Spark2.1.0——存储体系概述

本书在5.7节曾介绍过存储体系的创建，那时只为帮助读者了解SparkEnv，现在是时候对Spark的存储体系进行详细的分析了。简单来讲，Spark存储体系是各个Driver、Executor实例中的BlockManager所组成的。但是从一个整体出发，把各个节点的BlockManager看成存储体系的一部分，那么存储体系还有更多衍生内容，比如块传输服务、map任务输出跟踪器、Shuffle管理器等。

存储体系架构

       在正式介绍存储体系的内容之前，如果能对存储体系从整体上有个宏观的认识，无疑有利于读者对后续内容的理解。图1能够从整体上表示存储体系架构。

从图1，我们可以看到BlockManager依托于很多组件的服务，这些组件包括：

• BlockManagerMaster：代理BlockManager与Driver上的BlockManagerMasterEndpoint通信。图1中的记号①表示Executor节点上的BlockManager通过BlockManagerMaster与BlockManagerMasterEndpoint进行通信，记号②表示Driver节点上的BlockManager通过BlockManagerMaster与BlockManagerMasterEndpoint进行通信。这些通信的内容有很多，例如注册BlockManager、更新Block信息、获取Block的位置（即Block所在的BlockManager）、删除Executor等。BlockManagerMaster之所以能够和BlockManagerMasterEndpoint通信，是因为它持有了BlockManagerMasterEndpoint的RpcEndpointRef。
• BlockManagerMasterEndpoint：由Driver上的SparkEnv负责创建和注册到Driver的RpcEnv中。BlockManagerMasterEndpoint只存在于Driver的SparkEnv中，Driver或Executor上的BlockManagerMaster的driverEndpoint属性将持有BlockManagerMasterEndpoint的RpcEndpointRef。BlockManagerMasterEndpoint主要对各个节点上的BlockManager、BlockManager与Executor的映射关系以及Block位置信息（即Block所在的BlockManager）等进行管理。
• BlockManagerSlaveEndpoint：每个Executor或Driver的SparkEnv中都有属于自己的BlockManagerSlaveEndpoint，分别由各自的SparkEnv负责创建和注册到各自的RpcEnv中。Driver或Executor都存在各自的BlockManagerSlaveEndpoint，并由各自BlockManager的slaveEndpoint属性持有各自BlockManagerSlaveEndpoint的RpcEndpointRef。BlockManagerSlaveEndpoint将接收BlockManagerMasterEndpoint下发的命令。图1中的记号③表示BlockManagerMasterEndpoint向Driver节点上的BlockManagerSlaveEndpoint下发命令，记号④表示BlockManagerMasterEndpoint向Executor节点上的BlockManagerSlaveEndpoint下发命令。这些下发命令有很多，例如删除Block、获取Block状态、获取匹配的BlockId等。
• SerializerManager：序列化管理器。SerializerManager 的内容已在《Spark内核设计的艺术》一书的5.4节详细分析过，此处不再赘述。
• MemoryManager：内存管理器。负责对单个节点上内存的分配与回收。
• MapOutputTracker：map任务输出跟踪器。其实现与工作原理已在《Spark内核设计的艺术》一书的5.6节详细介绍过。
• ShuffleManager：Shuffle管理器。由于Shuffle与计算的关系更为紧密，所以留在《Spark内核设计的艺术》一书的第8章详细介绍。
• BlockTransferService：块传输服务。此组件也与Shuffle相关联，主要用于不同阶段的任务之间的Block数据的传输与读写。例如：map任务所在节点的BlockTransferService给 Shuffle对应的reduce任务提供下载map中间输出结果的服务。
• shuffleClient：Shuffle的客户端。与BlockTransferService配合使用。图1中的记号⑤表示Executor上的shuffleClient通过Driver上的BlockTransferService提供的服务上传和下载Block，记号⑥表示表示Driver上的shuffleClient通过Executor上的BlockTransferService提供的服务上传和下载Block。此外，不同Executor节点上的BlockTransferService和shuffleClient之间也可以互相上传、下载Block。
• SecurityManager：安全管理器。具体实现已在《Spark内核设计的艺术》一书的5.2节介绍。
• DiskBlockManager：磁盘块管理器。对磁盘上的文件及目录的读写操作进行管理。
• BlockInfoManager：块信息管理器。负责对Block的元数据以及锁资源进行管理。
• MemoryStore：内存存储。依赖于MemoryManager，负责对Block的内存存储。
• DiskStore：磁盘存储。依赖于DiskBlockManager，负责对Block的磁盘存储。

