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LRU（最近最少使用）是一种高效缓存淘汰策略，核心思想是优先淘汰最久未访问的数据。通过“哈希表+双向链表”结构实现，支持O(1)时间复杂度的get和put操作。哈希表快速定位节点，双向链表维护访问顺序，头部为最近使用，尾部为最久未使用。广泛应用于操作系统页面置换、Redis内存淘汰、数据库缓冲池及浏览器缓存等场景。该算法基于局部性原理，提升缓存命中率，是工程与面试中的经典算法。
本文记录了从性能分析、瓶颈定位到优化验证的完整过程，展示了如何结合操作系统、计算机体系结构以及并发编程原理，充分挖掘程序运行效率。通过系统性能分析，从三个核心问题展开：1）数据读取层面，分析发现I/O并发度不足是瓶颈，采用并行读取将9GB文件加载时间从15s降至2.5s；2）数据存储层面，通过平铺数组优化内存布局减少Cache Miss，并采用线程私有+字节填充方案解决伪共享问题；3）数据计算层面
