1.Spark Shuffle产生的原因
在MapReduce框架中，Shuffle阶段是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。由于Shuffle过程涉及磁盘的读写和网络IO，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的执行效率。
Spark也有Map阶段和Reduce阶段，因此也会有Shuffle过程。
2.Spark Shuffle发生的场景
主要有以下场景：
（1）repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等。
（2）byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey等。
（3）join类的操作：比如join、cogroup等。
3.Spark Shuffle发展历程
Spark Shuffle分为两种：一种是基于Hash的Shuffle；另一种是基于Sort的Shuffle。
Spark Shuffle主要经历了以下几个重要的版本：
（1）spark1.1之前，Spark只实现了基于Hash的Shuffle。
（2）spark1.1引入了基于Sort的Shuffle。
（3）spark1.2版本之后，默认的实现方式变为“基于Sort的Shuffle”。
（4）spark2.0版本之后，Hash Shuffle方式不再使用。
3.1.Hash Shuffle
Spark一开始提供基于Hash的Shuffle实现机制，主要目的之一是为了避免不必要的排序。在MapReduce中，sort是固定步骤，但是有许多并不需要排序的任务，MapReduce还是会对其进行排序，造成许多不必要的开销。
在Hash的Shuffle实现机制中，每个Map阶段的Task会为每个Reduce阶段的Task生成一个文件，通常会产生大量的文件。文件数量计算公式如下：
总文件个数 = M（Map阶段Task个数） * R（Reduce阶段Task个数）例如下图所示：
如上图所示，shuffle阶段会产生3*4=12个文件，这会伴随大量的随机磁盘IO操作与大量的内存开销，这就是Hash Shuffle遇到的问题。
3.2.Shuffle Consolidate机制
为了缓解上述Hash Shuffle的问题，引入了Consolidate机制，即文件合并机制，将Map端生成的中间文件进行合并的处理机制。
机制的引入通过设置spark.shuffie.consolidateFiles=true参数来控制。
3.3.Sort Shuffle
Hash Shuffle生成的中间文件个数依然是Reduce阶段Task个数的倍数，文件数仍然不可控，无法真正解决问题。
为此，Spark引入了Sort Shuffle。如下图所示：
在基于 Sort 的 Shuffle 中，每个 Mapper 阶段的 Task 不会为每 Reduce 阶段的 Task 生成一个单独的文件，而是全部写到一个数据（Data）文件中，同时生成一个索引（Index）文件， Reduce 阶段的各个 Task 可以通过该索引文件获取相关的数据。
避免产生大量文件的直接收益就是降低随机磁盘 I/0 与内存的开销。
最终生成的文件个数减少到 2*M ，其中 M 表示 Mapper 阶段的 Task 个数，每个 Mapper 阶段的 Task 分别生成两个文件（1 个数据文件、 1 个索引文件），最终的文件个数为 M 个数据文件与 M 个索引文件。因此，最终文件个数是 2*M 个。
3.4.Tungsten Sort Shuffle
为什么 Spark 最终还是放弃了 HashShuffle ，使用了 Sorted-Based Shuffle？
我们可以从 Spark 最根本要优化和迫切要解决的问题中找到答案，使用 HashShuffle 的 Spark 在 Shuffle 时产生大量的文件。当数据量越来越多时，产生的文件量是不可控的，这严重制约了 Spark 的性能及扩展能力，所以 Spark 必须要解决这个问题，减少 Mapper 端 ShuffleWriter 产生的文件数量，这样便可以让 Spark 从几百台集群的规模瞬间变成可以支持几千台，甚至几万台集群的规模。
但使用 Sorted-Based Shuffle 就完美了吗，答案是否定的，Sorted-Based Shuffle 也有缺点，其缺点反而是它排序的特性，它强制要求数据在 Mapper 端必须先进行排序，所以导致它排序的速度有点慢。
好在出现了 Tungsten-Sort Shuffle ，它对排序算法进行了改进，优化了排序的速度。
Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorted-Based Shuffle，Spark 的引擎会自动识别程序需要的是 Sorted-Based Shuffle，还是 Tungsten-Sort Shuffle。
4.Hash Shuffle原理
在spark的发展中，Hash Shuffle作为早期的解决方案，承担过重要作用，有必要加以了解和学习。Hash Shuffle主要有两种模式：普通模式和Consolidate模式。
4.1.普通hash shuffle
Spark一开始提供基于Hash的Shuffle实现机制，主要目的之一是为了避免不必要的排序。在MapReduce中，sort是固定步骤，但是有许多并不需要排序的任务，MapReduce还是会对其进行排序，造成许多不必要的开销。原理如下图所示：
文件计算可转换为下图：
中间文件总数与Executor数量、当前Stage Task数量和下一个Stage的数量都有关。
4.2.优化后的hash shuffle
通过文件的合并，可以将中间文件的生成方式修改为每个执行单位为每个Reduce阶段的Task生成一个文件。执行单位对应为：每个 Map 端的 Cores 数／每个 Task 分配的 Cores 数（默认为 1) 。
最终可以将文件个数从 M*R 修改为 E*C/T*R，其中， E 表示 Executors 个数， C 表示可用 Cores 个数， T 表示 Task 分配的 Cores 数。假设每个Executor都只有1个core。
文件计算公式可由下图表示：
很明显，把因子从Y转换为了T，一般情况下，T要远小于Y，显然达到了减少小文件的目的。
5.Sort Shuffle原理
SortShuffleManager是对Sort Shuffle的管理机构，所有对Sort Shuffle的操作都通过此类来完成，该类结构如下图所示：
SortShuffleManager 的运行机制主要分成三种：
（1）普通运行机制；
（2）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；
（3）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。
5.1.普通sort shuffle
通用sort shuffle的流程如下图所示：
在该模式下，整个过程分为以下3个步骤：
（1）Map阶段task将数据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。
（2）内存数据排序并溢写磁盘。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，会分批将数据溢写入磁盘文件，然后清空内存数据结构。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。
（3）磁盘文件合并。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。
5.2.bypass sort shuffle
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 Shuffle 实现机制提供了一个带 Hash 风格的回退方案，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有两个：
（1）shuffle map task 数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。
（2）不是聚合类的 shuffle 算子。
bypass运行机制如下图所示：
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：
（1）磁盘写机制不同；
（2）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。
5.3.Tungsten sort shuffle
Tungsten Sort 是对普通 Sort 的一种优化，Tungsten Sort 会进行排序，但排序的不是内容本身，而是内容序列化后字节数组的指针(元数据)，把数据的排序转变为了指针数组的排序，实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序。由于直接基于二进制数据进行操作，所以在这里面没有序列化和反序列化的过程。内存的消耗大大降低，相应的，会极大的减少的 GC 的开销。
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SortShuffleWriter中的两个方法进行判断，逻辑如下：
（1）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；
（2）当shouldBypassMergeSort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；
（3）而当shouldBypassMergeSort和canUseSerializedShuffle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：
（1）Shuffle 依赖中不带聚合操作或没有对输出进行排序的要求。
（2）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）。
（3）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。