diff --git a/documents/vol1-fundamentals/c_tutorials/advanced_feature/02-cache-and-memory-hierarchy.md b/documents/vol1-fundamentals/c_tutorials/advanced_feature/02-cache-and-memory-hierarchy.md
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@@ -73,6 +73,7 @@ Python 和 Java 这类语言把内存管理彻底抽象掉了，程序员基本
 我们可以写一段简单的 C 代码来直观感受缓存行的存在。这个程序以不同的步长遍历同一个数组，观察耗时变化：
 
 ```c
+#define _POSIX_C_SOURCE 199309L  // 启用 clock_gettime / CLOCK_MONOTONIC
 #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>
 #include <time.h>
@@ -88,16 +89,23 @@ int main(void)
     }
 
     // 以不同步长遍历，只做读操作
+    volatile int sink = 0;  // 防止 sum 被"死代码消除"优化掉
     for (int stride = 1; stride <= 4096; stride *= 2) {
-        clock_t start = clock();
+        struct timespec t0, t1;
+        clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &t0);  // 记录墙上时间起点
         int sum = 0;
         for (int i = 0; i < kArraySize; i += stride) {
             sum += arr[i];
         }
-        clock_t end = clock();
-        printf("stride=%5d  time=%.3f ms\n",
-               stride,
-               (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC * 1000);
+        clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &t1);  // 记录墙上时间终点
+        sink = sum;  // 强制编译器真的去算 sum
+
+        double total_ms = (t1.tv_sec - t0.tv_sec) * 1000.0
+                        + (t1.tv_nsec - t0.tv_nsec) / 1e6;
+        long accesses = kArraySize / stride;  // 注意：步长翻倍，访问次数减半
+        double ns_per_access = total_ms * 1e6 / accesses;
+        printf("stride=%5d  accesses=%9ld  total=%7.3f ms  per_access=%6.2f ns\n",
+               stride, accesses, total_ms, ns_per_access);
     }
 
     free(arr);
@@ -109,25 +117,38 @@ int main(void)
 
 ```text
 $ gcc -O2 -std=c11 stride_test.c -o stride_test && ./stride_test
-stride=    1  time=68.245 ms
-stride=    2  time=68.891 ms
-stride=    4  time=69.012 ms
-stride=    8  time=69.453 ms
-stride=   16  time=70.102 ms
-stride=   32  time=132.567 ms
-stride=   64  time=201.345 ms
-stride=  128  time=215.789 ms
-stride=  256  time=218.901 ms
-stride=  512  time=220.134 ms
-stride= 1024  time=221.567 ms
-stride= 2048  time=222.890 ms
-stride= 4096  time=223.456 ms
+stride=    1  accesses= 67108864  total= 20.518 ms  per_access=  0.31 ns
+stride=    2  accesses= 33554432  total= 13.900 ms  per_access=  0.41 ns
+stride=    4  accesses= 16777216  total= 12.080 ms  per_access=  0.72 ns
+stride=    8  accesses=  8388608  total=  9.663 ms  per_access=  1.15 ns
+stride=   16  accesses=  4194304  total= 10.263 ms  per_access=  2.45 ns
+stride=   32  accesses=  2097152  total=  8.678 ms  per_access=  4.14 ns
+stride=   64  accesses=  1048576  total=  4.679 ms  per_access=  4.46 ns
+stride=  128  accesses=   524288  total=  2.733 ms  per_access=  5.21 ns
