技术博客

向量数据库在实时推荐系统中的性能瓶颈与优化策略

本文深入探讨向量数据库在构建实时推荐系统时面临的高并发查询延迟、索引构建开销、内存与CPU资源争用以及数据实时性等核心性能瓶颈。通过设计并实现一个轻量级、可运行的电影实时推荐原型系统，我们实践了包括采用HNSW与IVF-PQ混合索引、实现多级查询缓存、使用连接池与异步更新机制以及实施监控与降级策略在内的综合优化方案。项目完整代码展示了从数据模拟、服务层抽象到性能测试的全流程，并通过详尽的性能对比验...