小贴士：在Spark 1.x.x版本中还提供了TachyonStore，TachyonStore负责向Tachyon中存储数据。Tachyon也诞生于UCBerkeley的AMP实验室，是以内存为中心的高容错的分布式文件系统，能够为内存计算框架（比如Spark、MapReduce等）提供可靠的内存级的文件共享服务。从软件栈的层次来看，Tachyon是位于现有大数据计算框架和大数据存储系统之间的独立的一层。它利用底层文件系统作为备份，对于上层应用来说，Tachyon就是一个分布式文件系统。自Spark 2.0.0版本开始，TachyonStore已经被移除。Tachyon发展到1.0.0版本时改名为Alluxio。更多Alluxio的信息，请访问http://www.alluxio.org。

基本概念

        存储体系中有一些概念，需要详细说明。正所谓“磨刀不误砍柴工”，有了对这些概念的理解，后面的内容理解起来会更加容易。

BlockManager的唯一标识BlockManagerId

       根据之前的了解，我们知道在Driver或者Executor中有任务执行的环境SparkEnv。每个SparkEnv中都有BlockManager，这些BlockManager位于不同的节点和实例上。BlockManager之间需要通过RpcEnv、shuffleClient以及BlockTransferService相互通信，所以大家需要互相认识，正如每个人都有身份证号一样，每个 BlockManager都有其在Spark集群内的唯一标识。BlockManagerId就是BlockManager的身份证。

Spark通过BlockManagerId中的host、port、executorId等信息来区分BlockManager。BlockManagerId中的属性包括：

• host_：主机域名或IP。
• port_：此端口实际使用了BlockManager中的BlockTransferService对外服务的端口。
• executorId_：当前BlockManager所在的实例的ID。如果实例是Driver，那么ID为driver，否则由Master负责给各个Executor分配，ID格式为：app-日期格式字符串-数字。
• topologyInfo_：拓扑信息。

理解了BlockManagerId中的属性，来看看它提供的方法：

• executorId：返回executorId_的值。
• hostPort：返回host:port格式的字符串。
• host：返回host_的值。
• port：返回port_的值。
• topologyInfo：返回topologyInfo_的值。
• isDriver：当前BlockManager所在的实例是否是Driver。此方法实际根据executorId_的值是否是driver来判断。
• writeExternal：将BlockManagerId的所有信息序列化后写到外部二进制流中。writeExternal的实现见代码清单1。

代码清单1  writeExternal的实现

  override def writeExternal(out: ObjectOutput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    out.writeUTF(executorId_)
    out.writeUTF(host_)
    out.writeInt(port_)
    out.writeBoolean(topologyInfo_.isDefined)
    // we only write topologyInfo if we have it
    topologyInfo.foreach(out.writeUTF(_))
  }

• readExternal：从外部二进制流中读取BlockManagerId的所有信息。readExternal的实现见代码清单2。

代码清单2  readExternal的实现

  override def readExternal(in: ObjectInput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    executorId_ = in.readUTF()
    host_ = in.readUTF()
    port_ = in.readInt()
    val isTopologyInfoAvailable = in.readBoolean()
    topologyInfo_ = if (isTopologyInfoAvailable) Option(in.readUTF()) else None
  }

