你好，我是吴磊。
上一讲我们说，想要提升CPU利用率，最重要的就是合理分配执行内存，但是，执行内存只是Spark内存分区的一部分。因此，想要合理分配执行内存，我们必须先从整体上合理划分好Spark所有的内存区域。
可在实际开发应用的时候，身边有不少同学向我抱怨：“Spark划分不同内存区域的原理我都知道，但我还是不知道不同内存区域的大小该怎么设置，纠结来、纠结去。最后，所有跟内存有关的配置项，我还是保留了默认值。”
这种不能把原理和实践结合起来的情况很常见，所以今天这一讲，我就从熟悉的Label Encoding实例出发，**一步步带你去分析不同情况下，不同内存区域的调整办法，**帮你归纳出最大化内存利用率的常规步骤。这样，你在调整内存的时候，就能结合应用的需要，做到有章可循、有的放矢。
我们先来回顾一下第5讲中讲过的Label Encoding。在Label Encoding的业务场景中，我们需要对用户兴趣特征做Encoding。依据模板中兴趣字符串及其索引位置，我们的任务是把千亿条样本中的用户兴趣转换为对应的索引值。模板文件的内容示例如下所示。
//模板文件//用户兴趣体育-篮球-NBA-湖人军事-武器-步枪-AK47
实现的代码如下所示，注意啦，这里的代码是第5讲中优化后的版本。
/**输入参数：模板文件路径，用户兴趣字符串返回值：用户兴趣字符串对应的索引值*///函数定义val findIndex: (String) => (String) => Int = {(filePath) =>val source = Source.fromFile(filePath, "UTF-8")val lines = source.getLines().toArraysource.close()val searchMap = lines.zip(0 until lines.size).toMap(interest) => searchMap.getOrElse(interest, -1)}val partFunc = findIndex(filePath)//Dataset中的函数调用partFunc("体育-篮球-NBA-湖人")
下面，咱们先一起回顾一下代码实现思路，再来分析它目前存在的性能隐患，最后去探讨优化它的方法。
首先，findIndex函数的主体逻辑比较简单，就是读取模板文件和构建Map映射，以及查找用户兴趣并返回索引。不过，findIndex函数被定义成了高阶函数。这样一来，当以模板文件为实参调用这个高阶函数的时候，我们会得到一个内置了Map查找字典的标量函数partFunc，最后在千亿样本上调用partFunc完成数据转换。利用高阶函数，我们就避免了让Executor中的每一个Task去读取模板文件，以及从头构建Map字典这种执行低效的做法。
在运行时，这个函数在Driver端会被封装到一个又一个的Task中去，随后Driver把这些Task分发到Executor，Executor接收到任务之后，交由线程池去执行（调度系统的内容可以回顾第5讲）。这个时候，每个Task就像是一架架小飞机，携带着代码“乘客”和数据“行李”，从Driver飞往Executor。Task小飞机在Executor机场着陆之后，代码“乘客”乘坐出租车或是机场大巴，去往JVM stack；数据“行李”则由专人堆放在JVM Heap，也就是我们常说的堆内内存。
回顾Label encoding中的findIndex函数不难发现，其中大部分都是代码“乘客”，唯一的数据“行李”是名为searchMap的Map字典。像这样用户自定义的数据结构，消耗的内存区域就是堆内内存的User Memory（Spark对内存区域的划分内容可以回顾一下第7讲）。
回顾到这里，你觉得findIndex函数有没有性能隐患呢？你可以先自己思考一下，有了答案之后再来看我下面的分析。
答案当然是“有”。首先，每架小飞机都携带这么一份数据“大件行李”，自然需要消耗更多的“燃油”，这里的“燃油”指的是Task分发过程中带来的网络开销。其次，因为每架小飞机着陆之后，都会在Executor的“旅客行李专区”User Memory寄存上这份同样的数据“行李”，所以，User Memory需要确保有足够的空间可以寄存所有旅客的行李，也就是大量的重复数据。
那么，User Memory到底需要准备出多大的内存空间才行呢？我们不妨来算一算。这样的计算并不难，只需要用飞机架次乘以行李大小就可以了。
用户自定义的数据结构往往是用于辅助函数完成计算任务的，所以函数执行完毕之后，它携带的数据结构的生命周期也就告一段落。因此，在Task的数量统计上，我们不必在意一个Executor总共需要处理多少个Task，只需要关注它在同一时间可以并行处理的Task数量，也就是Executor的线程池大小即可。
