介绍
Apache Spark 2.1.0引入了新一代的内存管理模型Tungsten，它旨在提高内存的利用效率和执行性能。Tungsten内存管理通过使用堆外内存来实现，可以在不牺牲可扩展性的情况下提高内存访问速度。本文将介绍Tungsten内存管理的模型以及相关的实现类，并对其进行详细解析。
Tungsten 内存管理模型
Tungsten 内存管理模型主要由三个关键部分组成：内存管理器、串行化器和存储格式。
内存管理器
Tungsten 内存管理器负责分配和管理内存的使用。它使用不同的内存区域来存储数据，如堆外内存、堆内内存和操作系统的页缓存。内存管理器为每个任务分配一块内存区域，这些内存区域是可配置的。此外，内存管理器还支持内存溢出和溢写到磁盘，以确保系统的稳定性和数据安全性。
串行化器
Tungsten 串行化器用于在内存和磁盘之间进行数据的序列化和反序列化。它采用基于网络的二进制流格式进行数据的高效传输和存储。串行化器还支持对数据进行压缩和解压缩，以减少存储和传输的开销。
存储格式
Tungsten 存储格式定义了数据在内存和磁盘上的布局方式。它主要包括列式存储和行式存储两种方式。列式存储将每个列的数据连续存储在一起，这样可以提高查询吞吐量和压缩比。行式存储将每一行的数据存储在一起，这样可以提高数据的访问效率。Tungsten 存储格式还支持列投影(pruning)和谓词下推(predicate pushdown)，以减少内存和磁盘的访问量。
Tungsten 内存管理实现类
UnsafeMemoryManager
UnsafeMemoryManager是Tungsten的内存管理器的实现类之一。它使用堆外内存来存储数据，并且通过直接操作内存的方式来提高内存的读写速度。UnsafeMemoryManager还支持内存的锁定和解锁，以降低垃圾回收的开销。
MemoryBalancer
MemoryBalancer是Tungsten的内存均衡器的实现类之一。它负责动态调整任务的内存分配，以提高任务的负载均衡和执行性能。MemoryBalancer还支持根据需要进行内存的溢写到磁盘，以避免内存溢出和任务的中断。
Serializer
Serializer是Tungsten的串行化器的实现类之一。它采用基于网络的二进制流格式进行数据的序列化和反序列化。Serializer还支持对数据进行压缩和解压缩，以减少存储和传输的开销。
CompressionCodec
CompressionCodec是Tungsten的压缩编解码器的实现类之一。它用于对数据进行压缩和解压缩，以减少存储和传输的开销。CompressionCodec支持多种压缩算法，如Snappy、LZ4、Gzip等。
结论
Tungsten内存管理模型通过使用堆外内存来提高内存的利用效率和执行性能。它的内存管理器、串行化器和存储格式可以灵活配置和组合，以满足不同应用场景的需求。通过深入了解Tungsten的内存管理模型和相关实现类，我们可以更好地理解Spark的内存管理机制并优化应用的性能。
本文来自极简博客，作者：灵魂导师，转载请注明原文链接：Spark 2.1.0新一代Tungsten 内存管理的模型及其实现类的解析
