问题导读：spark缓存是如何实现的？BlockManager与BlockManagerMaster的关系是什么？
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {
// StorageLevel不能随意更改
if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {
throw new UnsupportedOperationException("Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")
}
sc.persistRDD(this)
// Register the RDD with the ContextCleaner for automatic GC-based cleanup
// 注册清理方法
sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))
storageLevel = newLevel
this
}它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
private[spark] def persistRDD(rdd: RDD[_]) {
persistentRdds(rdd.id) = rdd
}它居然是用一个HashMap来存的，具体看这个地图的类型是TimeStampedWeakValueHashMap [Int，RDD [_]]类型。把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。这里貌似也没干干啥，这是有个鸟蛋用。。大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。入口在Task的runTask方法里面，具体的我们可以看ResultTask，它调用了RDD的iterator方法。
final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
SparkEnv.get.cacheManager.getOrCompute(this, split, context, storageLevel)
} else {
computeOrReadCheckpoint(split, context)
}
}一旦设置了StorageLevel，就要从SparkEnv的cacheManager取数据。
def getOrCompute[T](rdd: RDD[T], split: Partition, context: TaskContext, storageLevel: StorageLevel): Iterator[T] = { val key = RDDBlockId(rdd.id, split.index) blockManager.get(key) match { case Some(values) => // 已经有了，直接返回就可以了 new InterruptibleIterator(context, values.asInstanceOf[Iterator[T]]) case None => // loading包含这个key表示已经有人在加载了，等到loading被释放了，就可以去blockManager里面取到了 loading.synchronized { if (loading.contains(key)) { while (loading.contains(key)) { try { loading.wait() } catch { case e: Exception => logWarning(s"Got an exception while waiting for another thread to load $key", e) } } // 别人成功拿到了，我们直接取结果就是了，如果别人取失败了，我们再来取一次 blockManager.get(key) match { case Some(values) => return new InterruptibleIterator(context, values.asInstanceOf[Iterator[T]]) case None => loading.add(key) } } else { loading.add(key) } } try { // 通过rdd自身的compute方法去计算得到结果，回去看看RDD那文章，自己看看源码就清楚了 val computedValues = rdd.computeOrReadCheckpoint(split, context) // 如果是本地运行的，就没必要缓存了，直接返回即可 if (context.runningLocally) { return computedValues } // 跟踪blocks的更新状态 var updatedBlocks = Seq[(BlockId, BlockStatus)]() val returnValue: Iterator[T] = { if (storageLevel.useDisk && !storageLevel.useMemory) { /* 这是RDD采用DISK_ONLY的情况，直接扔给blockManager * 然后把结果直接返回，它不需要把结果一下子全部加载进内存 * 这同样适用于MEMORY_ONLY_SER，但是我们需要在启用它之前确认blocks没被block store给丢弃 */ updatedBlocks = blockManager.put(key, computedValues, storageLevel, tellMaster = true) blockManager.get(key) match { case Some(values) => values.asInstanceOf[Iterator[T]] case None => throw new Exception("Block manager failed to return persisted valued") } } else { // 先存到一个ArrayBuffer，然后一次返回，在blockManager里也存一份 val elements = new ArrayBuffer[Any] elements ++= computedValues updatedBlocks = blockManager.put(key, elements, storageLevel, tellMaster = true) elements.iterator.asInstanceOf[Iterator[T]] } } // 更新task的监控参数 val metrics = context.taskMetrics metrics.updatedBlocks = Some(updatedBlocks) new InterruptibleIterator(context, returnValue) } finally { // 改完了，释放锁 loading.synchronized { loading.remove(key) loading.notifyAll() } } } }1，如果blockManager当中有，直接从blockManager当中取。
