缓存友好代码的核心是提升CPU对高速缓存的利用率，关键在于数据布局与访问模式匹配硬件特性：注重局部性、对齐、预取友好及避免伪共享；优先使用连续结构如vector而非链表，合理设计结构体大小与成员顺序，并确保顺序访问与缓存行对齐。
缓存友好代码的核心是让CPU更少地等待内存数据，更多地利用高速缓存（L1/L2/L3）。关键不是“写得快”，而是让数据布局和访问模式匹配硬件缓存行为：局部性（时间+空间）、对齐、预取友好、避免伪共享。
用连续内存布局替代指针跳转
链表、树等动态结构常导致随机访问和缓存行失效。数组、vector、结构体数组（SoA）或结构体内的数组（AoS）更易被预取器识别，提升空间局部性。
- 优先用
std::vector而非std::list存储同类型元素 - 处理多个相关字段时，考虑结构体数组（
struct Point { float x,y,z; }; std::vector），而非分离的坐标数组（x[], y[], z[]），除非有SIMD向量化需求pts; - 若需频繁按字段遍历（如只处理所有x），可权衡使用SoA（
struct Points { std::vector），但注意访问跨度仍应尽量小x, y, z; };
控制结构体大小与成员对齐
过大的结构体容易跨缓存行（通常64字节），一次加载浪费带宽；未对齐或填充过多会降低密度，减少每行容纳的元素数。
- 用
alignas(64)强制对齐到缓存行边界（适用于热点结构体或数组首元素） - 按大小降序排列成员（
double,int,char），减少编译器填充；必要时用[[no_unique_address]]或位域压缩小字段 - 用
static_assert(sizeof(MyStruct) 做编译期检查
顺序访问 + 合理步长
CPU预取器擅长识别固定步长的顺序读写。跳跃式、逆序、散列索引访问会使其失效。
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- 遍历二维数组时，确保内层循环沿连续内存方向（C风格：
for (int i = 0; i ，而非a[j][i]） - 避免在热循环中用模运算或复杂函数计算索引（如
arr[(i * prime) % size]），这破坏可预测性 - 若必须随机访问，考虑分块（blocking / tiling）：把大问题拆成能装进L1缓存的小块，提高块内局部性
避免伪共享（False Sharing）
多个线程修改同一缓存行的不同变量，会导致该行在核间反复无效化，严重拖慢并发性能。
- 用
alignas(64)将高频更新的变量隔离到独立缓存行（尤其在线程局部计数器、锁状态等场景） - 不要把两个线程各自写的bool放在同一个struct里；宁可加padding，也不共用缓存行
- 使用
std::atomic时注意其实现是否隐含缓存行对齐（如gcc/clang下std::atomic通常不自动对齐，需手动处理）
