推荐流优化实战经验：从卡顿到丝滑的调优之路

推荐流为何总是卡顿不断

刷短视频时突然卡住，等个两三秒才加载下一条；看资讯App时内容半天没动静，手指都划酸了。这些场景我们都经历过。推荐流作为用户打开App后最先接触的内容入口，体验好坏直接决定用户是否留下。但很多人只关注推荐算法本身，却忽略了前端和网络层的优化细节。

实际上，推荐流的流畅度不单是算法的事，而是从前端请求、接口设计、缓存策略到数据渲染的一整套协作流程。

预加载策略不能省

常见的做法是用户滑动到底部才触发下一页请求，这种“被动等待”模式在弱网环境下特别吃亏。我们团队在一次版本迭代中引入了“提前1.5屏预加载”机制：当用户浏览到当前页倒数第3条内容时，后台就开始拉取下一批推荐数据。

实现方式很简单，在列表滚动监听中加入判断：

const threshold = 1.5 * window.innerHeight;
if (document.documentElement.scrollTop + window.innerHeight >= document.body.scrollHeight - threshold) {
  fetchNextRecommendations();
}

上线后首屏卡顿率下降42%，尤其对4G信号边缘区域的用户改善明显。

接口合并减少请求开销

早期我们的推荐流要分别请求内容列表、用户头像、互动数据三个接口，三趟HTTP往返经常拖慢整体速度。后来把非核心字段设为可选，通过参数控制合并返回：

// 请求示例
GET /api/v2/recommend?include=user,stats&limit=10

服务端统一组装后再下发，单次请求完成所有数据获取。结合 gzip 压缩，平均响应体积减少58%，尤其对低端安卓机效果显著。

本地缓存应对冷启动

新用户首次打开App时没有行为数据，服务器生成推荐结果也需要时间。我们在冷启动阶段展示本地缓存的“通用热门池”，同时在后台静默拉取个性化推荐。等新数据一到，平滑替换即可。

用 localStorage 存储最近一次的有效推荐列表，设置2小时过期：

const cacheKey = 'recommend_cache_v2';
const cached = localStorage.getItem(cacheKey);
if (cached) {
  const { data, timestamp } = JSON.parse(cached);
  if (Date.now() - timestamp < 7200000) {
    renderRecommendList(data);
  }
}

这个小技巧让冷启动白屏时间从1.8秒降到0.6秒以内。

懒加载图片与占位机制

推荐流里图文混排很常见，但大图直上容易阻塞主线程。我们采用懒加载+低质量占位图（LQIP）组合拳。每张图初始加载一个base64编码的模糊小图作为占位，真正进入视口再替换高清原图。

既避免页面跳跃，又减少了首屏渲染压力。配合 Intersection Observer API 实现更精准的触发时机：

const observer = new IntersectionObserver((entries) => {
  entries.forEach(entry => {
    if (entry.isIntersecting) {
      const img = entry.target;
      img.src = img.dataset.src;
      observer.unobserve(img);
    }
  });
});

AB测试验证真实效果

任何优化都不能凭感觉收工。我们用AB测试平台将用户随机分组，对比新旧方案的关键指标：滑动帧率、首条加载耗时、跳出率。有一回看似提升明显的改动，上线后发现老机型内存占用飙升，差点引发崩溃潮。及时回滚后加了资源释放逻辑才重新推全。

推荐流的优化不是一锤子买卖，而是一个持续观察、调整、验证的过程。有时候改一行代码不如换一种思路，关键是要站在用户划动的那一刻去感受整个流程。