Spark(四十六):Spark 内存管理之—OFF_HEAP

在前面的文章中，我们已经对Spark的内存管理机制进行了深入学习和探讨。本篇文章将着重介绍Spark中的OFF_HEAP内存管理机制。

什么是OFF_HEAP

OFF_HEAP是指在应用程序的堆之外，开辟一块专门用来存放JVM堆外内存的空间。相比于传统的JVM堆内存，OFF_HEAP有以下几个优点：

1. 绕过了JVM的GC，无需等待垃圾回收，更加高效。
2. 远离Java内存不足异常的困扰，因为堆内存是受限制的，而堆外内存则可以使用更多的物理内存。
3. 在某些场景下，如序列化和反序列化，使用OFF_HEAP进行内存管理可以减少对象序列化或反序列化时的开销，从而提高性能。

Spark中使用OFF_HEAP

Spark中通过spark.memory.offHeap.enabled参数来开启OFF_HEAP机制。如果不设置默认是关闭状态。可以在启动Spark应用程序时传递参数，如：

./bin/spark-submit --conf spark.memory.offHeap.enabled=true

开启OFF_HEAP后，我们需要对分配内存时的机制做出一些调整。注意：OFF_HEAP调整需要在Driver和Executor中进行，否则可能会导致内存溢出。

1. 配置开启OFF_HEAP的内存大小：spark.memory.offHeap.size

./bin/spark-submit --conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
                   --conf spark.memory.offHeap.size=2g

上述命令指定了2GB的OFF_HEAP内存。

1. 配置使用OFF_HEAP的堆外内存存放缓存数据的大小（默认值为10%）：spark.memory.offHeap.storage.excludedFraction

./bin/spark-submit --conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
                   --conf spark.memory.offHeap.storage.excludedFraction=0.4

1. 配置使用OFF_HEAP的堆外内存存放广播数据的大小（默认值为5%）：spark.memory.offHeap.excludedFraction

./bin/spark-submit --conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
                   --conf spark.memory.offHeap.excludedFraction=0.8

通过上述调整，我们可以更加灵活地使用OFF_HEAP，提高Spark应用程序的性能和可靠性。

总结：本篇文章介绍了Spark中的OFF_HEAP内存管理机制。相比于传统的JVM堆内存，OFF_HEAP更加高效，支持更多的物理内存，且在某些场景下可以提高性能。我们也详细了解了在Spark中配置和使用OFF_HEAP的方法，以及相关的注意事项。