Spark 源码系列（五）分布式缓存

在 Spark 中，分布式缓存是一个非常重要的概念。它允许我们将数据缓存在内存或磁盘中，以便后续的计算可以快速访问这些数据。在这一章中，我们将深入剖析 Spark 分布式缓存的实现原理，并探讨如何利用它来优化应用程序的性能。

分布式缓存的实现是基于 Spark RDD 的。RDD 是 Spark 中一个重要的数据结构，它代表一个分布式的数据集，可以被并行处理。RDD 可以从各种数据源创建，比如 HDFS、Hive 表、或者其他 RDD。

RDD 的持久化是通过调用 persist() 方法实现的。这个方法会将 RDD 的数据缓存在内存或磁盘中，以便后续的计算可以快速访问这些数据。persist() 方法有两种主要的参数：

• storageLevel：指定数据的存储级别。有四种可能的存储级别：MEMORY_ONLY、DISK_ONLY、MEMORY_AND_DISK 和 MEMORY_AND_DISK_SER。
• memoryFraction：指定 RDD 在内存中最多可以占用多少内存空间。

如何利用分布式缓存优化应用程序性能？

分布式缓存可以极大地优化应用程序的性能。通过将经常访问的数据缓存在内存或磁盘中，我们可以避免在每次计算时重新从数据源加载数据，从而减少 I/O 开销和提高计算速度。

在使用分布式缓存时，需要注意以下几点：

• 只有在数据经常被访问时才应该将其缓存在内存或磁盘中。否则，缓存反而会降低应用程序的性能。
• 应该根据数据的访问模式选择合适的存储级别。如果数据经常被访问，那么应该将其缓存在内存中。如果数据不经常被访问，那么可以将其缓存在磁盘中。
• 应该定期清理缓存中的数据，以避免缓存数据过多而影响应用程序的性能。

Spark 如何利用 lazy evaluation 来优化缓存策略？

Spark 使用 lazy evaluation 来优化缓存策略。lazy evaluation 是指只在需要的时候才计算数据。在 Spark 中，RDD 的操作是 lazy 的，这意味着只有在调用 collect() 或 count() 等动作时，RDD 的数据才会被实际计算。

Spark 利用 lazy evaluation 来优化缓存策略，主要体现在以下两个方面：

• 只缓存必要的 RDD ：Spark 只会将那些需要被后续计算访问的 RDD 缓存在内存或磁盘中。这样可以避免缓存不必要的数据，从而减少内存和磁盘的开销。
• 只在需要的时候才计算数据 ：Spark 只会在调用 collect() 或 count() 等动作时，才将 RDD 的数据实际计算出来。这样可以避免不必要的计算，从而提高应用程序的性能。

结语

分布式缓存是 Spark 中一个非常重要的概念，它可以极大地优化应用程序的性能。通过将经常访问的数据缓存在内存或磁盘中，我们可以避免在每次计算时重新从数据源加载数据，从而减少 I/O 开销和提高计算速度。在使用分布式缓存时，需要注意选择合适的存储级别，并定期清理缓存中的数据，以避免缓存数据过多而影响应用程序的性能。Spark 使用 lazy evaluation 来优化缓存策略，这可以帮助我们只缓存必要的 RDD，并只在需要的时候才计算数据，从而提高应用程序的性能。