在Spark1.2版本之后，出现了SortShuffle，这种方式以更少的中间磁盘文件产生而远远优于HashShuffle。而它的运行机制主要分为两种。一种为普通机制，另一种为bypass机制。而bypass机制的启动条件为，当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypass机制。即当read task不是那么多的时候，采用bypass机制是更好的选择。
普通运行机制
在该模式下，数据会先写入一个数据结构，聚合算子写入Map，一边通过Map局部聚合，一遍写入内存。Join算子写入ArrayList直接写入内存中。然后需要判断是否达到阈值，如果达到就会将内存数据结构的数据写入到磁盘，清空内存数据结构。
在溢写磁盘前，先根据key进行排序，排序过后的数据，会分批写入到磁盘文件中。默认批次为10000条，数据会以每批一万条写入到磁盘文件。写入磁盘文件通过缓冲区溢写的方式，每次溢写都会产生一个磁盘文件，也就是说一个task过程会产生多个临时文件。
最后在每个task中，将所有的临时文件合并，这就是merge过程，此过程将所有临时文件读取出来，一次写入到最终文件。意味着一个task的所有数据都在这一个文件中。同时单独写一份索引文件，标识下游各个task的数据在文件中的索引，start offset和end offset。
这样算来如果第一个stage 50个task，每个Executor执行一个task，那么无论下游有几个task，就需要50个磁盘文件。
bypass机制
bypass机制运行条件：
- shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。
- 不是聚合类的shuffle算子（比如reduceByKey）。
在这种机制下，当前stage的task会为每个下游的task都创建临时磁盘文件。将数据按照key值进行hash，然后根据hash值，将key写入对应的磁盘文件中（个人觉得这也相当于一次另类的排序，将相同的key放在一起了）。最终，同样会将所有临时文件依次合并成一个磁盘文件，建立索引。
该机制与未优化的hashshuffle相比，没有那么多磁盘文件，下游task的read操作相对性能会更好。
该机制与sortshuffle的普通机制相比，在readtask不多的情况下，首先写的机制是不同，其次不会进行排序。这样就可以节约一部分性能开销。
