分布式分页旨在寻找多项式时间的驱逐规则，使其在请求来自已知随机源时，与最优在线策略 $\mathrm{OPT}$ 竞争。Lund、Phillips 与 Reingold 在 1994 年的 FOCS 论文给出了两种经典算法。对于马尔可夫源，他们的随机“支配分布”算法在满足成对线性不等式的缓存集合上抽取页面；对于各页面的独立到达时间模型，他们的确定性“中位数”算法驱逐条件下一次请求时间下中位数最大的缓存页面。原始的竞争系数分别为 4 和 5，最近 Pabbaraju 与 Vakilian 在 ICALP 2025 将其提升至 2 和 4。
本文证明在各自的源模型下，这些改进后的常数不可再降低。对于马尔可夫分页，我们构造了两类互补的 factor‑2 下界。第一类是有向环族，其竞争比为 $2k/(k+1)$；第二类是缓存大小为 3 的四页循环族，其比值为 $2-4\varepsilon/3$，且均配备显式的多项式时间支配选择器。对于独立到达时间模型，我们展示中位数算法不存在任何常数 $c$ 能使其 $c$‑竞争。
这些结果表明，已知的分布式分页算法在各自假设下已经达到最佳可能的常数因子。
点评：本文通过精细构造证明了分布式分页的下界紧致，进一步巩固了该领域的理论基准。