2，如果blockManager没有，就先用RDD的compute函数得到一个一个Iterable接口。
3，如果StorageLevel是只保存在硬盘的话，就把值存在blockManager当中，然后从blockManager当中取，这样的好处是不会一次把数据全部加载进内存。
4，如果StorageLevel是需要使用内存的情况，就把结果添加到一个ArrayBuffer其中一次返回，另外在blockManager存上一个，再次直接从blockManager取。
对StorageLevel说明一下吧，贴一下它的源码。
class StorageLevel private( private var useDisk_ : Boolean, private var useMemory_ : Boolean, private var useOffHeap_ : Boolean, private var deserialized_ : Boolean, private var replication_ : Int = 1) val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false) val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false) val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2) val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true) val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2) val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false) val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2) val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true) val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2) val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false) val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2) val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)大家注意看它那几个参数，useDisk，useMemory，useOffHeap，deserialized，replication_在具体的类型的时候是传的什么值。
下面我们的目标要放到blockManager。
BlockManager这个类比较大，我们从两方面开始看吧，putBytes和get方法。先从putBytes说起，之前说过任务运行结束之后，结果超过10M的话，会用BlockManager缓存起来。
env.blockManager.putBytes（blockId，serializedDirectResult，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER）putBytes内部又掉了另外一个方法doPut，方法很大呀，先折叠起来。
private def doPut( blockId: BlockId, data: Values, level: StorageLevel, tellMaster: Boolean = true): Seq[(BlockId, BlockStatus)] = {// Return value val updatedBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, BlockStatus)] // 记录它的StorageLevel，以便我们可以在它加载进内存之后，可以按需写入硬盘。 // 此外，在我们把调用BlockInfo的markReay方法之前，都没法通过get方法获得该部分内容 val putBlockInfo = { val tinfo = new BlockInfo(level, tellMaster) // 如果不存在，就添加到blockInfo里面 val oldBlockOpt = blockInfo.putIfAbsent(blockId, tinfo) if (oldBlockOpt.isDefined) { // 如果已经存在了，就不需要重复添加了 if (oldBlockOpt.get.waitForReady()) {return updatedBlocks } // 存在于blockInfo当中->但是上一次保存失败了，拿出旧的信息，再试一遍 oldBlockOpt.get } else { tinfo } } val startTimeMs = System.currentTimeMillis // 当我们需要存储数据，并且要复制数据到别的机器，我们需要访问它的值，但是因为我们的put操作会读取整个iterator， // 这就不会有任何的值留下。