基于 Hash 的 Shuffle 机制的优缺点
优点：
- 可以省略不必要的排序开销。
- 避免了排序所需的内存开销。
缺点：
- 生产的文件过多，会对文件系统造成压力。
- 大量小文件的随机读写带来一定的磁盘开销。
- 数据块写入时所需的缓存空间也会随之增加，对内存造成压力。
二、SortShuffle 解析
SortShuffleManager 的运行机制主要分成三种：
- 普通运行机制；
- bypass 运行机制，当 shuffle read task 的数量小于等于
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时（默认为 200），就会启用 bypass 机制；
- Tungsten Sort 运行机制，开启此运行机制需设置配置项
spark.shuffle.manager=tungsten-sort。开启此项配置也不能保证就一定采用此运行机制（后面会解释）。
1. 普通运行机制
在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的 shuffle 算子，可能选用不同的数据结构。如果是 reduceByKey 这种聚合类的 shuffle 算子，那么会选用 Map 数据结构，一边通过 Map 进行聚合，一边写入内存；如果是 join 这种普通的 shuffle 算子，那么会选用 Array 数据结构，直接写入内存。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。
在溢写到磁盘文件之前，会先根据 key 对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的 batch 数量是 10000 条，也就是说，排序好的数据，会以每批 1 万条数据的形式分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过 Java 的 BufferedOutputStream 实现的。BufferedOutputStream 是 Java 的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘 IO 次数，提升性能。
一个 task 将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并，这就是merge 过程，此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来，然后依次写入最终的磁盘文件之中。此外，由于一个 task 就只对应一个磁盘文件，也就意味着该 task 为下游 stage 的 task 准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个 task 的数据在文件中的 start offset 与 end offset。
SortShuffleManager 由于有一个磁盘文件 merge 的过程，因此大大减少了文件数量。比如第一个 stage 有 50 个 task，总共有 10 个 Executor，每个 Executor 执行 5 个 task，而第二个 stage 有 100 个 task。由于每个 task 最终只有一个磁盘文件，因此此时每个 Executor 上只有 5 个磁盘文件，所有 Executor 只有 50 个磁盘文件。
普通运行机制的 SortShuffleManager 工作原理如下图所示：
普通运行机制的SortShuffleManager工作原理
2. bypass 运行机制
Reducer 端任务数比较少的情况下，基于 Hash Shuffle 实现机制明显比基于 Sort Shuffle 实现机制要快，因此基于 Sort huffle 实现机制提供了一个回退方案，就是 bypass 运行机制。对于 Reducer 端任务数少于配置属性
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold设置的个数时，使用带 Hash 风格的回退计划。
bypass 运行机制的触发条件如下：
- shuffle map task 数量小于
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。 - 不是聚合类的 shuffle 算子。
此时，每个 task 会为每个下游 task 都创建一个临时磁盘文件，并将数据按 key 进行 hash 然后根据 key 的 hash 值，将 key 写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。
该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的 HashShuffleManager 是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的 HashShuffleManager 来说，shuffle read 的性能会更好。
而该机制与普通 SortShuffleManager 运行机制的不同在于：第一，磁盘写机制不同；第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write 过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。
bypass 运行机制的 SortShuffleManager 工作原理如下图所示
bypass运行机制的SortShuffleManager工作原理
3. Tungsten Sort Shuffle 运行机制
基于 Tungsten Sort 的 Shuffle 实现机制主要是借助 Tungsten 项目所做的优化来高效处理 Shuffle。
Spark 提供了配置属性，用于选择具体的 Shuffle 实现机制，但需要说明的是，虽然默认情况下 Spark 默认开启的是基于 SortShuffle 实现机制，但实际上，参考 Shuffle 的框架内核部分可知基于 SortShuffle 的实现机制与基于 Tungsten Sort Shuffle 实现机制都是使用 SortShuffleManager，而内部使用的具体的实现机制，是通过提供的两个方法进行判断的：
对应非基于 Tungsten Sort 时，通过
SortShuffleWriter.shouldBypassMergeSort 方法判断是否需要回退到 Hash 风格的 Shuffle 实现机制，当该方法返回的条件不满足时，则通过
SortShuffleManager.canUseSerializedShuffle 方法判断是否需要采用基于 Tungsten Sort Shuffle 实现机制，而当这两个方法返回都为 false，即都不满足对应的条件时，会自动采用普通运行机制。
因此，当设置了 spark.shuffle.manager=tungsten-sort 时，也不能保证就一定采用基于 Tungsten Sort 的 Shuffle 实现机制。
要实现 Tungsten Sort Shuffle 机制需要满足以下条件：
- Shuffle 依赖中不带聚合操作或没有对输出进行排序的要求。
- Shuffle 的序列化器支持序列化值的重定位（当前仅支持 KryoSerializer Spark SQL 框架自定义的序列化器）。
- Shuffle 过程中的输出分区个数少于 16777216 个。
实际上，使用过程中还有其他一些限制，如引入 Page 形式的内存管理模型后，内部单条记录的长度不能超过 128 MB （具体内存模型可以参考 PackedRecordPointer 类）。另外，分区个数的限制也是该内存模型导致的。
所以，目前使用基于 Tungsten Sort Shuffle 实现机制条件还是比较苛刻的。
基于 Sort 的 Shuffle 机制的优缺点
优点：
- 小文件的数量大量减少，Mapper 端的内存占用变少；
- Spark 不仅可以处理小规模的数据，即使处理大规模的数据，也不会很容易达到性能瓶颈。
缺点：
- 如果 Mapper 中 Task 的数量过大，依旧会产生很多小文件，此时在 Shuffle 传数据的过程中到 Reducer 端， Reducer 会需要同时大量地记录进行反序列化，导致大量内存消耗和 GC 负担巨大，造成系统缓慢，甚至崩溃；
- 强制了在 Mapper 端必须要排序，即使数据本身并不需要排序；
- 它要基于记录本身进行排序，这就是 Sort-Based Shuffle 最致命的性能消耗。
参考资料：
