文章目录
- 1.哪种数据需要被缓存
- 2.缓存数据的执行计划
- 3.缓存级别
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- [3.1 缓存级别分类](#3.1 缓存级别分类)
- [3.2 MEMORY_ONLY](#3.2 MEMORY_ONLY)
- [3.3 MEMORY_AND_DISK/MEMORY_AND_DISK_SER](#3.3 MEMORY_AND_DISK/MEMORY_AND_DISK_SER)
- 4.缓存数据的写入方法
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- [4.1 persist的执行时机](#4.1 persist的执行时机)
- [4.2 缓存原理](#4.2 缓存原理)
- 5.缓存数据的读取方法
- 6.缓存数据的替换和回收
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- [6.1 缓存回收和替换的应用场景](#6.1 缓存回收和替换的应用场景)
- [6.2 缓存替换](#6.2 缓存替换)
- [6.3 缓存回收](#6.3 缓存回收)
1.哪种数据需要被缓存
如下图：
对于上面这个任务而言，有两个job，并且这两个job都进行了相同的运算，将inputRDD转化成了MappedRDD，后续再对MappedRDD进行处理。这个相同的计算是可以避免的，只需要将job1计算出的MappedRDD缓存起来，job2可以直接使用。
对于什么样的数据应该进行缓存，可以总结以下几点：
- 会被重复使用的数据。更确切地，会被多个job共享使用的数据。被共享使用的次数越多，那么缓存该数据的性价比越高。
- 数据不宜过大。过大会占用大量存储空间，导致内存不足，也会降低数据计算时可使用的空间。虽然缓存数据过大时也可以存放到磁盘中，但磁盘的I/O代价比较高，有时甚至不如重新计算快。
2.缓存数据的执行计划
对于上图中的执行流程：一共有三个job，这三个job之间有一些重复计算的情况，其中黄色部分为进行缓存的rdd。如果我们查看job的Web UI界面，则也会发现生成了3个job，这3个job一共生成了8个stage，其中还有2个stage被忽略了。
可以根据下表来进行分析，其中划掉的为缓存后避免重复计算的部分：
3.缓存级别
3.1 缓存级别分类
对于缓存函数persist，有很多参数可供选择，而这些参数就是缓存级别。
缓存级别主要从几个层面来考虑：
- 存储位置。可以将数据缓存到内存和磁盘中，内存空间小但读写速度快，磁盘空间大但读写速度慢。
- 是否序列化存储。如果对数据（record以Java objects形式）进行序列化，则可以减少存储空间，方便网络传输，但是在计算时需要对数据进行反序列化，会增加计算时延。
- 是否将缓存数据进行备份。将缓存数据复制多份并分配到多个节点，可以应对节点失效带来的缓存数据丢失问题，但需要更多的存储空间。
缓存级别针对的是RDD中的全部分区，即对RDD中每个分区中的数据（record）都进行缓存。
3.2 MEMORY_ONLY
对于MEMORY_ONLY级别来说，只使用内存进行缓存，如果某个分区在内存中存放不下，就不对该分区进行缓存。当后续job中的task计算需要这个分区中的数据时，需要重新计算得到该分区。
如果mappedRDD中的第1个分区没有被缓存，那么需要先执行task0，算出mappedRDD第1个分区中的数据，然后才能执行task1、task2、task3。
3.3 MEMORY_AND_DISK/MEMORY_AND_DISK_SER
对于MEMORY_AND_DISK缓存级别，如果内存不足时，则会将部分数据存放到磁盘上。而DISK_ONLY级别只使用磁盘进行缓存。MEMORY_ONLY_SER和MEMORY_AND_DISK_SER将数据按照序列化方式存储，以减少存储空间，但需要序列化/反序列化，会增加计算延时。因为存储到磁盘前需要对数据进行序列化，所以DISK_ONLY级别也需要序列化存储。
4.缓存数据的写入方法
4.1 persist的执行时机
缓存操作是lazy操作，只有等到action()操作触发job运行时才实际执行缓存操作。更进一步，当需要进行数据缓存时，Spark既要将数据写入内存或磁盘，也需要执行下一步数据操作。
对于persist和combine的顺序，每当map计算出一个值后，就将其进行combine操作，然后删除计算出的值。因此正确的顺序是，每计算出一个值后，先persist该值，然后再进行combine操作。
