Spark性能優化指南—— shuffle調優

時間 2019-12-06 標籤 spark 性能優化指南 shuffle

大多數Spark做業的性能主要就是消耗在了shuffle環節，由於該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操做。所以，若是要讓做業的性能更上一層樓，就有必要對shuffle過程進行調優。可是也必須提醒你們的是，影響一個Spark做業性能的因素，主要仍是代碼開發、資源參數以及數據傾斜，shuffle調優只能在整個Spark的性能調優中佔到一小部分而已。所以你們務必把握住調優的基本原則，千萬不要捨本逐末。下面咱們就給你們詳細講解shuffle的原理，以及相關參數的說明，同時給出各個參數的調優建議。算法

#ShuffleManager發展概述
在Spark的源碼中，負責shuffle過程的執行、計算和處理的組件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而隨着Spark的版本的發展，ShuffleManager也在不斷迭代，變得愈來愈先進。網絡

在Spark 1.2之前，默認的shuffle計算引擎是HashShuffleManager。該ShuffleManager而HashShuffleManager有着一個很是嚴重的弊端，就是會產生大量的中間磁盤文件，進而由大量的磁盤IO操做影響了性能。數據結構

所以在Spark 1.2之後的版本中，默認的ShuffleManager改爲了SortShuffleManager。SortShuffleManager相較於HashShuffleManager來講，有了必定的改進。主要就在於，每一個Task在進行shuffle操做時，雖然也會產生較多的臨時磁盤文件，可是最後會將全部的臨時文件合併（merge）成一個磁盤文件，所以每一個Task就只有一個磁盤文件。在下一個stage的shuffle read task拉取本身的數據時，只要根據索引讀取每一個磁盤文件中的部分數據便可。ide

下面咱們詳細分析一下HashShuffleManager和SortShuffleManager的原理。性能

#HashShuffleManager運行原理大數據

##未經優化的HashShuffleManager優化

下圖說明了未經優化的HashShuffleManager的原理。這裏咱們先明確一個假設前提：每一個Executor只有1個CPU core，也就是說，不管這個Executor上分配多少個task線程，同一時間都只能執行一個task線程。spa

咱們先從shuffle write開始提及。shuffle write階段，主要就是在一個stage結束計算以後，爲了下一個stage能夠執行shuffle類的算子（好比reduceByKey），而將每一個task處理的數據按key進行「分類」。所謂「分類」，就是對相同的key執行hash算法，從而將相同key都寫入同一個磁盤文件中，而每個磁盤文件都只屬於下游stage的一個task。在將數據寫入磁盤以前，會先將數據寫入內存緩衝中，當內存緩衝填滿以後，纔會溢寫到磁盤文件中去。線程

那麼每一個執行shuffle write的task，要爲下一個stage建立多少個磁盤文件呢？很簡單，下一個stage的task有多少個，當前stage的每一個task就要建立多少份磁盤文件。好比下一個stage總共有100個task，那麼當前stage的每一個task都要建立100份磁盤文件。若是當前stage有50個task，總共有10個Executor，每一個Executor執行5個Task，那麼每一個Executor上總共就要建立500個磁盤文件，全部Executor上會建立5000個磁盤文件。因而可知，未經優化的shuffle write操做所產生的磁盤文件的數量是極其驚人的。排序

接着咱們來講說shuffle read。shuffle read，一般就是一個stage剛開始時要作的事情。此時該stage的每個task就須要將上一個stage的計算結果中的全部相同key，從各個節點上經過網絡都拉取到本身所在的節點上，而後進行key的聚合或鏈接等操做。因爲shuffle write的過程當中，task給下游stage的每一個task都建立了一個磁盤文件，所以shuffle read的過程當中，每一個task只要從上游stage的全部task所在節點上，拉取屬於本身的那一個磁盤文件便可。

shuffle read的拉取過程是一邊拉取一邊進行聚合的。每一個shuffle read task都會有一個本身的buffer緩衝，每次都只能拉取與buffer緩衝相同大小的數據，而後經過內存中的一個Map進行聚合等操做。聚合完一批數據後，再拉取下一批數據，並放到buffer緩衝中進行聚合操做。以此類推，直到最後將全部數據到拉取完，並獲得最終的結果。

##優化後的HashShuffleManager

下圖說明了優化後的HashShuffleManager的原理。這裏說的優化，是指咱們能夠設置一個參數，spark.shuffle.consolidateFiles。該參數默認值爲false，將其設置爲true便可開啓優化機制。一般來講，若是咱們使用HashShuffleManager，那麼都建議開啓這個選項。

開啓consolidate機制以後，在shuffle write過程當中，task就不是爲下游stage的每一個task建立一個磁盤文件了。此時會出現shuffleFileGroup的概念，每一個shuffleFileGroup會對應一批磁盤文件，磁盤文件的數量與下游stage的task數量是相同的。一個Executor上有多少個CPU core，就能夠並行執行多少個task。而第一批並行執行的每一個task都會建立一個shuffleFileGroup，並將數據寫入對應的磁盤文件內。

