Spark应用程序当中有大量的API会触发Shuffle操作，如reduceByKey，groupByKey、intersection、cogroup等，熟悉MapReduce编程模型的朋友们都知道，Shuffle操作是典型IO密集型操作包括磁盘IO和网络IO，上游Map端的Task会将数据写入到磁盘文件（磁盘IO），然后下游Reduce端的Task会通过网络拉取（Fetch）这些数据（网络IO），不难看出Shuffle同样也是内存密集型及CPU密集型的操作。因此，在实际编程对性能有要求时，需要特别注意Spark Shuffle操作，作为Spark应用程序的“性能杀手”，必须对它有足够的了解，才能在实际应用中对程序进行全局或局部调优。
本文先将通过一个Spark应用程序示例引出Spark Shuffle，然后介绍程序的运行原理，以理解Spark Shuffle操作对程序调度运行的影响，在此基础上，对Spark Shuffle内核原理进行分析。本文并不是一篇源码解析类的文章，而是偏重于对原理的介绍，以使读者在后期能够深入源码，更进一步地理解Spark Shuffle的细节。
下面的示例用于求两个RDD元素的交集：
//构造一个RDD，分区(partition)数为2
scala> val rdd1=sc.parallelize(Array("Spark","Hadoop","Kudu"),2)
//构造一个RDD，分区(partition)数为3
scala> val rdd2=sc.parallelize(Array("Spark","Hive","Apache Kylin"),3)
//求两个RDD间的元素的交集
scala> val intersectionRdd=rdd1.intersection(rdd2)
intersectionRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[23] at intersection at <console>:25
//触发执行Spark程序，生成JOB提交集群执行
scala> intersectionRdd.collect
res2: Array[String] = Array(Spark)
//打印RDD的Lineage关系
scala> intersectionRdd.toDebugString
res25: String =
(1) MapPartitionsRDD[28] at intersection at <console>:25 []
| MapPartitionsRDD[27] at intersection at <console>:25 []
| MapPartitionsRDD[26] at intersection at <console>:25 []
| CoGroupedRDD[25] at intersection at <console>:25 []
+-(1) MapPartitionsRDD[23] at intersection at <console>:25 []
| | ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:21 []
+-(1) MapPartitionsRDD[24] at intersection at <console>:25 []
| ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:21 []
可以看到程序中我们创建了两个RDD，然后通过intersection方法生成了一个RDD，但通过intersectionRdd.toDebugString打印RDD间Lineage关系可以发现：最终生成了8个RDD，主要原因是intersection方法调用会导致多个RDD的生成，查看源码可以看到：
intersection方法先执行map方法（生成MapPartitionsRDD），然后再执行cogroup方法，cogroup方法会生成CoGroupedRDD和MapPartitionsRDD，查看cogroup方法的源码可以得到验证
然后再执行filter方法，它也会生成一个MapPartitionsRDD
最后执行key方法，它仍然生成的是一个MapPartitionsRDD，察看keys方法的源码可以看到
这便是执行intersectionRdd.toDebugString时，会有下列Lineage关系的原因
(1) MapPartitionsRDD[28] at intersection at <console>:25 []
| MapPartitionsRDD[27] at intersection at <console>:25 []
| MapPartitionsRDD[26] at intersection at <console>:25 []
| CoGroupedRDD[25] at intersection at <console>:25 []
+-(1) MapPartitionsRDD[23] at intersection at <console>:25 []
| | ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:21 []
+-(1) MapPartitionsRDD[24] at intersection at <console>:25 []
| ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:21 []