在我们保存序列化的数据的场景，我们可以记住这些bytes，但在其他场景，比如反序列化存储的 // 时候，我们就必须依赖返回一个Iterator var valuesAfterPut: Iterator[Any] = null // Ditto for the bytes after the put var bytesAfterPut: ByteBuffer = null // Size of the block in bytes var size = 0L // 在保存数据之前，我们要实例化，在数据已经序列化并且准备好发送的情况下，这个过程是很快的 val replicationFuture = if (data.isInstanceOf[ByteBufferValues] && level.replication > 1) { // duplicate并不是复制这些数据，只是做了一个包装 val bufferView = data.asInstanceOf[ByteBufferValues].buffer.duplicate() Future { // 把block复制到别的机器上去 replicate(blockId, bufferView, level) } } else { null } putBlockInfo.synchronized { var marked = false try { if (level.useMemory) { // 首先是保存到内存里面，尽管它也使用硬盘，等内存不够的时候，才会写入硬盘 // 下面分了三种情况，但是Task的结果是ByteBufferValues这种情况，具体看putBytes方法 val res = data match { case IteratorValues(iterator) => memoryStore.putValues(blockId, iterator, level, true) case ArrayBufferValues(array) => memoryStore.putValues(blockId, array, level, true) case ByteBufferValues(bytes) => bytes.rewind() memoryStore.putBytes(blockId, bytes, level) } size = res.size // 这里写得那么恶心，是跟data的类型有关系的，data: Either[Iterator[_], ByteBuffer]，Left是Iterator，Right是ByteBuffer res.data match { case Right(newBytes) => bytesAfterPut = newBytes case Left(newIterator) => valuesAfterPut = newIterator } // 把被置换到硬盘的blocks记录到updatedBlocks上 res.droppedBlocks.foreach { block => updatedBlocks += block } } else if (level.useOffHeap) { // 保存到Tachyon上. val res = data match { case IteratorValues(iterator) => tachyonStore.putValues(blockId, iterator, level, false) case ArrayBufferValues(array) => tachyonStore.putValues(blockId, array, level, false) case ByteBufferValues(bytes) => bytes.rewind() tachyonStore.putBytes(blockId, bytes, level) } size = res.size res.data match { case Right(newBytes) => bytesAfterPut = newBytes case _ => } } else { // 直接保存到硬盘，不要复制到其它节点的就别返回数据了. val askForBytes = level.replication > 1 val res = data match { case IteratorValues(iterator) => diskStore.putValues(blockId, iterator, level, askForBytes) case ArrayBufferValues(array) => diskStore.putValues(blockId, array, level, askForBytes) case ByteBufferValues(bytes) => bytes.rewind() diskStore.putBytes(blockId, bytes, level) } size = res.size res.data match { case Right(newBytes) => bytesAfterPut = newBytes case _ => } } // 通过blockId获得当前的block状态 val putBlockStatus = getCurrentBlockStatus(blockId, putBlockInfo) if (putBlockStatus.storageLevel != StorageLevel.NONE) { // 成功了，把该block标记为ready，通知BlockManagerMaster marked = true putBlockInfo.markReady(size) if (tellMaster) { reportBlockStatus(blockId, putBlockInfo, putBlockStatus) } updatedBlocks += ((blockId, putBlockStatus)) } } finally { // 如果没有标记成功，就把该block信息清除 if (!marked) { blockInfo.remove(blockId) putBlockInfo.markFailure() } } } // 把数据发送到别的节点做备份 if (level.replication > 1) { data match { case ByteBufferValues(bytes) => Await.ready(replicationFuture, Duration.Inf) case _ => { val remoteStartTime = System.currentTimeMillis // 把Iterator里面的数据序列化之后，发送到别的节点 if (bytesAfterPut == null) { if (valuesAfterPut == null) { throw new SparkException("Underlying put returned neither an Iterator nor bytes! This shouldn't happen.") } bytesAfterPut = dataSerialize(blockId, valuesAfterPut) } replicate(blockId, bytesAfterPut, level) } } } // 销毁bytesAfterPut BlockManager.dispose(bytesAfterPut) updatedBlocks }从上面的来看：
1，存储的时候按照不同的存储级别分了3种情况来处理：存在内存当中（包括MEMORY字样的），存在tachyon上（OFF_HEAP），只存在硬盘上（DISK_ONLY）。