當Executor的CPU core執行完一批task，接着執行下一批task時，下一批task就會複用以前已有的shuffleFileGroup，包括其中的磁盤文件。也就是說，此時task會將數據寫入已有的磁盤文件中，而不會寫入新的磁盤文件中。所以，consolidate機制容許不一樣的task複用同一批磁盤文件，這樣就能夠有效將多個task的磁盤文件進行必定程度上的合併，從而大幅度減小磁盤文件的數量，進而提高shuffle write的性能。

假設第二個stage有100個task，第一個stage有50個task，總共仍是有10個Executor，每一個Executor執行5個task。那麼本來使用未經優化的HashShuffleManager時，每一個Executor會產生500個磁盤文件，全部Executor會產生5000個磁盤文件的。可是此時通過優化以後，每一個Executor建立的磁盤文件的數量的計算公式爲：CPU core的數量 * 下一個stage的task數量。也就是說，每一個Executor此時只會建立100個磁盤文件，全部Executor只會建立1000個磁盤文件。

#SortShuffleManager運行原理

SortShuffleManager的運行機制主要分紅兩種，一種是普通運行機制，另外一種是bypass運行機制。當shuffle read task的數量小於等於spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold參數的值時（默認爲200），就會啓用bypass機制。

##普通運行機制

下圖說明了普通的SortShuffleManager的原理。在該模式下，數據會先寫入一個內存數據結構中，此時根據不一樣的shuffle算子，可能選用不一樣的數據結構。若是是reduceByKey這種聚合類的shuffle算子，那麼會選用Map數據結構，一邊經過Map進行聚合，一邊寫入內存；若是是join這種普通的shuffle算子，那麼會選用Array數據結構，直接寫入內存。接着，每寫一條數據進入內存數據結構以後，就會判斷一下，是否達到了某個臨界閾值。若是達到臨界閾值的話，那麼就會嘗試將內存數據結構中的數據溢寫到磁盤，而後清空內存數據結構。

在溢寫到磁盤文件以前，會先根據key對內存數據結構中已有的數據進行排序。排序事後，會分批將數據寫入磁盤文件。默認的batch數量是10000條，也就是說，排序好的數據，會以每批1萬條數據的形式分批寫入磁盤文件。寫入磁盤文件是經過Java的BufferedOutputStream實現的。BufferedOutputStream是Java的緩衝輸出流，首先會將數據緩衝在內存中，當內存緩衝滿溢以後再一次寫入磁盤文件中，這樣能夠減小磁盤IO次數，提高性能。

一個task將全部數據寫入內存數據結構的過程當中，會發生屢次磁盤溢寫操做，也就會產生多個臨時文件。最後會將以前全部的臨時磁盤文件都進行合併，這就是merge過程，此時會將以前全部臨時磁盤文件中的數據讀取出來，而後依次寫入最終的磁盤文件之中。此外，因爲一個task就只對應一個磁盤文件，也就意味着該task爲下游stage的task準備的數據都在這一個文件中，所以還會單獨寫一份索引文件，其中標識了下游各個task的數據在文件中的start offset與end offset。

SortShuffleManager因爲有一個磁盤文件merge的過程，所以大大減小了文件數量。好比第一個stage有50個task，總共有10個Executor，每一個Executor執行5個task，而第二個stage有100個task。因爲每一個task最終只有一個磁盤文件，所以此時每一個Executor上只有5個磁盤文件，全部Executor只有50個磁盤文件。

##bypass運行機制下圖說明了bypass SortShuffleManager的原理。bypass運行機制的觸發條件以下：

shuffle map task數量小於spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold參數的值。
不是聚合類的shuffle算子（好比reduceByKey）。

此時task會爲每一個下游task都建立一個臨時磁盤文件，並將數據按key進行hash而後根據key的hash值，將key寫入對應的磁盤文件之中。固然，寫入磁盤文件時也是先寫入內存緩衝，緩衝寫滿以後再溢寫到磁盤文件的。最後，一樣會將全部臨時磁盤文件都合併成一個磁盤文件，並建立一個單獨的索引文件。

該過程的磁盤寫機制其實跟未經優化的HashShuffleManager是如出一轍的，由於都要建立數量驚人的磁盤文件，只是在最後會作一個磁盤文件的合併而已。所以少許的最終磁盤文件，也讓該機制相對未經優化的HashShuffleManager來講，shuffle read的性能會更好。

而該機制與普通SortShuffleManager運行機制的不一樣在於：第一，磁盤寫機制不一樣；第二，不會進行排序。也就是說，啓用該機制的最大好處在於，shuffle write過程當中，不須要進行數據的排序操做，也就節省掉了這部分的性能開銷。

