数据的存储与检索是现在热门的话题，许多社会生产活动都是围绕着数据的存储和检索展开的。光盘库作为主流的存储设备，随着蓝光技术的，由于其容量大、价格低、安全性高等优点，受到社会上越来越多人的关注，在医院、电子政务等许多领域都有应用。本文立足于蓝光光盘库管理系统这一项目，选取其缓存管理模块进行针对性的研究与实现。缓存系统是光盘库中的重要模块，它缓解了光盘库由于自身机械结构上带来响应时间上的瓶颈问题，让整个系统的效率得到了很大提升。本文分析了蓝光光盘库缓存的特点，从缓存命中率上做相关的研究与分析。在缓存命中率与缓存算法的开销上做了折衷，提出了基于光盘分组的最近最少访问（Disk-Based Least Recently Used）算法。DB-LRU算法是对传统的LRU算法的改进，它继承了传统LRU算法的快速与高效，同时契合了光盘库数据存储的特点，也在一定程度上解决了LRU算法存在的缓存污染的问题。DB-LRU算法利用在同一个光盘中的数据具有的关联性，对缓存中的数据按其所在光盘分组后，按照LRU规则来淘汰数据。本文通过实验，比较FIFO算法、LRU算法与DB-LRU算法，在随机访问、有热点数据和存在突发性数据的三种访问模式下的命中率的情况，发现DB-LRU算法在命中率比其它二者更高，且在缓存污染问题方面都比LRU算法有所改进。DB-LRU算法符合光盘库数据存储的特性，也符合它对蓝光光盘库大容量，这也为缓存管理模块的后续的改进打下了基础。