Optimizing Recommendation Systems with JDK's Vector API
3 months ago
- #Performance Optimization
- #Recommendation Systems
- #Java Vector API
- Netflix的Ranker服务通过将新内容与用户观看历史进行对比，采用视频偶然性评分机制来实现个性化推荐。
- 原始实现方案由于需要顺序计算候选内容与历史记录嵌入向量之间的余弦相似度，导致单节点CPU使用率高达7.5%。
- 优化措施包括：将计算批量处理为矩阵运算、使用扁平缓冲区改进内存布局、复用ThreadLocal缓冲区减少内存分配。
- 初期尝试使用BLAS库收效有限（因额外开销），最终采用JDK的Vector API在纯Java环境中实现SIMD优化的矩阵乘法。
- 最终优化使CPU使用率降低约7%，延迟减少12%，每秒请求处理能力(CPU/RPS)提升10%，在保持性能的同时显著提升服务效率。