一、引言
在算法工程中，大家一般关注四大核心维度：稳定、成本、效果、性能。
其中，性能尤为关键——它既能提升系统稳定性，又能降低成本、优化效果。因此，工程团队将微秒级的性能优化作为核心攻坚方向。
本文将结合具体案例，分享算法SRE在日常性能优化中的宝贵经验，助力更多同学在实践中优化系统性能、实现业务价值最大化。
二、给浮点转换降温
算法工程的核心是排序，而排序离不开特征。特征大多是浮点数，必然伴随频繁的数值转换。零星转换对CPU无足轻重，可一旦规模如洪水倾泻，便会出现CPU瞬间飙红、性能断崖式下跌的情况，导致被迫堆硬件，白白抬高成本开销。
例如：《交易商详页相关推荐 - neuron-csprd-r-tr-rel-cvr-v20-s6》 特征处理占用CPU算力时间的61%。其中大量工作都在做Double浮点转换，如图所示：
优化前CPU时间占比 18%
Double.parseDouble、Double.toString是JDK原生原子API了，还能优化？直接给答案：能！
浮点转字符串：Ryu算法
https://github.com/ulfjack/ryu
Ryu算法，用“查表＋定长整数运算”彻底摒弃“动态多精度运算＋内存管理”的重开销，既正确又高效。
算法的完整正确性证明：
https://dl.acm.org/citation.cfm? doid=3296979.3192369
伪代码说明
// ——“普通”浮点到字符串（高成本）——void convertStandard(double d, char *out) { // 1. 拆分浮点：符号、指数、尾数 bool sign = (d < 0); int exp = extractExponent(d); // 提取二进制指数 uint64_t mant = extractMantissa(d); // 2. 构造大整数：mant × 2^exp —— 可能要扩容内存 BigInt num = BigInt_from_uint64(mant); num = BigInt_mul_pow2(num, exp); // 多精度移位，高开销 // 3. 逐位除以 10 生成十进制，每次都是多精度除法 // ——每次 divMod 都要循环内部分配和多精度运算 char buf[32]; int len = 0; while (!BigInt_is_zero(num)) { BigInt digit, rem; BigInt_divmod(num, 10, &digit, &rem); // 慢：多精度除法 buf[len++] = '0' + BigInt_to_uint32(digit); BigInt_free(num); num = rem; } // 4. 去除多余零、插入小数点和符号 formatOutput(sign, buf, len, out);}
// ——Ryu 方法（低成本）——void convertRyu(double d, char *out) { // 1. 拆分浮点：符号、真实指数、尾数（隐含1） bool sign = (d < 0); int e2 = extractBiasedExponent(d) - BIAS; uint64_t m2 = extractMantissa(d) | IMPLIED_ONE; // 2. 一次查表：获得 5^k 和对应位移量 // ——预先计算好，运行时无动态开销 int k = computeDecimalExponent(e2); uint64_t pow5 = POW5_TABLE[k]; // 只读数组（cache 友好） int shift = SHIFT_TABLE[k]; // 3. 单次 64×64 位乘法 + 右移 —— 固定时间 __uint128_t prod = ( __uint128_t )m2 * pow5; uint64_t v = (uint64_t)(prod >> shift); // 4. 固定最多 ~20 次小循环，v%10 生成每位数字 // ——循环次数上限，与具体数值无关 char buf[24]; int len = 0; do { buf[len++] = '0' + (v % 10); v /= 10; } while (v); // 5. 去零、插小数点、加符号：轻量字符串操作 formatShort(sign, buf, len, k, out);}传统方法 vs. Ryu算法对比：
| 算法比较 | “普通”算法 | Ryu算法 |
|---|---|---|
| 内存分配 | BigInt动态扩容 + 释放 →heap分配/回收成本高 | 全/静态表 + 栈数组，无malloc→ 零动态分配 |
