Spark 1.6后内存优化：UnifiedMemoryManager详解

Spark的内存管理是其性能优化的关键组成部分，特别是在大数据处理和分布式计算中。早期的Spark（版本1.5之前）使用StaticMemoryManager进行内存划分，主要将内存分为Execution内存（用于执行计算任务的临时数据）和Storage内存（用于存储中间结果和数据传输）。StaticMemoryManager的主要特点是通过静态边界来区分这两种内存，这简化了实现，但存在以下问题： 1. 缺乏通用性：默认设置可能无法适配各种工作负载，对于不同的计算场景，用户可能需要手动调整内存分配，这增加了内存调优的复杂性和难度。 2. 内存利用不充分：对于那些不需要大规模缓存的应用，Execution内存可能被闲置，而Storage内存则可能不足以支持数据传输和计算需求。 为了提升Spark的灵活性和易用性，从Spark 1.6版本开始引入了UnifiedMemoryManager（统一内存管理）模型。这个模型的核心组件包括StorageMemoryPool和ExecutionMemoryPool，它们作为动态内存池，允许在两者之间动态调整软边界，使得内存分配更为智能和高效。 UnifiedMemoryManager的内存布局设计更加精细，它在Executor JVM内存中继续划分Storage内存和Execution内存，但通过引入Softboundary的概念，内存在需求不足时可以跨区域共享。这样做的好处在于： - 提高资源利用率：即使某个内存区域紧张，其他区域的空闲内存可以被自动调整到需要的地方，避免了资源的浪费。 - 降低调优压力：统一内存管理减少了用户对Spark内部机制的深入了解要求，使得内存管理变得更加直观和易于管理。 - 避免OOM问题：通过动态调整，可以更好地防止由于内存溢出（OOM）导致的任务失败。 UnifiedMemoryManager是对StaticMemoryManager的一个重大改进，它通过引入动态内存池和软边界概念，增强了Spark内存管理的灵活性和适应性，使得开发者能够更专注于业务逻辑，而不必过多关注底层内存配置，从而提升了Spark的整体性能和可靠性。