块的唯一标识BlockId

       了解操作系统存储的读者，应该知道文件系统的文件在存储到磁盘上时，都是以块为单位写入的。操作系统的块都是以固定的大小读写的，例如512字节、1024字节、2048字节、4096字节等。

       在Spark的存储体系中，数据的读写也是以块为单位，只不过这个块并非操作系统的块，而是设计用于Spark存储体系的块。每个Block都有唯一的标识，Spark把这个标识抽象为BlockId。抽象类BlockId的定义见代码清单3。

代码清单3  BlockId的定义

@DeveloperApi
sealed abstract class BlockId {
  def name: String
  def asRDDId: Option[RDDBlockId] = if (isRDD) Some(asInstanceOf[RDDBlockId]) else None
  def isRDD: Boolean = isInstanceOf[RDDBlockId]
  def isShuffle: Boolean = isInstanceOf[ShuffleBlockId]
  def isBroadcast: Boolean = isInstanceOf[BroadcastBlockId]

  override def toString: String = name
  override def hashCode: Int = name.hashCode
  override def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case o: BlockId => getClass == o.getClass && name.equals(o.name)
    case _ => false
  }
}

根据代码清单3，BlockId中定义了以下方法：

• name：Block全局唯一的标识名。
• isRDD：当前BlockId是否是RDDBlockId。
• asRDDId：将当前BlockId转换为RDDBlockId。如果当前BlockId是RDDBlockId，则转换为RDDBlockId，否则返回None。
• isShuffle：当前BlockId是否是ShuffleBlockId。
• isBroadcast：当前BlockId是否是BroadcastBlockId。

BlockId有很多子类，例如：RDDBlockId、ShuffleBlockId、BroadcastBlockId等。BroadcastBlockId曾在《Spark内核设计的艺术》一书的5.5节介绍广播管理器BroadcastManager时介绍过， BlockId的子类都是用相似的方式实现的。

存储级别StorageLevel

前文提到Spark的存储体系包括磁盘存储与内存存储。Spark将内存又分为堆外内存和堆内存。有些数据块本身支持序列化及反序列化，有些数据块还支持备份与复制。Spark存储体系将以上这些数据块的不同特性，抽象为存储级别（StorageLevel）。

分析StorageLevel，也是从其成员属性开始。StorageLevel中的成员属性如下：

• _useDisk：能否写入磁盘。当Block的StorageLevel中的_useDisk为true时，存储体系将允许Block写入磁盘。
• _useMemory：能否写入堆内存。当Block的StorageLevel中的_useMemory为true时，存储体系将允许Block写入堆内存。
• _useOffHeap：能否写入堆外内存。当Block的StorageLevel中的_useOffHeap为true时，存储体系将允许Block写入堆外内存。
• _deserialized：是否需要对Block反序列化。当Block本身经过了序列化后，Block的StorageLevel中的_deserialized将被设置为true，即可以对Block进行反序列化。
• _replication：Block的复制份数。Block的StorageLevel中的_replication默认等于1，可以在构造Block的 StorageLevel时明确指定_replication的数量。当_replication大于1时，Block除了在本地的存储体系中写入一份，还会复制到其他不同节点的存储体系中写入，达到复制备份的目的。

有了对StorageLevel中属性的了解，现在来看看StorageLevel提供了哪些方法？

• useDisk：能否写入磁盘。实际直接返回了_useDisk的值。
• useMemory：能否写入堆内存。实际直接返回了_useMemory的值。
• useOffHeap：能否写入堆外内存。实际直接返回了_useOffHeap的值。
• deserialized：是否需要对Block反序列化。实际直接返回了_deserialized的值。
• replication：复制份数。实际直接返回了_replication的值。
• memoryMode：内存模式。如果useOffHeap 为true，则返回枚举值MemoryMode.OFF_HEAP，否则返回枚举值MemoryMode.ON_HEAP。
• clone：对当前StorageLevel进行克隆，并返回克隆的StorageLevel。
• isValid：当前的StorageLevel是否有效。判断的条件为：