这个例子虽然简单，但这段Spark程序中却蕴含了本文涉及的Spark Shuffle操作，在分析Spark Shuffle内核原理之前，先来理解Spark Shuffle操作对Spark程序调度运行的影响。
逻辑执行图，指的是Spark应用程序运行时的逻辑，类似数据库的逻辑视图，它是程序运行的一种抽象表达，前面例子的逻辑执行图如下图所示（为简单起见，分区中的数据用字母替代）：
在前面我们提到intersection方法在执行时会调用cogroup方法，cogroup方法在执行时依赖于Spark Shuffle模块，反应在上图中就是MapPartitionRDD转换成CoGroupedRDD需要进行Spark Shuffle操作。
物理执行图指的是Spark在调度执行时对应的Stage划分及任务执行过程。在触发Spark任务执行时，Spark在调度时会根据方法是否需要进行Shuffle操作进行Stage划分，通过Spark 的Web UI界面可以查看Stage的划分情况，具体如下：
用一个带具体调度相关类的图进行更直观的表示，如下图所示
通过上图可以看到，应用程序被划分成三个Stage，分别为Stage 6、Stage 7及Stage 8（序号实际运行时由Spark调度器分配），事实上Stage与TaskSet对应，每个Stage根据分区数生成对应的Task，上游Task称为org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask，下游Task被称为org.apache.spark.scheduler.ResultTask，这些Task的集合即为org.apache.spark.scheduler.TaskSet，在实际运行调度时不同的Task可以并行执行。可以看到，与普通的Spark Tansformation操作不同，Spark的Shuffle操作（即ShuffleMapTask）执行时的结果需要进行磁盘操作，会产生大量的临时文件，即Spark的Shuffle是网络IO、磁盘IO、内存及CPU密集型操作，这也就是它被称为Spark的性能杀手的原因。由此可见，理解Shuffle的原理对于Spark性能调优等具有十分重要的作用。
Spark Shuffle模块涉及的核心类图如下图所示
涉及的核心类包括
org.apache.spark.shuffle. ShuffleManager：Shuffle模块对外服务的接口，目前有两个子类分别是HashShuffleManager和SortShuffleManager，Spark 1.6.2 默认的ShuffleManager为SortShuffleManager
org.apache.spark.shuffle. hash.HashShuffleManager：Shuffle过程中数据根据Hash的结果写到对应Reduce分区对应的磁盘文件中，在写数据时不进行排序操作，对应的ShuffleWriter为HashShuffleWriter，这种ShuffleManger最大的缺点是会产生大量的磁盘文件
org.apache.spark.shuffle. sort.SortShuffleManager：Shuffle过程中根据实际需要进行排序操作，在写磁盘时将文件保存到同一个文件中，从而避免HashShuffleManager方式所带来的问题
org.apache.spark.shuffle. ShuffleWriter：Shuffle过程中Map端文件写入磁盘的服务类，目前有HashShuffleWriter和SortShuffleWriter两个子类。
org.apache.spark.shuffle.hash. HashShuffleWriter：参见HashShuffleManager
org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter：参见SortShuffleManager
org.apache.spark.shuffle.sort. BypassMergeSortShuffleWriter：Hash Shuffle的一种改进，用于处理不需要排序的Shuffle操作，直接将分区文件写入单独的文件，最后再将这些文件合并，以加快处理速度，不过这种方式需要并发打开多个文件，对内存的消耗较大。
org.apache.spark.shuffle.sort. UnsafeShuffleWriter: Tungsten-based sort，排序不基于Java对象，而是直接作用于序列化的二进制数据（serialized binary data）以减少内存开销和GC过载。
org.apache.spark.shuffle. ShuffleReader：Reduce端Shuffle文件读取类，目前只有BlockStoreShuffeReader一个子类
org.apache.spark.shuffle. BlockStoreShuffeReader：Shuffle磁盘文件读取类，可以读取HashShuffleWriter和SortShuffleWriter写入的磁盘文件
org.apache.spark.shuffle. ShuffleBlockResolver：Shuffle文件解析器，有IndexShuffleBlockResolver和FileShuffleBlockResolver两个子类