4.2 缓存原理
在实现中，Spark在每个Executor进程中分配一个区域，以进行数据缓存，该区域由BlockManager来管理。
task0和task1运行在同一个Executor进程中。对于task0，当计算出mappedRDD中的partition0后，将partition0存放到BlockManager中的memoryStore内。memoryStore包含了一个LinkedHashMap，用来存储RDD的分区。该LinkedHashMap中的Key是blockId，即rddId+partitionId，如rdd_1_1，Value是分区中的数据，LinkedHashMap基于双向链表实现。在图中，task0和task1都将各自需要缓存的分区存放到了LinkedHashMap中。
5.缓存数据的读取方法
- 假设mappedRDD的partition0和partition1被Worker节点1中的BlockManager缓存，而partition2被Worker节点2中的BlockManager缓存，那么当第2个job需要读取mappedRDD中的分区时，首先去本地的BlockManager中查找该分区是否被缓存。
- 第2个job的3个task都被分到了Worker节点1上，其中task3和task4对应的CachedPartition在本地，因此直接通过Worker节点1memoryStore读取即可。而task5对应的CachedPartition在Worker节点2上，需要通过远程访问，也就是通过getRemote（）读取。远程访问需要对数据行序列化和反序列化，远程读取时是一条条record读取，并得到及时处理的。
6.缓存数据的替换和回收
6.1 缓存回收和替换的应用场景
在本图中，一共缓存了三个rdd，mappedRDD、reducedRDD和groupedRDD。
缓存回收：当对reducedRDD和groupedRDD完成缓存后，可以回收mappedRDD，因为第3个job只需要使用reducedRDD和groupedRDD。缓存替换：当需要缓存reducedRDD而内存空间不足时，可以及时将mappedRDD进行替换，以腾出空间存储reducedRDD。
6.2 缓存替换
目前Spark采用LRU替换算法，即优先替换掉当前最长时间没有被使用过的RDD。在当前可用内存空间不足时，每次通过LRU替换一个或多个RDD（具体数目与一个动态的阈值相关），然后开始存储新的RDD，如果中途存放不下，就暂停，继续使用LRU替换一个或多个RDD，依此类推，直到存放完新的RDD。
LinkedHashMap双向链表自带的LRU功能实现了缓存替换。在进行缓存替换时，RDD的分区数据不能被该RDD的其他分区数据替换。例如，Spark在缓存中存放了newRDD的partition0和partition1后，就没有空间再放入newRDD的partition2了。此时，Spark不能删除newRDD的partition0和partition1来缓存partition2，因为被替换的RDD和要缓存的RDD是同一个RDD。
6.3 缓存回收
使用unpersist方法进行缓存回收：
- 不同于persist()的延时生效，unpersist()操作是立即生效的。
- 还可以设定unpersist()是同步阻塞的还是异步执行的，如unpersist（blocking=true）表示同步阻塞，即程序需要等待unpersist()结束后再进行下一步操作，这也是Spark的默认设定。而unpersist（blocking=false）表示异步执行，即边执行unpersist()边进行下一步操作。
- 如果unpersist()语句设置的位置不当，则会造成与用户预期效果不一致的结果。
第一个位置释放：如果再第一个位置释放缓存，此时由于在action()之前既执行了cache()又执行了unpersist()，所以删除了Spark刚设置的mappedRDD缓存，意味着不对mappedRDD进行缓存。实际上并没有对数据缓存，当缓存或使用缓存数据时，dag图中会出现绿色的点。
第二个位置释放：第一个job执行了action操作，因此mappedRDD被成功缓存了下来，但是第二个job还并没有执行action，也就是说
val groupedRDD = mappedRDD.groupByKey().mapValues(V=>V.tolist)
还并没有执行就已经执行到了释放逻辑，而persist是立即执行的，因此并没有使用到缓存数据。缓存了数据，只不过用之前把它给释放掉了。
第三个位置释放：这种情况可以正常缓存数据。
