揭秘Spark分布式缓存底层实现：弱引用与时间戳映射

在Spark源码系列的第五部分，我们深入探讨了Spark的分布式缓存机制。首先，`RDD`类中的`persist`方法用于将数据持久化，确保其在任务执行期间不会因为任务调度而重复计算。该方法接受一个`StorageLevel`参数，用来定义数据存储的持久性和内存管理策略。 当调用`persist`时，如果之前已经设置了存储级别且尝试改变，会抛出异常，因为一旦分配了存储级别就不能随意修改。接下来，`RDD`对象会被注册到`SparkContext`的`cleaner`中，以便于基于垃圾回收的自动清理。存储级别被更新为传入的新级别后，`RDD`实例返回自身。 在底层实现上，`RDD`的持久化涉及到`private[spark] def persistRDD(rdd: RDD[_])`方法，这里使用了一个`TimeStampedWeakValueHashMap[Int, RDD[_]]`类型的HashMap来存储数据。弱引用被用于减少内存占用，因为弱引用的对象只有在没有任何其他强引用指向它们时才会被垃圾回收。这个HashMap将`RDD`实例隐式转换为弱引用并添加到`ConcurrentHashMap`中，虽然看起来没有立即保存，但实际上这是一个预加载过程，等待实际任务执行时才开始进行缓存。 真正的缓存操作发生在`Task`的`runTask`方法中，具体在`ResultTask`类的`iterator`方法中。当存储级别不为`NONE`时，`SparkEnv.get.cacheManager.getOrCompute`方法会负责获取或者计算数据。这个方法实际上是实现了缓存数据的逻辑，当首次迭代器请求数据时，如果数据尚未存在，就会触发计算并将结果存储到缓存中。后续对同一分区的迭代请求可以直接从缓存中读取，从而提高性能。 总结来说，Spark的分布式缓存机制通过`StorageLevel`管理数据的持久化，利用弱引用和`ConcurrentHashMap`来优化内存占用，实际的缓存操作在任务执行时由`Task`中的`runTask`和`iterator`方法触发。这种设计允许Spark在保持数据可用性的同时，控制内存使用，提升了大数据处理的效率。