Spark 的内存机制算是大数据圈里比较常被拿来研究的一块，搞明白了，性能调优起来真能省不少心。这篇《Apache Spark 内存管理详解》讲得还挺细，不光是讲了Executor的堆内堆外怎么分、内存怎么动态调整，还聊到了各种 GC、内存溢出怎么，挺接地气的，带着场景来讲。

像是你想知道--executor-memory该怎么配，或者storage memory跟execution memory到底啥时候该多点，文章里都有，而且语气不是那种照本宣科，看的时候不容易犯困。

还有个点我挺喜欢，它不是只讲配置，还告诉你背后的逻辑，比如为什么要堆外内存、什么时候适合开压缩、Kryo这种序列化工具为啥能省内存。看完你基本能对 Spark 内存的底层运行有个的认知，调参数也不那么瞎蒙了。

顺带推荐几个相关内容，如果你想更深入挖，比如看看DB2、Oracle或者PostgreSQL的内存策略，也可以顺着文章后面那些链接去逛一圈，都是些还不错的参考资源。

如果你最近刚好在优化Spark的任务，或者老是遇到 OOM，不妨花钟读一下，应该能有点启发。