记一次Spark cache table导致的数据问题以及思考

目前在做 Spark 升级(3.1.1升级到3.5.0)的时候，遇到了cache table导致的数据重复问题，这种情况一般来说是很少见的，因为一般很少用cache table语句。
当然该问题已经在Spark3.5.1已经解决了,可以查看对应的 SPARK-46995和SPARK-45592
从以上的分析知道：是在做join的一方(包含了AQEshuffleRead-coalesced) 影响了join的另一方，导致EnsureRequirements规则在做执行前检查的时候，会把join的另一个方的shuffle 数据调整为 包含了AQEshuffleRead-coalesced）的一方：

                      Scan
                       |
                   Shuffle(200)
                       |
  Scan           AQEShuffleRead(10)
   |                   |
Shuffle(10)   InMemoryTableScanExec
    \            /
         Join    

这会导致shuffle后的数据进行了错位（因为之前是shuffle(200),现在变成了shuffle(10)），具体原因笔者还是没有分析清楚，但是其中涉及到的点跟规则EnsureRequirements 以及 CoalesceShufflePartitions 有关，
EnsureRequirements 会做一些执行前的判断，主要是做任务shuffle的协调，
CoalesceShufflePartitions 中 collectCoalesceGroups 会收集 QueryStageExec ，如果是 join 的话，则会join的子节点会收集到一个组里去，这样就能看到 join中会有 AQEShuffleRead coalesced 成对出现