从CPU冒烟到丝滑体验：算法SRE性能优化实战全揭秘｜得物技术

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于 2025-06-09 14:51:21 发布 · 2k 阅读

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#cpu

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);
  &n