Spark的tungsten是什么
Tungsten项目在2015年启动，针对数据处理中CPU和内存限制问题进行优化。它主要分为以下几个部分：
1. 内存管理和二进制处理：Tungsten项目对内存管理进行了优化，以解决Java对象占用内存空间大和JVM垃圾回收开销大的问题。它使用了紧凑的二进制格式Unsafe Row数据结构，用于存储数据。Unsafe Row是一种字节数组，可以存储按Schema顺序排列的数据，减少了对象生成，降低了内存占用和GC压力。同时，Tungsten项目引入了基于内存页的内存管理模式，统一管理堆内和堆外内存，进一步提升了数据存储效率和GC效率。
2. 缓存敏感计算：Tungsten项目设计了缓存优化的数据结构，提高缓存命中率和缓存局部性，主要应用在UnsafeExternalSorter和UnsafeInMemorySorter的实现上。通过将键值对与记录指针放在一起存储，避免了内存的随机访问，提高了缓存的效率。
3. 动态代码生成：Tungsten项目的动态代码生成分为两个部分，一是基本表达式的代码生成，二是全阶段代码生成（WSCG）。WSCG将同一Stage内操作符之间的调用关系捏合成一个统一的函数，减少虚函数分派，内存中的中间数据与CPU寄存器交互，利用循环展开和SIMD指令优化代码执行效率。编译器和CPU能够更有效地优化动态生成的代码。
Tungsten项目的优化策略主要集中在内存管理和二进制处理、缓存敏感计算和动态代码生成三个方面，以解决Spark中CPU和内存的性能瓶颈问题。通过这些优化措施，Tungsten项目提高了Spark的执行效率，实现了对CPU和内存使用的优化，达到了最初的优化目标。
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