刷短视频的时候，有没有发现刚搜完咖啡机，下一秒就推了个手冲教程？或者前脚看完球鞋测评，后脚购物车里就冒出同款折扣信息。这背后不是巧合，是推荐算法在飞速运转。但光跑得快还不够，关键是要快得准、快得巧。
延迟高一秒，用户跑一圈
用户等不了三秒以上的加载，推荐结果如果滞后，就像外卖送晚了，再好吃也凉了心。传统批量更新的推荐模型一天算一次，用户上午搜了露营帐篷，下午才收到相关推荐，黄花菜都凉了。现在大家要的是即时反馈——点完即推，动完即变。
流式计算：让数据“边走边算”
把数据处理从“定时扫一遍”改成“来了就处理”，用 Kafka + Flink 搭起实时管道，用户行为日志一产生，立马进入计算流。比如一个用户刚点了奶茶店详情页，这个动作几毫秒内就被捕捉，特征向量立刻更新，下一次刷新首页，周边甜品店就排上了。
// 伪代码：实时特征更新示例
KafkaStream<UserAction> actions = KafkaConsumer.readFromTopic("user_events");
actions
.map(action -> buildFeatureVector(action))
.keyBy("userId")
.process(new UpdateUserEmbedding())
.sinkTo(redis);模型轻量化：别让推理拖后腿
大模型虽准，但算一遍要两百毫秒，扛不住每秒十万请求。上线前得做瘦身：用蒸馏把大模型知识迁移到小模型上，或者上量化，把 float32 压成 int8。某电商平台砍掉 70% 参数量后，响应时间从 180ms 降到 45ms，转化率反倒涨了 3%。
缓存策略：别重复造轮子
热门内容的推荐结果可以预计算好，放进 Redis，带用户 ID 和场景标签做 key。比如“北京+晚上八点+外卖页面”这种高频组合，直接取缓存结果，省去实时打分。冷启动用户才走完整流程，资源分配更合理。
A/B 测试：快了不一定好
有一次团队把更新延迟从分钟级压到秒级，监控却发现点击率不升反降。复盘发现：太频繁更新让推荐波动太大，用户觉得“这 app 抽风了”。后来加了个平滑衰减机制，新行为权重逐步上升，体验才稳下来。技术优化得看实际反馈，不能只盯着延迟数字。
推荐系统的实时性，不是一味求快，而是让每一次响应都恰到好处。就像老茶馆的伙计，记得你爱喝什么茶，还知道什么时候该续水——不早不晚，刚刚好。