| 算术成本 | 频繁多精度除法（数百纳秒） | 单次64位乘法+位移（约30-40纳秒） |
| 循环次数 | 取决于浮点数数值难以预测 | 固定次数易于优化和预测 |
| 缓存友好 | 内存分散不利CPU缓存 | 栈上集中CPU缓存友好 |
字符串转浮点：Fast_Float算法
https://github.com/wrandelshofer/FastDoubleParser
相比Java自带的Double.parseDouble使用复杂状态机（如BigDecimal或 BigInteger）来处理各种情况，FastDoubleParser使用以下优化策略。
FastDoubleParser 优化策略
※ 分离阶段
- 将输入拆分为三个部分：significand、exponent、special cases（如 NaN, Infinity）。
- 解析时直接处理整数位和小数位的组合。
※ 整型加速 + 倍数转换
- 在范围允许的情况下使用“64位整数直接表示”有效位。
- 再通过预计算的“幂次表（10ⁿ 或 2ⁿ）”进行快速缩放，避免慢速浮点乘法。
※ 避免慢路径
- 避免使用BigDecimal**或字符串转高精度，再转回double的慢路径。
- 对于大多数输入，整个解析过程不涉及任何内存分配。
※ SIMD加速（原版 C++）
在C++中使用SIMD指令批量处理字符，Java版受限于JVM，但仍通过循环展开等技术尽量进行优化。
转换思路
Input: "123.45e2"1. 拆分成： significand = 12345 (去掉小数点) exponent = 2 - 2 = 0 // 小数点后两位，但有 e22. 快速转换： result = 12345 * 10^0 = 12345.03. 最终使用 Double.longBitsToDouble 构造结果压测报告
Double 字符解析相对JDK原生API 4.43倍 加速
代码优化样例
通过多层判断，尽可能不让Object o做toString()操作。
减少toString触发的可能
工具类 替换浮点转换算法
工具类 替换浮点转换算法
性能实测效果
启用Ryu、Fast_Float算法替换JDK原生浮点转换，效果如下：
优化后CPU时间占比 0.19%【性能提升(18-0.19)/18=98%】
CPU实际获得50%收益
RT实际获得25%左右性能收益
小结
告别原生JDK浮点转换的高昂代价，拥抱Ryu与FastDoubleParser，让CPU从繁忙到清闲，性能“回血”，节约的成本大家可以吃火锅。
三、拔掉诡异的GC毛刺
小堆GC问题
特征维度多时内存压力大，GC问题可以预期。但很多同学可能没有见过，小堆场景，GC也可能频繁触发，甚至引发异常。
如图所示：18GB堆 扩容 -> 30GB堆，均出现RT99周期脉冲，致使5~6%的失败率。
社区瀑布流广告投放-Neuron精排 因GC导致错误
GC问题分析
首先这是GC问题，其次增加了近1倍的内存，没有丝毫缓解，判断这应该是个伪GC问题。
Neuron主要功能就是拿着特征转向量做排序。一般特征量都是亿起步，多的达十亿，因此特征缓存必不可少。但是这个场景，仅仅是将1700个左右**的广告特征信息进行了缓存，为什么对象内存会出现周期性的脉冲？
年轻代+老年代 周期共振脉冲
如图所示，关键的问题在于 “共振” 。因此要用放大镜看问题，再如图所示：
| 线索 | 矛盾点 | 疑惑点 |
|---|---|---|
| 老年代回收 3GB | 老年代3GB回收，对于C4垃圾回收器，应该毫无压力 | |
| 年轻代徒增 9GB | 老年代GC，为什么年轻代会同步往上飚？ | |
| 年轻代瞬间回收 9GB | 年轻代内存飚升后，为什么瞬间又把内存释放？ | |
| 共振点CPU无压力 | 两代整体回收12GB，对于C4垃圾回收器，应该毫无压力 | GC窗口期间，CPU算力充足，为什么会导致 RT99 成倍往上飚？ |
到这里，其实问题已经很明显了：
- C4作为世界顶级垃圾回收器，GC的能力不用怀疑，STW（Stop-The-World）的时间理论是亚毫秒级。
- 如果GC能力没问题，算力又充足，那么造成RT99翻倍的原因：要么是线程在等数据，要么是线程忙不过来。
- Neuron堆内存大头是缓存，那么老年代回收的数据一定是缓存数据，年轻代一定是在回补缓存缺口。
为什么会有这个逻辑？因为缓存命中率一直是 99.9%【1700个广告条目】 ，如图所示：
在极高缓存命中率的场景下，仅清理少量缓存条目，也可能造成“缓存缺口”。缓存缺口本质上也是一次“中断”，线程被迫等待或执行数据回补，导致性能抖动。
为方便理解，类比“缺页中断”（Page Fault）：当程序访问未加载的内存页时，操作系统必须中断执行、加载数据，再继续运行。
解决方案