org.apache.spark.shuffle. IndexShuffleBlockResolver：用于解析Sort-Based Shuffle Writer写入的磁盘文件
org.apache.spark.shuffle. FileShuffleBlockResolver：用于解析Hash-Based Shuffle Writer写入的磁盘文件
org.apache.spark.storage. ShuffleBlockFetcherIterator：根据数据本地性原则获取数据，如果在本地，则调用BlockManager获取，如果不在本地，则使用ShuffleClient远程获取数据
org.apache.spark.storage.ShuffleClient: 数据不在本地时，用于远程获取数据。
org.apache.spark.storage.BlockManager：存储模块对外服务的类，数据在本地时直接进行数据的获取
Spark 1.2之前只有一种Shuffle方式，那就是Hash-Based Shuffle，对应Writer类为org.apache.spark.shuffle.hash. HashShuffleWriter，其原理如下图所示
可以看到，每个ShuffleMapTask需要为下游的每个Task创建单独的文件，因此其创建的文件数为ShuffleMapTask数*Reducer数。如果ShuffleMapTask数为1000，Reducer Task数为500，则需要500000个文件，假设DiskBlockObjectWriter需要100kb内存，则需要50GB的内存，实际生产环境中， ShuffleMapTask与Reducer Task的数量可能更多，这给集群造成了极大的内存压力。为解决这个问题，Spark 1.6之前的版本还提供了Shuffle Consolidate Writer机制，如图6所示，可以看到这种机制需要的Shuffle文件数为CPU核数* Reducer数，但Spark 1.6之后，将这一功能移除，主要原因是sort-based shuffle writer的实现可以完全替代Shuffle Consolidate Writer且效率更高。具体参见https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-9808
Spark 1.2之后，已经默认将HashShuffleWriter换成了SortShuffleWriter，其实现原理如下图
可以看到每个Shuffle Map Task不再为下游的每个Reducer生成一个单独的磁盘文件，而是只保存在一个文件当中，同时生成一个Index文件为下游的Reducer提供数据位置索引服务，这种方式可以有效地减少中间磁盘文件的生成，避免不必要的性能开销。这就是为什么将ShuffleManager默认设为SortShuffleManager的原因。
下面以SortShuffleWriter机制说明Shuffle Write过程，Spark Shuffle机制在SparkEnv中被指定，代码如下：
即默认使用org.apache.spark.shuffle. sort.SortShuffleManager，在进行Shuffle操作时，会运行ShuffleMapTask的runTask方法
运行runTask方法时，代码writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)执行完成后将得到org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter, 然后再调用其write方法将RDD分区中的数据写入磁盘。
上游Map端的ShuffleWriter将数据落盘后，下游Reducer端的数据读取交由ShuffledRDD负责，具体读取通过ShuffledRDD的compute方法，其代码如下：
可以看到，读取将调用ShuffleManager#getReader方法，目前Spark只有一种ShuffleReader，那就是org.apache.spark.shuffle.BlockStoreShuffleReader，也即无论对于是SortShuffleWriter还是HashShuffleWriter的Shuffle文件，采用的都是BlockStoreShuffleReader。调用BlockStoreShuffleReader#read()方法读取Shuffle文件中的数据，该方法依赖于org.apache.spark.storage. ShuffleBlockFetcherIterator类，读取时如果待读取的数据在本地机器，则直接通过BlockManager获取，如果不在本地，在远程其它机器上，则通过ShuffleClient读取，具体代码如下：
本文通过Spark Shuffle程序示例引入Spark Shuffle机制并对Shuffle如何影响程序调度运行进行了分析，最后对Spark Shuffle内核原理进行介绍。通过本文，读者们应该明白什么是Spark Shuffle及一个典型的带有Spark Shuffle的程序是怎么运行的并掌握Spark Shuffle内核原理。本文在介绍Spark Shuffle内核原理时只给出了脉络，并未深入代码细节，为方便读者们更进一步地理解Spark Shuffle，图8最后给出了Spark整体运行框架图。
参考文献
张安站，《Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理》，机械工业出版社，2015.09
