Spark 2.1.0 中 Sort-Based Shuffle 产生的内幕
背景
Spark作为一个非常著名的开源分布式计算框架，其在数据处理和分析领域已经得到了广泛的应用。其中Shuffle是实现分布式计算的核心机制之一，相较于Hadoop MapReduce的迭代式计算方式，Spark的Shuffle机制使用了更为高效的流水线式计算方式。而Shuffle的处理过程需要进行数据的分组、排序等操作，这些操作的实现涉及到了底层算法的设计及实现。
本文将阐述Spark 2.1.0中Sort-Based Shuffle机制的原理及其内部实现细节，帮助读者深入理解分布式计算中的Shuffle机制。
Sort-Based Shuffle原理
Spark 2.1.0中的Sort-Based Shuffle机制采用了和MapReduce中相同的思路：即将数据根据指定的key进行分组、排序，将相同key的数据在同一节点上聚合，最后输出到指定的reduce节点进行计算。
Sort-Based Shuffle的处理流程如下：
- 将map输出的key-value对按照key进行分区，每个Partition中的数据通过一个排序算法按照key进行排序（默认使用的是Timsort算法）。
- 将每个Partition中相同key的value进行合并，在同一节点上生成输出文件。
- 将生成的中间文件根据每个reduce所需的Partition进行拷贝，并根据key进行合并，最后将结果写入到reduce的输入缓存中。
Sort-Based Shuffle区别于MapReduce的Shuffle的地方在于，Sort-Based Shuffle没有将所有Mapper的结果都写到磁盘上，从而避免了全局排序的开销。这样，在Mapper的shuffle阶段和reduce的shuffle阶段只有2n次IO读写，可以极大地降低计算的延迟和网络传输的带宽占用。
协同处理器在Sort-Based Shuffle中的应用
事实上，Spark 2.1.0中的Sort-Based Shuffle机制已经不再使用Timsort算法，而是采用了基于协同处理器的外排序算法，这一算法具有以下几个优点：
- 基于协同处理器的算法可以大大降低排序时间，通常情况下，排序过程时间可以降低50%甚至更多。
- 在Map端的Shuffle操作中，协同处理器可以并发地对每个Partition的数据进行排序，大大提高了排序的Parallelism性能。
- 在Reduce端的Shuffle操作中，协同处理器可以发挥自身的缓存容量，优化磁盘IO和网络IO的效率，从而极大地提高了IO性能。
Sort-Based Shuffle实现细节
Spark 2.1.0中的Sort-Based Shuffle具体的实现细节如下：
- Spark对Sort-Based Shuffle的实现使用了基于内存、磁盘、网络等多级缓存的机制，在处理类似海量数据的情形时具有很高的扩展性和性能。
- Spark提供了ConfigurableShuffleSpillWriter用来控制Shuffle写入磁盘的缓冲区大小和排序的算法类型。
- Spark中采用Tungsten-sort算法是指在排序过程不使用Java中的Object对象，取而代之的是使用Unsafe API来读写内存，从而达到避免GC的效果。而在基于协同处理器的外排序算法中，则使用了Spark自带的bytesToBytesSort和UnsafeSorter两个算法来进行排序。
总结
通过以上的讨论，我们可以看出Sort-Based Shuffle机制对于分布式计算来讲，是一种非常高效、灵活的Shuffle算法。其主要表现为底层的排序算法的选择、基于内存和多级缓存进行缓存操作等细节，可以在海量数据处理场景下保证数据处理的效率和性能。
虽然Spark 2.1.0中的Sort-Based Shuffle已经使用了基于协同处理器的外排序算法，但是值得注意的是，这个算法在处理不同的数据类型时，性能差异可能比较大，还需要根据不同的数据类型进行优化。因此，在使用Sort-Based Shuffle时，需要根据实际业务场景进行适当的参数配置和优化。
