腾讯分布式数据仓库（Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW）基于开源软件hadoop和Hive进行构建，并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造，目前单集群最大规模达到5600台，每日作业数达到100多万，已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求，TDW也在向实时化方向发展，为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。
TDW计算引擎包括两部分：一个是偏离线的MapReduce，一个是偏实时的Spark，两者内部都包含了一个重要的过程——Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析，并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较，对后续的优化方向进行思考和探索，期待经过我们不断的努力，TDW计算引擎运行地更好。
Shuffle过程介绍
MapReduce的Shuffle过程介绍
Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程，如图所示：
Spill过程
Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤，如图所示：
Collect
每个Map任务不断地以<key, value>对的形式把数据输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。
这个数据结构其实就是个字节数组，叫Kvbuffer，名如其义，但是这里面不光放置了<key, value>数据，还放置了一些索引数据，给放置索引数据的区域起了一个Kvmeta的别名，在Kvbuffer的一块区域上穿了一个IntBuffer（字节序采用的是平台自身的字节序）的马甲。<key, value>数据区域和索引数据区域在Kvbuffer中是相邻不重叠的两个区域，用一个分界点来划分两者，分界点不是亘古不变的，而是每次Spill之后都会更新一次。初始的分界点是0，<key, value>数据的存储方向是向上增长，索引数据的存储方向是向下增长，如图所示：
Kvbuffer的存放指针bufindex是一直闷着头地向上增长，比如bufindex初始值为0，一个Int型的key写完之后，bufindex增长为4，一个Int型的value写完之后，bufindex增长为8。
索引是对<key, value>在kvbuffer中的索引，是个四元组，包括：value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度，占用四个Int长度，Kvmeta的存放指针Kvindex每次都是向下跳四个“格子”，然后再向上一个格子一个格子地填充四元组的数据。比如Kvindex初始位置是-4，当第一个<key, value>写完之后，(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、(Kvindex+2)的位置存放partition的值、(Kvindex+3)的位置存放value的长度，然后Kvindex跳到-8位置，等第二个<key, value>和索引写完之后，Kvindex跳到-32位置。
Kvbuffer的大小虽然可以通过参数设置，但是总共就那么大，<key, value>和索引不断地增加，加着加着，Kvbuffer总有不够用的那天，那怎么办？把数据从内存刷到磁盘上再接着往内存写数据，把Kvbuffer中的数据刷到磁盘上的过程就叫Spill，多么明了的叫法，内存中的数据满了就自动地spill到具有更大空间的磁盘。
关于Spill触发的条件，也就是Kvbuffer用到什么程度开始Spill，还是要讲究一下的。如果把Kvbuffer用得死死得，一点缝都不剩的时候再开始Spill，那Map任务就需要等Spill完成腾出空间之后才能继续写数据；如果Kvbuffer只是满到一定程度，比如80%的时候就开始Spill，那在Spill的同时，Map任务还能继续写数据，如果Spill够快，Map可能都不需要为空闲空间而发愁。两利相衡取其大，一般选择后者。
Spill这个重要的过程是由Spill线程承担，Spill线程从Map任务接到“命令”之后就开始正式干活，干的活叫SortAndSpill，原来不仅仅是Spill，在Spill之前还有个颇具争议性的Sort。
Sort
先把Kvbuffer中的数据按照partition值和key两个关键字升序排序，移动的只是索引数据，排序结果是Kvmeta中数据按照partition为单位聚集在一起，同一partition内的按照key有序。
Spill
Spill线程为这次Spill过程创建一个磁盘文件：从所有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录，找到之后在其中创建一个类似于“spill12.out”的文件。Spill线程根据排过序的Kvmeta挨个partition的把<key, value>数据吐到这个文件中，一个partition对应的数据吐完之后顺序地吐下个partition，直到把所有的partition遍历完。一个partition在文件中对应的数据也叫段(segment)。
