1. Spark Shuffle概述

在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。

在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。

因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

下面我们详细分析一下HashShuffleManager和SortShuffleManager的原理。

(1) 普通的HashShuffle

上图中，每个节点启动一个Executor来运行Application，每个Executor使用1个core，其中有2条task，所以2条task不是并行执行的。Map task每计算一条数据之后，就写到对应的buffer（默认32K）中（比如key为hello的写入到蓝色buffer，key为world的写入到紫色buffer中），当buffer到达阈值后，把其中的数据溢写到磁盘，当task0执行完后，task2开始执行，在这个过程中，每一个map task产生reduce的个数个小文件，假如总共有m个map task，r个reduce，最终会产生m*r个小文件，磁盘小文件和缓存过多，造成耗时且低效的IO操作，可能造成OOM

(2) 优化的HashShuffle

每个map task 之间可以共享buffer，task0执行完成后，task1开始执行，继续使用task0使用的buffer，假如总共有c个core， r个reduce，最终会产生c*r个小文件，因为复用buffer后，每个core执行的所有map task产生r个小文件

(3) 普通的SortShuffle

1. 每个maptask将计算结果写入内存数据结构中，这个内存默认大小为5M
2. 会有一个“监控器”来不定时的检查这个内存的大小，如果写满了5M，比如达到了5.01M，那么再给这个内存申请5.02M（5.01M * 2 – 5M = 5.02）的内存，此时这个内存空间的总大小为10.02M
3. 当“定时器”再次发现数据已经写满了，大小10.05M，会再次给它申请内存，大小为 10.05M * 2 – 10.02M = 10.08M
4. 假如此时总的内存只剩下5M，不足以再给这个内存分配10.08M，那么这个内存会被锁起来，把里面的数据按照相同的key为一组，进行排序后，分别写到不同的缓存中，然后溢写到不同的小文件中，而map task产生的新的计算结果会写入总内存剩余的5M中
5. buffer中的数据（已经排好序）溢写的时候，会分批溢写，默认一次溢写10000条数据，假如最后一部分数据不足10000条，那么剩下多少条就一次性溢写多少条
6. 每个map task产生的小文件，最终合并成一个大文件来让reduce拉取数据，合成大文件的同时也会生成这个大文件的索引文件，里面记录着分区信息和偏移量（比如：key为hello的数据在第5个字节到第8097个字节）
7. 最终产生的小文件数为2*m（map task的数量）

(4) SortShuffle的bypass机制

有条件的sort，当shuffle reduce task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值（默认200）时，会触发bypass机制，不进行sort，假如目前有300个reduce task，如果要触发bypass机制，就就设置spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的值大于300，bypass机制最终产生2*m（map task的数量）的小文件。

2. Spark Shuffle详解

先了解一些角色：

• MapOutputTracker：管理磁盘小文件的地址 主：MapOutputTrackerMaster 从：MapOutputTrackerWorker
• BlockManager： 主：BlockManagerMaster，存在于Driver端 管理范围： (1) RDD的缓存数据 (2) 广播变量 (3) shuffle过程产生的磁盘小文件 包含4个重要对象： (1) ConnectionManager：负责连接其他的BlockManagerSlave (2) BlockTransforService：负责数据传输 (3) DiskStore：负责磁盘管理 (4) Memstore：负责内存管理 从：BlockManagerSlave，存在于Executor端 包含4个重要对象： (1) ConnectionManager：负责连接其他的BlockManagerSlave (2) BlockTransforService：负责数据传输 (3) DiskStore：负责磁盘管理 (4) Memstore：负责内存管理

shuffle详细过程：

3. Shuffle调优

以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。

(1) spark.shuffle.file.buffer

• 默认值：32k
• 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
• 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

(2) spark.reducer.maxSizeInFlight

• 默认值：48m
• 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
• 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

(3) spark.shuffle.io.maxRetries

• 默认值：3
• 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
• 调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。

(4) spark.shuffle.io.retryWait

• 默认值：5s
• 参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
• 调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。

(5) spark.shuffle.memoryFraction

• 默认值：0.2
• 参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
• 调优建议：在资源调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。

(6) spark.shuffle.manager

• 默认值：sort
• 参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
• 调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。

(7) spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

• 默认值：200
• 参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
• 调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

(8) spark.shuffle.consolidateFiles

• 默认值：false
• 参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
• 调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。

参考文章： Spark性能优化指南——高级篇