我们说过，Executor线程池大小由spark.executor.cores和spark.task.cpus这两个参数的商（spark.executor.cores/spark.task.cpus）决定，我们暂且把这个商记作#threads。
接下来是估算数据“行李”大小，由于searchMap并不是分布式数据集，因此我们不必采用先Cache，再提取Spark执行计划统计信息的方式。对于这样的Java数据结构，我们完全可以在REPL中，通过Java的常规方法估算数据存储大小，估算得到的searchMap大小记为#size。
好啦！现在，我们可以算出，User Memory至少需要提供#threads * #size这么大的内存空间，才能支持分布式任务完成计算。但是，对于User Memory内存区域来说，使用#threads * #size的空间去重复存储同样的数据，本身就是降低了内存的利用率。那么，我们该怎么省掉#threads * #size的内存消耗呢？
学习过广播变量之后，想必你头脑中已经有了思路。没错，咱们可以尝试使用广播变量，来对示例中的代码进行优化。
仔细观察findIndex函数，我们不难发现，函数的核心计算逻辑有两点。一是读取模板文件、创建Map映射字典；二是以给定字符串对字典进行查找，并返回查找结果。显然，千亿样本转换的核心需求是其中的第二个环节。既然如此，我们完全可以把创建好的Map字典封装成广播变量，然后分发到各个Executors中去。
有了广播变量的帮忙，凡是发往同一个Executor的Task小飞机，都无需亲自携带数据“行李”，这些大件行李会由“联邦广播快递公司”派货机专门发往各个Executors，Driver和每个Executors之间，都有一班这样的货运专线。思路说完了，优化后的代码如下所示。
/**广播变量实现方式*///定义广播变量val source = Source.fromFile(filePath, "UTF-8")val lines = source.getLines().toArraysource.close()val searchMap = lines.zip(0 until lines.size).toMapval bcSearchMap = sparkSession.sparkContext.broadcast(searchMap)//在Dataset中访问广播变量bcSearchMap.value.getOrElse("体育-篮球-NBA-湖人", -1)
上面代码的实现思路很简单：第一步还是读取模板文件、创建Map字典；第二步，把Map字典封装为广播变量。这样一来，在对千亿样本进行转换时，我们直接通过bcSearchMap.value读取广播变量内容，然后，通过调用Map字典的getOrElse方法来获取用户兴趣对应的索引值。
相比最开始的第一种实现方式，第二种实现方式的代码改动还是比较小的，那这一版代码对内存的消耗情况有什么改进呢？
我们发现，Task小飞机的代码“乘客”换人了！小飞机之前需要携带函数findIndex，现在则换成了一位“匿名的乘客”：一个读取广播变量并调用其getOrElse方法的匿名函数。由于这位“匿名的乘客”将大件行李托运给了“联邦广播快递公司”的专用货机，因此，Task小飞机着陆后，没有任何“行李”需要寄存到User Memory。换句话说，优化后的版本不会对User Memory内存区域进行占用，所以第一种实现方式中#threads * #size的内存消耗就可以省掉了。
这样一来，原来的内存消耗转嫁到了广播变量身上。但是，广播变量也会消耗内存，这会不会带来新的性能隐患呢？那我们就来看看，广播变量消耗的具体是哪块内存区域。
回顾存储系统那一讲，我们说过，Spark存储系统主要有3个服务对象，分别是Shuffle中间文件、RDD缓存和广播变量。它们都由Executor上的BlockManager进行管理，对于数据在内存和磁盘中的存储，BlockManager利用MemoryStore和DiskStore进行抽象和封装。
那么，广播变量所携带的数据内容会物化到MemoryStore中去，以Executor为粒度为所有Task提供唯一的一份数据拷贝。MemoryStore产生的内存占用会被记入到Storage Memory的账上。因此，广播变量消耗的就是Storage Memory内存区域。
