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中，我们主要探讨了Spark的分布式缓存机制。RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）中的`persist`方法是核心关注点，它允许将计算结果持久化以提高性能。当调用`RDD.persist(newLevel: StorageLevel)`时，首先会检查存储级别是否可以更改，如果已分配了存储级别，则不允许改变。 `StorageLevel`是一个关键概念，它定义了数据在集群中的存储方式、复制策略和内存管理。在`persist`方法中，如果存储级别不为`NONE`，则会通过`SparkContext.persistRDD(this)`将RDD与Spark上下文关联起来。这样，即使原始RDD被回收，由于注册在cleaner中的自动垃圾收集机制，仍然能确保其持久化数据的可用性。 底层实现上，`RDD`的持久化使用了一个私有成员变量`persistentRdds`，该变量实际上是一个`TimeStampedWeakValueHashMap[Int, RDD[_]]`类型的HashMap。这个HashMap用于存储RDD及其对应的键值对，其中的值被隐式转换为`WeakReference`。`WeakReference`是一种引用类型，它使得数据可以在垃圾收集过程中被安全地释放，只有当没有其他强引用指向这个对象时，才会被清除。这样做的目的是为了在内存管理上达到一定的平衡，既保留了数据的持久性，又避免了过度占用内存。 真正的缓存动作发生在`Task`的执行阶段，即`runTask`方法中。当`iterator`方法被调用时，如果数据已经持久化，`SparkEnv.get.cacheManager.getOrCompute`会根据存储级别决定是否从缓存中获取数据，或者重新计算。这个过程只有在实际任务执行时才会触发，从而实现了数据的延迟加载和复用，显著提升了Spark的性能。 总结来说，Spark的分布式缓存机制是一个巧妙的设计，它通过`StorageLevel`管理数据存储策略，利用弱引用实现内存效率，同时在任务执行时动态地决定是否从缓存获取数据。这个机制对于减少数据传输开销、提高数据访问速度以及优化计算性能至关重要。