2，存储完成之后会根据存储级别决定是否发送到别的例程，在名字上最后带2字的都是这种，2表示一个块会在两个例程上保存。
3，存储完毕之后，会向BlockManagerMaster汇报块的情况。
4，此处面的序列化实际上是先压缩后序列化，替代使用的是LZF压缩，可以通过spark.io.compression.codec设置为snappy或者lzo，序列化方式通过spark.serializer设置，只能是JavaSerializer 。
接下来我们再看get的情况。
val local = getLocal(blockId)
if (local.isDefined) return local
val remote = getRemote(blockId)
if (remote.isDefined) return remote
None先从本地取，本地没有再去别的例程取，都没有，返回None。从本地取就不说了，怎么进怎么出。讲一下怎么从别的例程去，它们是一个某种子的关系？
我们先看getRemote方法
private def doGetRemote(blockId: BlockId, asValues: Boolean): Option[Any] = {
val locations = Random.shuffle(master.getLocations(blockId))
for (loc <- locations) {
val data = BlockManagerWorker.syncGetBlock(GetBlock(blockId), ConnectionManagerId(loc.host, loc.port))
if (data != null) {
if (asValues) {
return Some(dataDeserialize(blockId, data))
} else {
return Some(data)
}
}
}
None
}这个方法包括两个步骤：
1，用blockId通过master的getLocations方法找到它的位置。
2，通过BlockManagerWorker.syncGetBlock到指定的例程获取数据。
ok，下面就重点讲BlockManager和BlockManagerMaster之间的关系，以及BlockManager之间是如何相互传输数据。
BlockManager我们使用的时候是从SparkEnv.get获得的，我们观察了一下SparkEnv，发现它包含了我们运行时候常用的那些东东。在SparkEnv的创建方法里面会实例化一个BlockManager和BlockManagerMaster。这里我们需要注意看BlockManagerMaster的实例化方法，里面调用了registerOrLookup方法。
def registerOrLookup(name: String, newActor: => Actor): ActorRef = { if (isDriver) { actorSystem.actorOf(Props(newActor), name = name) } else { val driverHost: String = conf.get("spark.driver.host", "localhost") val driverPort: Int = conf.getInt("spark.driver.port", 7077) Utils.checkHost(driverHost, "Expected hostname") val url = s"akka.tcp://spark@$driverHost:$driverPort/user/$name" val timeout = AkkaUtils.lookupTimeout(conf) Await.result(actorSystem.actorSelection(url).resolveOne(timeout), timeout) } }所以从这里可以抛光来，除了Driver之后的actor都是，都是持有的Driver的引用ActorRef。梳理一下，我们可以进行以下替换：
1，SparkContext持有一个BlockManager和BlockManagerMaster。
2，每一个执行人都持有一个BlockManager和BlockManagerMaster。
3，执行器和SparkContext的BlockManagerMaster通过BlockManagerMasterActor来通信。
接下来，我们看看BlockManagerMasterActor里的三组映射关系。
// 1、BlockManagerId和BlockManagerInfo的映射关系
private val blockManagerInfo = new mutable.HashMap[BlockManagerId, BlockManagerInfo]
// 2、Executor ID 和 Block manager ID的映射关系
private val blockManagerIdByExecutor = new mutable.HashMap[String, BlockManagerId]
// 3、BlockId和保存它的BlockManagerId的映射关系
private val blockLocations = new JHashMap[BlockId, mutable.HashSet[BlockManagerId]]看到这三组关系，前面的getLocations方法不用看它的实现，我们都应该知道是怎么找了。
BlockManager之间发送数据和接受数据是通过BlockManagerWorker的syncPutBlock和syncGetBlock方法来实现。看BlockManagerWorker的注释，说是BlockManager的网络接口，采用的是事件驱动模型。
再仔细看这两个方法，它传输的数据包装成BlockMessage之后，通过ConnectionManager的sendMessageReliablySync方法来传输。
接下来的故事就是nio之间的发送和接收了，就简单说几点吧：
1，ConnectionManager内部实例化一个选择器线程线程来接收消息，具体请看运行方法。
2，Connection发送数据的时候，是一次把消息本身的消息全部发送，不是一个消息发送，具体看SendConnection的写方法，与之对应的接收看ReceivingConnection的读方法。
3，read完了之后，调用初始化函数ConnectionManager的receiveMessage方法，它又调用了handleMessage方法，handleMessage又调用了BlockManagerWorker的onBlockMessageReceive方法。传说中的事件驱动又出现了。
