Optimizing Recommendation Systems with JDK’s Vector API

Optimizing Recommendation Systems with JDK’ s Vector API

摘要

Netflix的Ranker服务中，视频惊喜度评分功能因计算量大成为CPU热点。原方案逐个计算候选视频与历史记录的余弦相似度，效率低下。优化分四步：1）改用矩阵乘法批量处理；2）重构内存布局，减少GC压力；3）引入线程本地缓存复用数据；4）采用JDK Vector API实现SIMD加速。最终CPU消耗降低7%，延迟下降12%，性能提升显著。核心在于优化计算形态与内存访问，而非单纯依赖库函数。