什么是内存消耗？
在 MapReduce 运行过程中，map task 或 reduce task 都是以JVM进程方式运行的，所以对于 MapReduce，内存消耗指的就是这些 task 进程的内存消耗。
而在 Spark 运行过程中，task 则是在 Executor JVM 中以线程的方式运行的。因此，对于 Spark 的内存消耗，在宏观上指的是 Executor JVM 的内存消耗，在微观上指的是 task 线程的内存消耗。
内存消耗的三个方面
接下来，我们从单个task线程来分析Spark内存消耗，主要有以下三个部分。
- Shuffle机制中产生的中间数据。 Spark 在Shuffle 过程中会使用AppendOnlyMap数据结构对数据进行聚合和排序操作，这其中涉及到的处理过程就需要消耗内存。
- 缓存数据。 为了避免数据重复计算，会将计算过的数据缓存到内存中，这部分会产生内存消耗。
- 用户代码。 如果用户在代码中自定义的数据结构和UDF也会占用一定的内存来暂存中间处理结果。
统一内存管理模型
Spark 在运行过程中，是如何对计算或者缓存的数据进行统一管理的呢？
由于内存空间有限，针对以上三个内存消耗来源，Spark 的解决方法就是将内存划分为了3个分区（分别为框架执行空间、数据缓存空间和用户代码空间），每个内存分区分别负责存储和管理以上3种内存消耗来源的一种。
但是如何平衡数据计算与缓存的内存消耗，也就是3种内存消耗分别需要多少占比的内存才是最佳的呢？
硬界限
在早期的Spark版本中，采用的是静态分配的方式。比如，数据缓存占比60%，框架执行占比20%，用户代码占比20%。但是在实际应用中，效果并不好。当有groupby()或者join（）计算时，会需要比较大框架执行空间用来存放shuffle机制中的中间数据，那么框架执行分配的20%占比可能会不够用。而当用户代码空间复杂度比较高时，也会需要较大的内存空间，否则就会出现内存溢出等错误。
虽然Spark允许用户自行设置这三者的比例，但是对于用户来说，很难在应用运行时内存不断变化的过程中找到三者最优的静态比例，容易造成资源浪费或者资源不足的问题。
软界限
为了解决以上问题，最理想的方法就是为三者分配好各自内存之后，在运行过程中根据三者的实际内存需求量，进行动态调整它们的配额比例。
在Spark运行过程中，虽然用户代码的内存消耗很难被监控和估算，但是Shuffle机制中产生的中间数据和缓存数据的内存消耗却可以被监控到的。因此，可以根据监控获取到的内存需求量来动态调节后两者的内存空间。
统一内存管理模型
在 Spark 1.6版本后，便采用"静态 + 动态"的方式设计实现了更高效的统一内存管理模型。
首先将框架执行空间和数据缓存空间组合在了一起，统称为框架内存空间(Framework memory)，其大小固定。并为二者设置了初始比例，在运行过程中二者的比例是可以动态调整的，以达到内存共享。同时，二者在动态调整过程中的占比也是有上下限制的，避免其中一方完全侵占另一方，进而导致后续的数据缓存操作或者Shuffle操作无法进行。
另外，在动态调整比例之后，框架执行空间还是不足，则会将Shuffle数据spill到磁盘上。而当数据缓存空间不足时，Spark会进行缓存替换、移除数据等操作。