MemoryStore这块涉及大量的nio，看得我头皮发麻。简单点讲，里面有个核心的常量LinkedHashMap，作为LRU缓存，存储所有Block。 putBytes()这个方法主要用来写数据，方法入参分别是blockId（数据块的标识），size（数据块长度），memoryMode（存放在堆上还是堆外）， _bytes（具体内存分配的闭包），具体实现逻辑是，先检查blockId对应的数据块是否已缓存，然后通过memoryManager（1.6以前是StaticMemoryManager， 不能支持堆外内存，1.6以后默认UnifiedMemoryManager，可以通过spark.memory.useLegacyMode指定）确认内存是否够缓存，在后通过 _bytes把数据拷贝到DirectByteBuffer，如果数据本来就在堆外的话就省略这个逻辑，最后把blockId作为key，ChunkedByteBuffer （就是一个DirectByteBuffer数组，里面是要缓存的数据）作为SerializedMemoryEntry存到LinkedHashMap里，这里注意， 为了保证线程安全，LinkedHashMap需要加锁，这里是一个细粒度锁加到少部分代码上减少开销。 上面的是缓存序列化块的逻辑，putIterator既可以缓存序列化的值（堆内/堆外），也可以直接缓存对象（只能存放在堆内），具体逻辑和LinkedHashMap 不太相关了，篇幅有限就不分析了。 作为一个LRU缓存，Spark肯定还要有一个容量满后的清除操作，触发点在put时校验空间是否足够，具体逻辑在evictBlocksToFreeSpace， 入参有三个blockId（失效后需要缓存的block），space（需要缓存的block的长度），memoryMode。缓存失效这块影响比较大，需要加两个锁， 在外层给memoryManager加锁，之后再给LinkedHashMap加锁，因为put的时候memoryManager没加锁，如果正在put的时候清理缓存会发生数据竞争， 因此LinkedHashMap也需要加锁，保证同一时间LinkedHashMap只能有一个操作，之后的操作就简单了，拿到LinkedHashMap的迭代器， 从第一个Entry开始判断，如果可以失效（）的话就记录下blockId并在blockInfoManager针对blockId加锁， 一直到释放的内存达到space。接下来判断如果清理这些失效的block能否拿到需要的space，不能的话就返回0，表示不能清理出所需空间，如果能拿到的话， 就开始dropBlock（），有些block可能同时在磁盘和内存缓存，如果只清除一处的话blockInfo无需删除解锁即可，如果磁盘和内存都没有了则需删除blockInfo， 如果清理过程中发生异常，则把还没清理的blockInfo解锁（这块逻辑放在finally里，并且作为一个编程技巧注释出来）。 另外有一点值得注意，Spark为了避免MaxDirectMemorySize的限制，使用了反射拿到了DirectByteBuffer的私有构造方法 private DirectByteBuffer(long addr, int cap)，这样就避开了allocateDirect方法里面Bits.reserveMemory的限制。