首先是缓存命中率一定是越高越好，99.9%的命中率没毛病。问题出在1700条广告缓存条目，究竟为何必须如此频繁地设置过期？【TTL: 60~90s】
原因是：业务期望广告特征，能够尽可能实时更新。
缓存失效策略
失效时间 60~90s
关键在于，缓存条目必须及时失效，却又不能因GC过度而引发性能问题。从观察结果来看，年轻代的GC没有对RT99的性能产生明显影响，这说明年轻代GC的力度恰到好处，不会造成频繁的“缓存缺口”。 既然如此，我们考虑：如果能彻底规避老年代GC，性能瓶颈的问题是否就能迎刃而解？
因此，我们尝试大幅提高对象晋升到老年代的门槛，直接提升了几个数量级。
增加JVM参数：
-XX:GPGCTimeStampPromotionThresholdMS # 对象晋升老年代前的时间阈值默认值：2000 调整为：6000000 (1.6小时)
-XX:GPGCOldGCIntervalSecs # 老年代固定GC时间推荐。注意：并不是关闭 OldGC默认值：600 调整为：600000在这个场景中，实际有效的对象并不多，最多不过5GB。 其余大部分都是生命周期不超过2分钟的短期广告特征条目（约1700条）。这种短生命周期、低占用的场景完全靠年轻代GC就能轻松支撑，根本不需要启用分代GC。
实际测试一天后，完全印证了这一判断：GC抖动、RT99抖动以及错误率抖动全都彻底消失，同时内存也没有出现任何泄漏。
小结
C4的分代GC对大堆确实有奇效，但放在小堆场景里，非要套个复杂架构，就成了典型的“形式主义”
大堆适用，小堆不行。
四、是谁偷走了RT时间
业务瓶颈的卡点
最近算法特征多了，推理成本就高了；RT一长，用户体验就垮了；产品一急，秒开优化就立项了。
全业务链路都已锁定 RT 优化目标，社区个性化精排也在其中，可这一链路优化阻力最大——RT99长期卡在120ms 以上，始终难以突破。
活用三昧真火
性能分析必看CPU火焰图。一看图就是GC问题。
GC日志分析，年轻代+老年代，堆积起来约150GB，而堆内存才给108GB，怎么做到的？->>> 频繁GC！
看看哪里分配内存比较疯狂，如图内存分配火焰图所示：
内存分配压力指向两大热点
※ Dump
业务刚需，大量序列化点对象带来的瞬时垃圾情有可原。
※ 特征
真正的“吞金兽”——独占超过50%的堆。业务方解释：当前500万特征才勉强把命中率抬到80%，想继续往上，只能指数级内存扩容，总特征数10亿+。堆已拉到128GB，找不到更大规格的机器。
也就是说内存主要被特征吞掉了，优化空间基本没有。
如果优化止步于此，显然无法满足业务方的期望，于是我们进一步深入到Wall火焰图进行更精细的分析。
Wall火焰图同时捕获了CPU执行与IO等待，因此不能简单地以栈顶宽度判断性能瓶颈。否则只会发现线程池空闲的等待任务，看似正常，但真正的性能瓶颈却隐藏在细节中。
因此，我们需要放大视角，聚焦到具体的业务逻辑堆栈位置。在这个案例中，一旦放大便能发现显著问题：特征读取阶段的IO等待时间，竟然超过了远程DML推理与Kafka Dump的总耗时。这直接说明，所谓的80%特征缓存命中率存在明显的缓存击穿现象，大量请求可能被迫穿透至远端Redis或C引擎进行加载，其耗时成本远高于本地缓存命中的场景。
逐帧跟踪确认
通过进一步的Trace跟踪分析，我们的猜测得到了验证。
通过和C引擎团队联合排查发现，现有架构采用了早期的部署模式，其中为索引分片路由而设立的中间Proxy层成为性能瓶颈，其RT999甚至超过100ms。这种架构带来的问题在于，上游业务对特征数量需求极大，即使缓存已扩大到500万条目，也仅能达到80%的命中率。算法工程团队通过对特征请求进行多层拆分及异步并发查询优化，但仍有少量长尾特征无法命中缓存，只能依靠C引擎响应。一旦任何一批次特征查询触发了C引擎的慢查询，这一请求的整体RT势必大幅提升，甚至可能超时。
好在C引擎同时提供了一种更先进的垂直多副本部署模式，能够去除Proxy这一中心化的瓶颈组件。未来的新架构仍会保留索引分片设计，但会利用旁路方式实现完全的去中心化。
小结
通过Wall火焰图深入分析RT性能瓶颈，并结合Trace工具验证猜想，是优化系统性能不可或缺的关键步骤。
五、结语：性能优化无止尽
性能优化没有终点，只有下一个起点。每次性能的提升，不仅是对技术边界的突破，更是为业务创造了更多可能性。本文分享的场景和实操经验，旨在抛砖引玉，帮助各位同学掌握深度性能分析的方法论，避免走弯路，更高效地解决工程难题。希望每位研发和SRE同学，都能从微妙的细节中捕捉优化机会，让应用在极致性能的路上稳步前进。
往期回顾
5.以细节诠释专业，用成长定义价值——对话@孟同学 ｜得物技术
文 / 月醴
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