Spark内部针对DataSource表的查询做了缓存优化，使得在同一任务中多次访问同一张DataSource表场景下可以跳过重复的获取表meta数据过程，以提升表读取性能。缓存的内容是表名和其对应的LogicalRelation。
缓存机制：
SQL语法解析后进行Analyzer的过程，因为我们关注表的缓存机制，所以只看表分析中的一个关键Rule：ResolveRelations。Analyzer 对Parsed Logical Plan进行遍历，发现UnresolvedRelation后，就对它启动合规性检查：HiveMetastoreCatalog的lookupRelation方法。
首先判断该表是否是DataSource表：
1）从externalCatalog中getTable，如获取不到就抛出表不存在异常；
2）判断是否是DataSource表：表的data source provider（比如parquet，json，hive等）不为空，并且不等于Hive；
3）不是DataSource表不进行缓存优化。
如果判定是DataSource表就会进行表的Cache逻辑，以下是Cache实例：
protected[hive] val cachedDataSourceTables: LoadingCache[QualifiedTableName, LogicalPlan]
LoadingCache是guava中的一个缓存接口，spark里面多次用到。
缓存的内容是库表名和对应的LogicalPlan（其实是LogicalRelation，LogicalRelation是叶子节点的LogicalPlan）
val dataSourceTable = cachedDataSourceTables(qualifiedTableName)
逻辑是：如果表存在于缓存，返回表对应的LogicalRelation信息，如果不存在，通过CacheLoader重写的load方法获取LogicalRelation信息，载入缓存。
上面的代码底层调用了LocalCache的getOrLoad方法。
1）如果表是第一次访问，那么缓存中是不存在表的缓存信息，通过load方法生成LogicalRelation，存入缓存；
2）表之前访问过，并于缓存中存在，直接返回缓存中对应该表的LogicalRelation。
缓存何时失效
两种情况下表的缓存会失效：
- 超出缓存实例配置的缓存个数阈值；
- 主动执行refresh table操作。
缓存阈值
spark在定义cachedDataSourceTables缓存实例的时候指定了表的缓存上限：1000
CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build(cacheLoader)
当缓存接近上限时，CacheBuild会通过一定的机制将一些表缓存信息驱逐出LoadingCache。
refresh table
主动执行refresh table会使cachedDataSourceTables中表的缓存信息失效：先remove掉之前的缓存数据，再重新load。
下面场景会被动触发refresh table：
1）TRUNCATE TABLE
2）ANALYZE TABLE
3）DROP TABLE
4）ALTER TABLE table RECOVER PARTITIONS
5）Insert into table
问题解决
如果有常驻的app对DataSource表进行查询，而又有外部的app对同一张DataSource表进行写入，那么由于缓存机制，spark没有去主动感知表底层元数据的变化，查询跟实际数据会不一致。有下面两种方案可以解决：
方案：
- 在每条语句前加refresh table语句；
- 将缓存上限设置为0，不缓存表的信息。
两种方式都是重新加载表的meta信息，性能上都有损耗。个人感觉方案2较为合适，比较轻量，不需要增加执行逻辑。