所有的partition对应的数据都放在这个文件里，虽然是顺序存放的，但是怎么直接知道某个partition在这个文件中存放的起始位置呢？强大的索引又出场了。有一个三元组记录某个partition对应的数据在这个文件中的索引：起始位置、原始数据长度、压缩之后的数据长度，一个partition对应一个三元组。然后把这些索引信息存放在内存中，如果内存中放不下了，后续的索引信息就需要写到磁盘文件中了：从所有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录，找到之后在其中创建一个类似于“spill12.out.index”的文件，文件中不光存储了索引数据，还存储了crc32的校验数据。(spill12.out.index不一定在磁盘上创建，如果内存（默认1M空间）中能放得下就放在内存中，即使在磁盘上创建了，和spill12.out文件也不一定在同一个目录下。)
每一次Spill过程就会最少生成一个out文件，有时还会生成index文件，Spill的次数也烙印在文件名中。索引文件和数据文件的对应关系如下图所示：
话分两端，在Spill线程如火如荼的进行SortAndSpill工作的同时，Map任务不会因此而停歇，而是一无既往地进行着数据输出。Map还是把数据写到kvbuffer中，那问题就来了：<key, value>只顾着闷头按照bufindex指针向上增长，kvmeta只顾着按照Kvindex向下增长，是保持指针起始位置不变继续跑呢，还是另谋它路？如果保持指针起始位置不变，很快bufindex和Kvindex就碰头了，碰头之后再重新开始或者移动内存都比较麻烦，不可取。Map取kvbuffer中剩余空间的中间位置，用这个位置设置为新的分界点，bufindex指针移动到这个分界点，Kvindex移动到这个分界点的-16位置，然后两者就可以和谐地按照自己既定的轨迹放置数据了，当Spill完成，空间腾出之后，不需要做任何改动继续前进。分界点的转换如下图所示：
Map任务总要把输出的数据写到磁盘上，即使输出数据量很小在内存中全部能装得下，在最后也会把数据刷到磁盘上。
Merge
Map任务如果输出数据量很大，可能会进行好几次Spill，out文件和Index文件会产生很多，分布在不同的磁盘上。最后把这些文件进行合并的merge过程闪亮登场。
Merge过程怎么知道产生的Spill文件都在哪了呢？从所有的本地目录上扫描得到产生的Spill文件，然后把路径存储在一个数组里。Merge过程又怎么知道Spill的索引信息呢？没错，也是从所有的本地目录上扫描得到Index文件，然后把索引信息存储在一个列表里。到这里，又遇到了一个值得纳闷的地方。在之前Spill过程中的时候为什么不直接把这些信息存储在内存中呢，何必又多了这步扫描的操作？特别是Spill的索引数据，之前当内存超限之后就把数据写到磁盘，现在又要从磁盘把这些数据读出来，还是需要装到更多的内存中。之所以多此一举，是因为这时kvbuffer这个内存大户已经不再使用可以回收，有内存空间来装这些数据了。（对于内存空间较大的土豪来说，用内存来省却这两个io步骤还是值得考虑的。）
然后为merge过程创建一个叫file.out的文件和一个叫file.out.Index的文件用来存储最终的输出和索引。
一个partition一个partition的进行合并输出。对于某个partition来说，从索引列表中查询这个partition对应的所有索引信息，每个对应一个段插入到段列表中。也就是这个partition对应一个段列表，记录所有的Spill文件中对应的这个partition那段数据的文件名、起始位置、长度等等。
然后对这个partition对应的所有的segment进行合并，目标是合并成一个segment。当这个partition对应很多个segment时，会分批地进行合并：先从segment列表中把第一批取出来，以key为关键字放置成最小堆，然后从最小堆中每次取出最小的<key, value>输出到一个临时文件中，这样就把这一批段合并成一个临时的段，把它加回到segment列表中；再从segment列表中把第二批取出来合并输出到一个临时segment，把其加入到列表中；这样往复执行，直到剩下的段是一批，输出到最终的文件中。
最终的索引数据仍然输出到Index文件中。
Map端的Shuffle过程到此结束。
Copy
Reduce任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据。每个节点都会启动一个常驻的HTTP server，其中一项服务就是响应Reduce拖取Map数据。当有MapOutput的HTTP请求过来的时候，HTTP server就读取相应的Map输出文件中对应这个Reduce部分的数据通过网络流输出给Reduce。
Reduce任务拖取某个Map对应的数据，如果在内存中能放得下这次数据的话就直接把数据写到内存中。Reduce要向每个Map去拖取数据，在内存中每个Map对应一块数据，当内存中存储的Map数据占用空间达到一定程度的时候，开始启动内存中merge，把内存中的数据merge输出到磁盘上一个文件中。
如果在内存中不能放得下这个Map的数据的话，直接把Map数据写到磁盘上，在本地目录创建一个文件，从HTTP流中读取数据然后写到磁盘，使用的缓存区大小是64K。拖一个Map数据过来就会创建一个文件，当文件数量达到一定阈值时，开始启动磁盘文件merge，把这些文件合并输出到一个文件。
有些Map的数据较小是可以放在内存中的，有些Map的数据较大需要放在磁盘上，这样最后Reduce任务拖过来的数据有些放在内存中了有些放在磁盘上，最后会对这些来一个全局合并。
Merge Sort
这里使用的Merge和Map端使用的Merge过程一样。Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序，所谓Reduce端的sort过程就是这个合并的过程。一般Reduce是一边copy一边sort，即copy和sort两个阶段是重叠而不是完全分开的。
Reduce端的Shuffle过程至此结束。
