请详细描述一下Spark的内存管理策略

堆内存管理：Spark将堆内存划分为两部分：用于存储RDD数据和使用的内存。堆内存管理器负责对内存的使用进行监控和管理，根据当前内存使用情况，自动调整内存分配策略，以优化内存使用和任务执行性能。
堆外内存管理：Spark使用堆外内存（Off-heap Memory）来存储Spark内部的数据结构和缓存。堆外内存管理器负责对内存的使用进行监控和管理，自动回收不使用的内存，并根据当前内存使用情况自动调整内存分配策略。
内存分配策略：Spark的内存管理器根据应用程序的内存需求和当前内存使用情况，自动调整内存分配策略。内存分配策略包括Static、Dynamic和User-defined等，用户可以根据自己的需求进行配置。
内存管理模式：Spark的内存管理器支持两种内存管理模式：Execution Memory和Storage Memory。Execution Memory用于存储RDD操作的中间结果，而Storage Memory用于存储缓存的RDD数据。内存管理器会根据使用情况自动调整Execution Memory和Storage Memory的大小。
内存溢出处理：当Spark应用程序使用的内存超出了可用内存时，内存管理器会自动进行内存回收和调整，并尝试将任务重新分配到其他可用的资源上执行，以避免内存溢出和应用程序执行失败的情况。