def processBlockMessage(blockMessage: BlockMessage): Option[BlockMessage] = {
blockMessage.getType match {
case BlockMessage.TYPE_PUT_BLOCK => {
val pB = PutBlock(blockMessage.getId, blockMessage.getData, blockMessage.getLevel)
putBlock(pB.id, pB.data, pB.level)
None
}
case BlockMessage.TYPE_GET_BLOCK => {
val gB = new GetBlock(blockMessage.getId)
val buffer = getBlock(gB.id)
Some(BlockMessage.fromGotBlock(GotBlock(gB.id, buffer)))
}
case _ => None
}
}根据BlockMessage的类型进行处理，输入类型就保存数据，getType就从本地把块重定向来给给它。
注：BlockManagerMasterActor是存在于BlockManagerMaster内部，在外面只是因为它在通信的时候起了关键的作用的，执行程序上持有的BlockManagerMasterActor是驱动程序的那些演员的引用。
先回顾一下怎么使用广播变量：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast（Array（1、2、3））broadcastVar：spark.Broadcast [Array [Int]] = spark.Broadcast（b5c40191-a864-4c7d-b9bf-d87e1a4e787c）scala> broadcastVar.valueres0：Array [Int] = Array（1、2、3）看了一下实现调用的是broadcastFactory的newBroadcast方法。
def newBroadcast [T：ClassTag]（value_：T，isLocal：Boolean）= {
broadcastFactory.newBroadcast [T]（value_，isLocal，nextBroadcastId.getAndIncrement（））
}默认的broadcastFactory是HttpBroadcastFactory，内部还有另外一个实现TorrentBroadcastFactory，先说HttpBroadcastFactory的newBroadcast方法。
它直接新了一个HttpBroadcast。
HttpBroadcast.synchronized { SparkEnv.get.blockManager.putSingle（blockId，value_，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK，tellMaster = false） } if（！isLocal）{ HttpBroadcast.write（id，value_） }它的内部既两个操作，把数据保存到驱动程序端的BlockManager和写入到硬盘。
TorrentBroadcast和HttpBroadcast都把数据存进了BlockManager做备份，但是TorrentBroadcast接着并没有把数据写入文件，或者采用了以下这种方式：
def sendBroadcast（）{ //把数据给切分了，每4M一个分片 val tInfo = TorrentBroadcast.blockifyObject（value_） totalBlocks = tInfo.totalBlocks totalBytes = tInfo.totalBytes hasBlocks = tInfo.totalBlocks //把分片的信息存到BlockManager，并通知Master val metaId = BroadcastBlockId（id，“ meta”） val metaInfo = TorrentInfo（null，totalBlocks，totalBytes） TorrentBroadcast.synchronized { SparkEnv.get.blockManager.putSingle（ metaId，metaInfo，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK，tellMaster = true） } //遍历所有分片，存到BlockManager上面，并通知Master 为（i <-0直到totalBlocks）{ val pieceId = BroadcastBlockId（id，“ piece” + i） TorrentBroadcast.synchronized { SparkEnv.get.blockManager.putSingle（ pieceId，tInfo.arrayOfBlocks（i），StorageLevel.MEMORY_AND_DISK，tellMaster = true） } } }1，把数据序列化之后，每4M切分一下。
2，切分完了之后，把所有分片写入BlockManager。
但是发现它们是怎么传播的？？
未完待续！
// BlockManager的最大内存
spark.storage.memoryFraction默认值0.6
//文件保存的位置
spark.local.dir默认为系统变量java.io.tmpdir的值
// tachyon保存的地址
spark.tachyonStore.url默认值tachyon：// localhost：19998
//默认不启用netty来传输shuffle的数据
spark.shuffle.use.netty默认值是false
spark.shuffle.sender.port默认值是0
//一个减少抓取映射中间结果的最大的同时抓取数量大小（以避免过度分配用于接收随机输出的内存）
spark.reducer.maxMbInFlight默认值是48 * 1024 * 1024
// TorrentBroadcast切分数据块的分片大小
spark.broadcast.blockSize默认为4096
//广播变量的工厂类
spark.broadcast.factory默认为org.apache.spark.broadcast.HttpBroadcastFactory，也可以设置为org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory
//压缩格式
spark.io.compression.codec默认为LZF，可以设置成Snappy或者Lzo| 留言与评论（共有 0 条评论） “” |
