Spark内存管理

关注

原创最新推荐文章于 2026-04-04 00:15:00 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

面试必看！Flink VS Spark 之内存管理机制详解动态内存占比，提升内存的合理利用率统一管理Storage和Execution内存，便于调优和维护由于Execution占用Storage内存可不规划，存在Storage内存不够频繁GC的情况。阅读详情

4.1 堆内和堆外内存

4.1.1 概念

Spark支持堆内内存也支持堆外内存。

（1）堆内内存：程序在运行时动态地申请某个大小的内存空间

（2）堆外内存：直接向操作系统进行申请的内存，不受JVM控制

4.1.2 堆内内存和对外内存优缺点

1）堆外内存，相比于堆内内存有几个优势

（1）减少了垃圾回收的工作，因为垃圾回收会暂停其他的工作

（2）加快了复制的速度。因为堆内在Flush到远程时，会先序列化，然后在发送；而堆外内存本身是序列化的相当于省略掉了这个工作。

说明：堆外内存是序列化的，其占用的内存大小可直接计算。堆内内存是非序列化的对象，其占用的内存是通过周期性地采样近似估算而得。此外，在被Spark标记为释放的对象实例，很有可能在实际上并没有被JVM回收，导致实际可用的内存小于Spark记录的可用内存。所以 Spark并不能准确记录实际可用的堆内内存，从而也就无法完全避免内存溢出OOM的异常。

2）堆外内存，相比于堆内内存有几个缺点：

（1）堆外内存难以控制，如果内存泄漏，那么很难排查

（2）堆外内存相对来说，不适合存储很复杂的对象。一般简单的对象或者扁平化的比较适合。

4.1.3 如何配置

1）堆内内存大小设置：-executor-memory 或 spark.executor.memory

2）在默认情况下堆外内存并不启用，spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。

官网配置地址：http://spark.apache.org/docs/3.3.1/configuration.html

4.2 堆内内存空间分配

堆内内存包括：存储（Storage）内存、执行（Execution）内存、其他内存

4.2.1 静态内存管理

在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在Spark应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如图所示：

可以看到，可用的堆内内存的大小需要按照下列方式计算：

可用的存储内存 = systemMaxMemory * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safety Fraction

可用的执行内存 = systemMaxMemory * spark.shuffle.memoryFraction * spark.shuffle.safety Fraction

由于新的内存管理机制的出现，这种方式目前已经很少有开发者使用，出于兼容旧版本的应用程序的目的，Spark 仍然保留了它的实现。

4.2.2 统一内存管理

Spark1.6 之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，统一内存管理的堆内内存结构如图所示：

统一内存管理的堆外内存结构如下图所示：

其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：

（1）设定基本的存储内存和执行内存区域（spark.storage.storageFraction参数），该设定确定了双方各自拥有的空间的范围；

（2）双方的空间都不足时，则存储到硬盘；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）

（3）执行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；

（4）存储内存的空间被对方占用后，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。

统一内存管理的动态占用机制如图所示：

4.3 存储内存管理

4.3.1 RDD的持久化机制

RDD的持久化由 Spark的Storage模块负责，实现了RDD与物理存储的解耦合。Storage模块负责管理Spark在计算过程中产生的数据，将那些在内存或磁盘、在本地或远程存取数据的功能封装了起来。在具体实现时Driver端和 Executor 端的Storage模块构成了主从式的架构，即Driver端的BlockManager为Master，Executor端的BlockManager 为 Slave。

Storage模块在逻辑上以Block为基本存储单位，RDD的每个Partition经过处理后唯一对应一个 Block（BlockId 的格式为rdd_RDD-ID_PARTITION-ID ）。Driver端的Master负责整个Spark应用程序的Block的元数据信息的管理和维护，而Executor端的Slave需要将Block的更新等状态上报到Master，同时接收Master 的命令，例如新增或删除一个RDD。

在对RDD持久化时，Spark规定了MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK 等7种不同的存储级别，而存储级别是以下5个变量的组合：

class StorageLevel private(

private var _useDisk: Boolean, //磁盘

private var _useMemory: Boolean, //这里其实是指堆内内存

private var _useOffHeap: Boolean, //堆外内存

private var _deserialized: Boolean, //是否为非序列化

private var _replication: Int = 1 //副本个数

)

Spark中7种存储级别如下：

持久化级别	含义
MEMORY_ONLY	以非序列化的Java对象的方式持久化在JVM内存中。如果内存无法完全存储RDD所有的partition，那么那些没有持久化的partition就会在下一次需要使用它们的时候，重新被计算
MEMORY_AND_DISK	同上，但是当某些partition无法存储在内存中时，会持久化到磁盘中。下次需要使用这些partition时，需要从磁盘上读取
MEMORY_ONLY_SER	同MEMORY_ONLY，但是会使用Java序列化方式，将Java对象序列化后进行持久化。可以减少内存开销，但是需要进行反序列化，因此会加大CPU开销
MEMORY_AND_DISK_SER	同MEMORY_AND_DISK，但是使用序列化方式持久化Java对象
DISK_ONLY	使用非序列化Java对象的方式持久化，完全存储到磁盘上
MEMORY_ONLY_2 MEMORY_AND_DISK_2 等等	如果是尾部加了2的持久化级别，表示将持久化数据复用一份，保存到其他节点，从而在数据丢失时，不需要再次计算，只需要使用备份数据即可

通过对数据结构的分析，可以看出存储级别从三个维度定义了RDD的 Partition（同时也就是Block）的存储方式：

存储位置：磁盘／堆内内存／堆外内存。如MEMORY_AND_DISK是同时在磁盘和堆内内存上存储，实现了冗余备份。OFF_HEAP 则是只在堆外内存存储，目前选择堆外内存时不能同时存储到其他位置。
存储形式：Block 缓存到存储内存后，是否为非序列化的形式。如 MEMORY_ONLY是非序列化方式存储，OFF_HEAP 是序列化方式存储。
副本数量：大于1时需要远程冗余备份到其他节点。如DISK_ONLY_2需要远程备份1个副本。

4.3.2 淘汰与落盘

由于同一个Executor的所有的计算任务共享有限的存储内存空间，当有新的 Block 需要缓存但是剩余空间不足且无法动态占用时，就要对LinkedHashMap中的旧Block进行淘汰（Eviction），而被淘汰的Block如果其存储级别中同时包含存储到磁盘的要求，则要对其进行落盘（Drop），否则直接删除该Block。

存储内存的淘汰规则为：

被淘汰的旧Block要与新Block的MemoryMode相同，即同属于堆外或堆内内存；
新旧Block不能属于同一个RDD，避免循环淘汰；
旧Block所属RDD不能处于被读状态，避免引发一致性问题；
遍历LinkedHashMap中Block，按照最近最少使用（LRU）的顺序淘汰，直到满足新Block所需的空间。其中LRU是LinkedHashMap的特性。

落盘的流程则比较简单，如果其存储级别符合_useDisk为true的条件，再根据其_deserialized判断是否是非序列化的形式，若是则对其进行序列化，最后将数据存储到磁盘，在Storage模块中更新其信息。