+stride=  256  accesses=   262144  total=  1.409 ms  per_access=  5.38 ns
+stride=  512  accesses=   131072  total=  0.866 ms  per_access=  6.61 ns
+stride= 1024  accesses=    65536  total=  0.672 ms  per_access= 10.25 ns
+stride= 2048  accesses=    32768  total=  0.304 ms  per_access=  9.27 ns
+stride= 4096  accesses=    16384  total=  0.115 ms  per_access=  7.00 ns
 ```
 
-当步长从 1 增长到 16（16 个 int = 64 字节，正好一条缓存行）的过程中，耗时几乎不怎么变化——因为无论你是逐个访问还是每隔几个访问，反正一条缓存行被拉上来之后里面的所有数据都已经在 Cache 里了。但步长一旦超过 16（跨越缓存行边界），每次访问都会触发新的 Cache Line 加载，耗时就会明显上升。这个小实验非常好地展示了缓存行作为最小搬运单位的效果。
+先别急着看 `total` 那一列——它是"把整个数组从头到尾扫一遍的总耗时"，而我们的循环是 `i += stride`，步长翻倍访问次数就直接减半：stride=1 要访问 6700 万次，stride=4096 只访问 1.6 万次，差了四千多倍。所以 `total` 这一列被"访问次数"这个量主导着一路往下掉（20ms 掉到 0.1ms），它根本反映不出 Cache 的存在——换台机器、把数组改大改小，绝对值都会跟着抖，没有可比性。
+
+真正该盯的是 `per_access`——**每次访存平均摊到多少纳秒**。它把"访问次数"这个干扰量给除掉了，剩下的才是单次访存的纯开销，这才看得见 Cache 的影子。你会发现这条曲线有三个明显的段：
+
+- **stride 1 → 16**：`per_access` 从 0.31ns 慢慢爬到 2.45ns。16 个 `int` 正好 64 字节、一条缓存行，所以这一段里相邻几次访问还窝在同一条缓存行里——缓存行一旦被拉上来，行内的数据全在 Cache 里白送，再加上硬件预取在背后偷偷提前搬，单次开销就被压到了亚纳秒级。
+- **stride 超过 16**：开始跨缓存行边界了，`per_access` 明显加速往上抬，到 stride=512 已经 6.6ns。这时候每跳一步，基本都得等一条新的缓存行从 L2/L3 甚至主存搬上来，预取也追不上这么大的步子。
+- **stride 到 1024 往上**：步长已经 ≥ 4KB，连页都跨了，访问又稀疏到 Cache 根本兜不住，`per_access` 攀到 7~10ns，基本就是每次都冷访问、逼近一次 DRAM 访问的延迟量级。
+
+这就是缓存行作为最小搬运单位的效果——**只要访问还窝在一条 64 字节的缓存行里，单次访存就便宜到亚纳秒；一旦跳出这条行，每一步都得付出整条缓存行搬运的代价。**
 
 > **踩坑预警**
-> 做步长实验时一定要加上 `-O2` 编译选项。用 `-O0` 的话，循环本身的开销会掩盖 Cache 带来的差异；而 `-O3` 有时又会激进到把整个循环优化成一个常数表达式，导致你什么都测不出来。如果发现所有步长的耗时都一样，很可能是编译器把你的循环吃掉了，可以尝试用 `volatile` 修饰 `sum` 或者在循环体内插入一个编译器屏障（`__asm__ volatile("" ::: "memory")`）。
+>
+> 这个实验有几个特别容易翻车的点，挨个说一下：
+>
+> - **一定要看每次访问的平均耗时，别被总耗时骗了。** 如果你直接拿"扫完整个数组的总时间"来比，步长越大访问次数越少，总时间当然越来越短——但这跟 Cache 没半点关系，纯粹是"活儿干少了"。所以代码里专门算了 `per_access = 总时间 ÷ 访问次数`，把访问次数这个干扰量除掉，才能看到 Cache 命中率的变化。（这也是本教程早先版本踩过的坑，感谢读者在 issue 里指出。）
+> - **别让编译器把循环优化没了。** `-O0` 会让循环本身的开销盖过 Cache 差异，`-O3` 又可能激进到把整个循环折叠成常数表达式。代码里的 `volatile int sink = sum;` 就是干这个的——`sum` 算完没人用，编译器会判定它是"死代码"直接删掉，我们用一个 `volatile` 汇聚点逼它老老实实算完。
+> - **计时要用墙上时间，别用 `clock()`。** `clock()` 量的是进程占用的 CPU 时间，不是真实流逝的墙上时间；访存 benchmark 该用 `clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, ...)`。它需要 `#define _POSIX_C_SOURCE 199309L`（或直接 `-std=gnu11` 编译），否则在严格的 `-std=c11` 下会报"隐式声明"。
 
 ## 第三步——搞明白一条缓存行被放到了哪里
 
@@ -339,7 +360,7 @@ C++ 标准库里的容器在设计时也考虑了缓存因素。`std::vector` 
 
 ## 练习
 
-1. **步长实验验证**：修改本文的步长测试代码，将数组大小改为 4MB（恰好塞进大部分 CPU 的 L3），观察步长从 1 到 32 时耗时的变化曲线。思考：为什么步长超过 16 之后耗时又开始趋于平缓？
+1. **步长实验验证**：修改本文的步长测试代码，把数组缩小到 4MB（基本能塞进大部分 CPU 的 L3，避免主存延迟的干扰），重点盯 `per_access` 那一列。观察步长从 1 涨到 32 时单次访问耗时的变化——思考：为什么步长突破 16（一条缓存行边界）之后，`per_access` 才开始明显往上抬？这个拐点对应的字节数，能反推出你机器的缓存行大小吗？
 
 2. **伪共享复现**：写一个多线程程序（使用 pthread 或 C++ `<thread>`），创建两个线程各自累加一个共享结构体里的不同字段到一亿次。先不加对齐地跑一次，然后用 `alignas(64)` 把两个字段分别对齐到不同缓存行再跑一次，对比耗时。