(useMemory || useDisk) && (replication > 0)

• toInt：将当前StorageLevel转换为整形表示。toInt的实现见代码清单4。

代码清单4  toInt的实现

  def toInt: Int = {
    var ret = 0
    if (_useDisk) {
      ret |= 8
    }
    if (_useMemory) {
      ret |= 4
    }
    if (_useOffHeap) {
      ret |= 2
    }
    if (_deserialized) {
      ret |= 1
    }
    ret
  }

根据代码清单4，toInt方法实际是把StorageLevel的_useDisk、_useMemory、_useOffHeap、_deserialized这4个属性设置到四位数字的各个状态位。例如，1000表示存储级别为允许写入磁盘；1100表示存储级别为允许写入磁盘和堆内存；1111表示存储级别为允许写入磁盘、堆内存及堆外内存，并且需要反序列化。

• writeExternal：将StorageLevel首先通过toInt方法将_useDisk、_useMemory、_useOffHeap、_deserialized四个属性设置到四位数的状态位，然后与_replication一起被序列化写入外部二进制流。writeExternal的实现见代码清单5。

代码清单5  writeExternal的实现

  override def writeExternal(out: ObjectOutput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    out.writeByte(toInt)
    out.writeByte(_replication)
  }

• readExternal：从外部二进制流中读取StorageLevel的各个属性。readExternal的实现见代码清单6。

代码清单6  readExternal的实现

  override def readExternal(in: ObjectInput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    val flags = in.readByte()
    _useDisk = (flags & 8) != 0
    _useMemory = (flags & 4) != 0
    _useOffHeap = (flags & 2) != 0
    _deserialized = (flags & 1) != 0
    _replication = in.readByte()
  }

       了解了StorageLevel原生类提供的这些方法，我们再来看看StorageLevel的伴生对象。由于StorageLevel的构造器是私有的，所以StorageLevel的伴生对象中已经预先定义了很多存储体系需要的StorageLevel，见代码清单7。

代码清单7  内置的StorageLevel

  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

代码清单7所示的代码调用StorageLevel的构造器创建了多种存储级别。StorageLevel私有构造器的参数从左至右分别为_useDisk、_useMemory、_useOffHeap、_deserialized、_replication。

块信息BlockInfo

        BlockInfo用于描述块的元数据信息，包括存储级别、Block类型、大小、锁信息等。按照惯例，我们先看看BlockInfo的成员属性：

• level：BlockInfo所描述的Block的存储级别，即StorageLevel。
• classTag：BlockInfo所描述的Block的类型。
• tellMaster：BlockInfo所描述的Block是否需要告知Master。
• _size：BlockInfo所描述的Block的大小。
• _readerCount：BlockInfo所描述的Block被锁定读取的次数。
• _writerTask：任务尝试在对Block进行写操作前，首先必须获得对应BlockInfo的写锁。_writerTask用于保存任务尝试的ID（每个任务在实际执行时，会多次尝试，每次尝试都会分配一个ID）。

有了对BlockInfo的了解，现在看看BlockInfo提供的方法：

• size与size_：对_size的读、写。
• readerCount与readerCount_：对_readerCount的读、写。
• writerTask与writerTask_：对_writerTask的读、写。

BlockResult

BlockResult用于封装从本地的BlockManager中获取的Block数据以及与Block相关联的度量数据。BlockResult中有以下属性：

• data：Block及与Block相关联的度量数据。
• readMethod：读取Block的方法。readMethod采用枚举类型DataReadMethod提供的Memory、Disk、Hadoop、Network四个枚举值。
• bytes：读取的Block的字节长度。

BlockStatus

样例类BlockStatus用于封装Block的状态信息，包括：

• storageLevel：即Block的StorageLevel。
• memSize：Block占用的内存大小。
• diskSize：Block占用的磁盘大小。
• isCached：是否存储到存储体系中，即memSize与diskSize的大小之和是否大于0。

最后

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