定BlockId所对应的Block文件。
- remove：删除给定BlockId所对应的Block文件。
- putBytes：用于将BlockId所对应的Block写入磁盘，Block的内容已经封装为ChunkedByteBuffer。
- getBytes：读取给定BlockId所对应的Block，并封装为ChunkedByteBuffer返回。
借用吴磊老师的一句话：DiskStore中数据的存取本质上就是字节序列与磁盘文件之间的转换，它通过putBytes方法把字节序列存入磁盘文件，再通过getBytes方法将文件内容转换为数据块。
关于BlockStore的实现还有一种叫做TachyonStore，是基于Tachyon内存分布式文件系统级别的持久化，我们在这里就不做介绍了。感兴趣的读者可以网上搜索一些资料来看。