#shuffle相關參數調優
如下是Shffule過程當中的一些主要參數，這裏詳細講解了各個參數的功能、默認值以及基於實踐經驗給出的調優建議。
spark.shuffle.file.buffer

默認值：32k
參數說明：該參數用於設置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer緩衝大小。將數據寫到磁盤文件以前，會先寫入buffer緩衝中，待緩衝寫滿以後，纔會溢寫到磁盤。
調優建議：若是做業可用的內存資源較爲充足的話，能夠適當增長這個參數的大小（好比64k），從而減小shuffle write過程當中溢寫磁盤文件的次數，也就能夠減小磁盤IO次數，進而提高性能。在實踐中發現，合理調節該參數，性能會有1%~5%的提高。

spark.reducer.maxSizeInFlight

默認值：48m
參數說明：該參數用於設置shuffle read task的buffer緩衝大小，而這個buffer緩衝決定了每次可以拉取多少數據。
調優建議：若是做業可用的內存資源較爲充足的話，能夠適當增長這個參數的大小（好比96m），從而減小拉取數據的次數，也就能夠減小網絡傳輸的次數，進而提高性能。在實踐中發現，合理調節該參數，性能會有1%~5%的提高。

spark.shuffle.io.maxRetries

默認值：3
參數說明：shuffle read task從shuffle write task所在節點拉取屬於本身的數據時，若是由於網絡異常致使拉取失敗，是會自動進行重試的。該參數就表明了能夠重試的最大次數。若是在指定次數以內拉取仍是沒有成功，就可能會致使做業執行失敗。
調優建議：對於那些包含了特別耗時的shuffle操做的做業，建議增長重試最大次數（好比60次），以免因爲JVM的full gc或者網絡不穩定等因素致使的數據拉取失敗。在實踐中發現，對於針對超大數據量（數十億~上百億）的shuffle過程，調節該參數能夠大幅度提高穩定性。

spark.shuffle.io.retryWait

默認值：5s
參數說明：具體解釋同上，該參數表明了每次重試拉取數據的等待間隔，默認是5s。
調優建議：建議加大間隔時長（好比60s），以增長shuffle操做的穩定性。

spark.shuffle.memoryFraction

默認值：0.2
參數說明：該參數表明了Executor內存中，分配給shuffle read task進行聚合操做的內存比例，默認是20%。
調優建議：在資源參數調優中講解過這個參數。若是內存充足，並且不多使用持久化操做，建議調高這個比例，給shuffle read的聚合操做更多內存，以免因爲內存不足致使聚合過程當中頻繁讀寫磁盤。在實踐中發現，合理調節該參數能夠將性能提高10%左右。

spark.shuffle.manager

默認值：sort
參數說明：該參數用於設置ShuffleManager的類型。Spark 1.5之後，有三個可選項：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2之前的默認選項，可是Spark 1.2以及以後的版本默認都是SortShuffleManager了。tungsten-sort與sort相似，可是使用了tungsten計劃中的堆外內存管理機制，內存使用效率更高。
調優建議：因爲SortShuffleManager默認會對數據進行排序，所以若是你的業務邏輯中須要該排序機制的話，則使用默認的SortShuffleManager就能夠；而若是你的業務邏輯不須要對數據進行排序，那麼建議參考後面的幾個參數調優，經過bypass機制或優化的HashShuffleManager來避免排序操做，同時提供較好的磁盤讀寫性能。這裏要注意的是，tungsten-sort要慎用，由於以前發現了一些相應的bug。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

默認值：200
參數說明：當ShuffleManager爲SortShuffleManager時，若是shuffle read task的數量小於這個閾值（默認是200），則shuffle write過程當中不會進行排序操做，而是直接按照未經優化的HashShuffleManager的方式去寫數據，可是最後會將每一個task產生的全部臨時磁盤文件都合併成一個文件，並會建立單獨的索引文件。
調優建議：當你使用SortShuffleManager時，若是的確不須要排序操做，那麼建議將這個參數調大一些，大於shuffle read task的數量。那麼此時就會自動啓用bypass機制，map-side就不會進行排序了，減小了排序的性能開銷。可是這種方式下，依然會產生大量的磁盤文件，所以shuffle write性能有待提升。

spark.shuffle.consolidateFiles

默認值：false
參數說明：若是使用HashShuffleManager，該參數有效。若是設置爲true，那麼就會開啓consolidate機制，會大幅度合併shuffle write的輸出文件，對於shuffle read task數量特別多的狀況下，這種方法能夠極大地減小磁盤IO開銷，提高性能。
調優建議：若是的確不須要SortShuffleManager的排序機制，那麼除了使用bypass機制，還能夠嘗試將spark.shffle.manager參數手動指定爲hash，使用HashShuffleManager，同時開啓consolidate機制。在實踐中嘗試過，發現其性能比開啓了bypass機制的SortShuffleManager要高出10%~30%。