一、Spark  Shuffle 概述

      大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜， shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。   

     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。
     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。

二、ShuffleManager

1.未经优化的HashShuffleManager

每个 Executor 只有 1 个CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task 线程，同一时间都只能执行一 个 task 线程。

我们先从shuffle write开始说起。shuffle write阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个 stage可以执行shuffle类的算子(比如reduceByKey)，而将每个task处理的数据按key进行“分类”。所 谓“分类”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文 件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲 填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。

那么每个执行shuffle write的task，要为下一个stage创建多少个磁盘文件呢?很简单，下一个stage的 task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。比如下一个stage总共有100个task， 那么当前stage的每个task都要创建100份磁盘文件。如果当前stage有50个task，总共有10个 Executor，每个Executor执行5个Task，那么每个Executor上总共就要创建500个磁盘文件，所有

Executor上会创建5000个磁盘文件。由此可见，未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量 是极其惊人的。

接着我们来说说shuffle read。shuffle read，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的 每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所 在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shuffle write的过程中，task给下游stage的每个 task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每个task只要从上游stage的所有task所在节 点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。

shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓 冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合 完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数 据到拉取完，并得到最终的结果。

未经优化的HashShuffleManager

2. 优化后的HashShuffleManager

这里说的优化，是指我们可以设置一个参数， spark.shuffle.consolidateFiles。该参数默认值为false，将其设置为true即可开启优化机制。通常来 说，如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。

开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘 文件了。此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件 的数量与下游stage的task数量是相同的。一个Executor上有多少个CPU core，就可以并行执行多少个 task。而第一批并行执行的每个task都会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件 内。

当Executor的CPU core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用之前已有的 shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件。也就是说，此时task会将数据写入已有的磁盘文件中，而不 会写入新的磁盘文件中。因此，consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效 将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。

假设第二个stage有100个task，第一个stage有50个task，总共还是有10个Executor，每个Executor执 行5个task。那么原本使用未经优化的HashShuffleManager时，每个Executor会产生500个磁盘文件， 所有Executor会产生5000个磁盘文件的。但是此时经过优化之后，每个Executor创建的磁盘文件的数 量的计算公式为:CPU core的数量 * 下一个stage的task数量。也就是说，每个Executor此时只会创建 100个磁盘文件，所有Executor只会创建1000个磁盘文件。

优化后的HashShuffleManager

3.SortShuffleManager的普通运行机制

SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当 shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为 200)，就会启用bypass机制

在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此 时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算 子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle 算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会 判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据 溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。

在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后，会分批将数 据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批1万条数据的形式 分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。 BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一 次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。

一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文 件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并，这就是merge过程，此时会将之前所有临时磁盘文 件中的数据读取出来，然后依次写入最终的磁盘文件之中。此外，由于一个task就只对应一个磁盘文 件，也就意味着该task为下游stage的task准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文 件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。

SortShuffleManager由于有一个磁盘文件merge的过程，因此大大减少了文件数量。比如第一个stage 有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个task，而第二个stage有100个task。由于每 个task最终只有一个磁盘文件，因此此时每个Executor上只有5个磁盘文件，所有Executor只有50个磁 盘文件。

SortShuffleManager的普通运行机制

4.SortShuffleManager-bypass机制

bypass SortShuffleManager的原理。bypass运行机制的触发条件如下: 

shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。
不是聚合类的shuffle算子（比如reduceByKey）。

此时task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash 值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢 写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文 件。

该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的 磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经 优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好。

而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于:第一，磁盘写机制不同;第二，不会进行 排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也 就节省掉了这部分的性能开销。

SortShuffleManager-bypass机制

三、shuffle相关参数调优

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:在资源参数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%。
 

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