Uber Eats把搜索管线的端到端延迟砍掉了50%。这不是一次小修小补，而是对搜索链路多个环节的重建，涉及测量方式、检索工作量、数据加载、广告数据结构和基础设施优化。

据Leela Kumili的报道，这次改造覆盖了从测量到执行的一整套动作，其中还包括一个智能体编码工作流。

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六个动作，逐条拆开看

Uber公开的改动清单可以归为六项：

  • Above-the-Fold测量，改变延迟的观测口径
  • 减少检索环节的工作量
  • 并行化数据加载（parallel hydration）
  • 重新设计广告数据
  • 基础设施层面的优化
  • 引入智能体编码工作流

这六项里，测量口径的调整排在第一位。先看清延迟花在哪里，再决定砍哪一刀，顺序本身就说明了这次重建的思路。

还没落地的三个方向

除了已经完成的改造，Uber还在探索三条新路径：微批处理（microbatching）、基于产品的检索（product-based retrieval），以及HTTP多部分流式传输（HTTP multipart streaming）。

这三项都还处在探索阶段，没有给出落地时间表，也没有披露对应的延迟收益。对搜索这种强链路系统来说，能同时把已完成的优化和待验证的方向摆出来，本身就比一个孤立的百分比更有参考价值。