接下来，我们再来盘算一下，第二种实现方式究竟需要耗费多少内存空间。由于广播变量的分发和存储以Executor为粒度，因此每个Executor消耗的内存空间，就是searchMap一份数据拷贝的大小。searchMap的大小我们刚刚计算过就是#size。
明确了Storage Memory内存区域的具体消耗之后，我们自然可以根据公式：（spark.executor.memory – 300MB）* spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction去有针对性地调节相关的内存配置项。
现在，咱们在两份不同的代码实现下，分别定量分析了不同内存区域的消耗与占用。对于这些消耗做到心中有数，我们自然就能够相应地去调整相关的配置项参数。基于这样的思路，想要最大化内存利用率，我们需要遵循两个步骤：
我们以堆内内存为例，来讲一讲内存规划的两步走具体该如何操作。我们都知道，堆内内存划分为Reserved Memory、User Memory、Storage Memory和Execution Memory这4个区域。预留内存固定为300MB，不用理会，其他3个区域需要你去规划。
首先，我们来说内存占用的预估，主要分为三步。
第一步，计算User Memory的内存消耗。我们先汇总应用中包含的自定义数据结构，并估算这些对象的总大小#size，然后用#size乘以Executor的线程池大小，即可得到User Memory区域的内存消耗#User。
第二步，计算Storage Memory的内存消耗。我们先汇总应用中涉及的广播变量和分布式数据集缓存，分别估算这两类对象的总大小，分别记为#bc、#cache。另外，我们把集群中的Executors总数记作#E。这样，每个Executor中Storage Memory区域的内存消耗的公式就是：#Storage = #bc + #cache / #E。
第三步，计算执行内存的消耗。学习上一讲，我们知道执行内存的消耗与多个因素有关。第一个因素是Executor线程池大小#threads，第二个因素是数据分片大小，而数据分片大小取决于数据集尺寸#dataset和并行度#N。因此，每个Executor中执行内存的消耗的计算公式为：#Execution = #threads * #dataset / #N。
得到这3个内存区域的预估大小#User、#Storage、#Execution之后，调整相关的内存配置项就是一件水到渠成的事情（由公式（spark.executor.memory – 300MB）* spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction）可知），这里我们也可以分为3步。
首先，根据定义，spark.memory.fraction可以由公式（#Storage + #Execution）/（#User + #Storage + #Execution）计算得到。
同理，spark.memory.storageFraction的数值应该参考（#Storage）/（#Storage + #Execution）。
最后，对于Executor堆内内存总大小spark.executor.memory的设置，我们自然要参考4个内存区域的总消耗，也就是300MB + #User + #Storage + #Execution。不过，我们要注意，利用这个公式计算的前提是，不同内存区域的占比与不同类型的数据消耗一致。
总的来说，在内存规划的两步走中，第一步预估不同区域的内存占比尤为关键，因为第二步中参数的调整完全取决于第一步的预估结果。如果你按照这两个步骤去设置相关的内存配置项，相信你的应用在运行时就能够充分利用不同的内存区域，避免出现因参数设置不当而导致的内存浪费现象，从而在整体上提升内存利用率。
合理划分Spark所有的内存区域，是同时提升CPU与内存利用率的基础。因此，掌握内存规划很重要，在今天这一讲，我们把内存规划归纳为两步走。
第一步是预估内存占用。
第二步是调整内存配置项：根据公式得到的3个内存区域的预估大小#User、#Storage、#Execution，去调整（spark.executor.memory – 300MB）* spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction公式中涉及的所有配置项。
这里，我还想多说几句，内存规划两步走终归只是手段，它最终要达到的效果和目的，是确保不同内存区域的占比与不同类型的数据消耗保持一致，从而实现内存利用率的最大化。
期待在留言区看到你的思考和答案，我们下一讲见！