情景復現延遲2

相關技術與實踐

在多個技術領域中，「情景復現」與「延遲」問題被廣泛討論，例如：

高併發系統中的延遲問題：在阿里的實務中，「延遲雙刪」機制被提出，用以解決緩存與資料庫之間的同步問題。然而，由於請求耗時波動、網絡延遲不可控，以及讀寫競爭複雜，難以精確控制「時間窗口」，導致該機制在真實環境中難以穩定執行。
系統性能優化：在深度學習與生成式推薦系統中，如美團的生成式推薦實踐，模型的「縮放法則」（Scaling Law）被應用於提升性能，但首token時間（TTFT）仍達2-5秒，token間延遲約100毫秒，顯示仍需進一步優化以滿足實時使用需求。
監控場景中的延遲分析：在自駕監控系統中，延遲被分為「點監控」與「段監控」兩類，分別定義為點觸發到下一次觸發之間的延遲，以及從起始點到結束點的延遲，有助於精確分析系統行為。

為確保結果可重現，部分研究團隊開發了可完全重複的實驗框架，例如SGLang團隊與slime團隊合作的開源成果，實現了兩次運行結果完全重合，為高精度實驗提供了可靠保障。