为何Spark的CacheManager缓存LogicalPlan而非PhysicalPlan？

Spark 的 CacheManager 以 LogicalPlan 作为缓存匹配的核心依据，即便两个查询的物理计划完全一致，只要逻辑计划结构不同就无法复用缓存（比如你给出的示例中，先 select 后 where 和先 where 后 select 的查询），这种设计主要基于以下几点考量：

• 严格对齐用户查询意图
  LogicalPlan 是用户查询逻辑的直接映射，完全对应代码中编写的算子顺序、过滤条件、字段选择等语义。如果改用物理计划做匹配，可能会出现「不同语义的查询经过优化后生成相同物理计划」的情况，此时复用缓存会导致结果不符合用户预期。基于 LogicalPlan 可以确保缓存的结果严格匹配用户编写的查询逻辑，避免语义歧义。

• 降低缓存匹配的复杂度
  物理计划是经过优化器（Optimizer）和执行计划生成器（Planner）处理后的产物，其结构会受 Spark 版本、优化器配置、数据分布等多种因素影响，相同的逻辑计划可能生成不同的物理计划，不同的逻辑计划也可能生成相同的物理计划。如果基于物理计划做匹配，需要处理大量复杂的等价性判断，实现成本极高且容易出错。而 LogicalPlan 的结构更稳定，匹配逻辑仅需基于树状结构的算子和表达式等价性，实现简单且可靠。

• 保证缓存行为的可预测性
  用户可以通过编写的代码直接感知 LogicalPlan 的结构，从而清晰判断自己的查询是否能命中缓存。如果基于物理计划，用户无法直观预测缓存命中情况——因为物理计划的生成依赖优化器内部逻辑，用户难以感知。这种设计让缓存的行为更透明，便于用户调试和优化查询。

• 与 SQL 优化流程解耦
  Spark SQL 的优化器会对 LogicalPlan 执行一系列转换（比如谓词下推、列裁剪），CacheManager 基于 LogicalPlan 缓存，可以与优化流程解耦：缓存既可以基于原始逻辑计划，也可以基于优化后的逻辑计划，灵活适配不同的缓存策略，同时不会因为优化器的变更影响缓存匹配逻辑。

示例代码 #

cached_df = (df
    .select(col("id"))
    .where(col("age") > 18)
).cache()

non_cached_df = (df
    .where(col("age") > 18)
    .select(col("id"))
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neshkeev