为什么链表结构数据不容易被被缓存命中？

1. 链表的内存存储方式

• 链表的非连续内存分配：在链表中，每个节点包含了数据和指向下一个节点的指针（对于双向链表，还包括指向上一个节点的指针）。这些节点在内存中并不是连续存储的，可能分布在不同的内存位置。
• 指针跳跃访问：由于链表节点分散存储，CPU 访问一个节点时需要通过指针跳转到下一个节点，导致访问时无法利用 CPU 的缓存局部性（cache locality）。而数组中的元素是按顺序存储的，CPU 在访问时可以预加载相邻元素，从而提高缓存命中率。

2. CPU 缓存与局部性原理

• 缓存局部性：CPU 在执行程序时会预取接下来的数据，特别是当程序按顺序访问内存时，CPU 会尽量将接下来的数据提前加载到高速缓存中。连续的内存块会增加缓存命中的概率，因为它们存储在相邻的内存位置，易于被一起加载到缓存中。
• 链表的指针跳跃与缓存不匹配：由于链表中的元素分散存储，CPU 在访问链表时无法通过顺序的内存访问来提升缓存命中率。例如，当访问链表的一个节点时，CPU 需要加载当前节点的数据，然后通过指针去查找下一个节点的内存地址，这种跳跃式的访问使得 CPU 无法有效地预加载下一个节点的数据，进而导致缓存未命中。

3. CPU 缓存的缓存行（Cache Line）

• 缓存行的概念：现代 CPU 的缓存系统是按“缓存行”来组织的，通常每个缓存行的大小是 64 字节。数组元素是连续存储的，因此一旦加载到缓存行中，紧随其后的元素也很可能已经被加载到缓存中，进而提高了连续访问的效率。
• 链表的访问模式与缓存行不匹配：链表元素是分散存储的，访问一个节点时，可能会导致 CPU 从不同的内存地址加载数据，这就无法有效利用缓存行的优势。尤其是当链表节点存在于不同的内存页或缓存行时，缓存的有效性就大大降低。

参考文献：

1. Java Collections Framework - LinkedList
2. Why Linked List is slower than Array