【Spark】UnifiedMemoryManager 统一内存

目前Spark-2.1.0版本还保留了StaticMemoryManager静态内存管理的逻辑，但是在代码里默认还是使用了统一内存管理。两个管理器之间选择的控制参数是：spark.memory.useLegacyMode（设置为true时使用静态内存管理，2.1.0版本默认为false）

UnifiedMemoryManager 的实现思路：

1. 逻辑上还是分为两块内存，一块用来存储（Storage），一块用来计算（Compute），在代码里分别维护了一个内存池：StorageMemoryPool和ComputeMemoryPool。
2. 执行内存是指shuffle，join，aggregate，sort等计算过程使用的内存，存储内存是指计算过程中缓存或者传输内部数据时使用的内存。
3. 执行内存和存储内存共享同一块内存空间。当各自内存池有空闲时，两者是可以彼此借用内存空间的。执行内存在需要时，可以强制存储内存spill数据到磁盘，腾出内存空间给它，直到存储内存下降到设定的阈值之下；但存储内存没有权限强制执行内存将正在使用的内存借给它，官方的解释是因为实现起来比较复杂。道理很容易想明白，对执行过程的侵入比较容易造成task失败。
   简单说下上面的逻辑：大家都富裕的时候，是可以彼此借用，甚至全部可用内存都归属一方使用；当大家资源都紧张的时候，执行方可以强制存储方腾出内存给他，但是有个阈值的保障，保证存储不会把内存都贡献出来；而执行方不会被迫将使用的内存贡献出来。可以理解为执行内存有更高的优先级。
4. 统一内存管理的两个参数：
   spark.memory.fraction：默认0.6。（heapsize-300M）* 0.6为最大可用内存，剩下的主要存储用户数据和spark内部的元数据。

spark.memory.storageFraction：默认值为0.5。当存储内存下降到最大可用内存的一半时，即使执行内存依然需要内存，存储也不再借出。可以理解为存储内存的安全区域。如果该参数设置过小，数据会频繁spill磁盘，影响任务性能