101 lines
2.5 KiB
Markdown
101 lines
2.5 KiB
Markdown
# 第二阶段优化实施完成
|
||
|
||
## 优化内容
|
||
|
||
### 2.1 智能查询策略优化
|
||
|
||
- **修改文件**: `src/PathPlanning/VerticalScanProcessor.cs`
|
||
- **修改方法**: `GetSpatialHashKeysForPoint`
|
||
|
||
**优化内容**:
|
||
|
||
```csharp
|
||
// 根据空间哈希大小智能调整查询桶数量：
|
||
- 哈希桶<1.5m：只查询中心桶（1个）
|
||
- 哈希桶1.5-3m：查询十字形（5个桶）
|
||
- 哈希桶>3m：查询3x3（9个桶）
|
||
```
|
||
|
||
**预期效果**:
|
||
|
||
- 0.1m网格(空间哈希0.8m): 使用单桶模式，减少89%的桶查询
|
||
- 0.2m网格(空间哈希1.6m): 使用十字形模式，减少44%的桶查询
|
||
|
||
### 2.2 缓存机制实现
|
||
|
||
- **新增字段**:
|
||
- `_candidateCache`: 候选项缓存
|
||
- `_cacheQueue`: LRU队列
|
||
- `_cacheHits/_cacheMisses`: 统计信息
|
||
|
||
**缓存策略**:
|
||
|
||
- 基于空间哈希桶坐标的粗粒度缓存
|
||
- LRU淘汰策略，最大缓存500条
|
||
- 自动清理和统计
|
||
|
||
**预期效果**:
|
||
|
||
- 缓存命中率预期60-80%
|
||
- 减少重复的空间哈希查询计算
|
||
|
||
### 2.3 数据结构优化
|
||
|
||
**修改内容**:
|
||
|
||
- `GetCandidateItemsFromSpatialHash` 返回 `IEnumerable<ModelItem>`
|
||
- `HeightFiltering` 接受 `IEnumerable<ModelItem>` 参数
|
||
- 缓存命中时直接返回HashSet，避免ToList()转换
|
||
|
||
**预期效果**:
|
||
|
||
- 减少内存分配和GC压力
|
||
- 避免不必要的集合转换开销
|
||
|
||
## 日志增强
|
||
|
||
### 初始化日志
|
||
|
||
```
|
||
[垂直扫描处理器] 初始化完成，空间哈希大小: 1.6m, 查询策略: 十字形模式(5桶), 并行度: 4
|
||
```
|
||
|
||
### 缓存统计日志
|
||
|
||
```
|
||
[垂直扫描处理器] 缓存统计 - 命中: 1250, 未命中: 324, 命中率: 79.4%, 缓存大小: 324
|
||
```
|
||
|
||
## 技术细节
|
||
|
||
### 查询策略判断
|
||
|
||
- 0.1m网格 → 0.8m空间哈希 → 单桶模式（1个桶）
|
||
- 0.2m网格 → 1.6m空间哈希 → 十字形模式（5个桶）
|
||
|
||
### 缓存键策略
|
||
|
||
使用 `{gridX},{gridY}` 作为缓存键，基于空间哈希桶坐标，粒度适中。
|
||
|
||
### 性能优化点
|
||
|
||
1. **减少桶查询**: 9桶 → 5桶 或 1桶
|
||
2. **缓存重复查询**: 高命中率减少计算
|
||
3. **避免集合转换**: 直接使用HashSet
|
||
4. **简化LRU**: 避免复杂的队列重排操作
|
||
|
||
## 预期性能提升
|
||
|
||
基于第一阶段的优异表现（2.6-3.5倍提升），第二阶段预期额外提升：
|
||
|
||
| 网格大小 | 第一阶段后 | 预期第二阶段后 | 累计提升 |
|
||
|---------|-----------|---------------|----------|
|
||
| 0.2米 | 1.8秒 | 1.2-1.4秒 | 3.3-3.8倍 |
|
||
| 0.1米 | 5.1秒 | 3.5-4.0秒 | 4.5-5.1倍 |
|
||
|
||
## 编译状态
|
||
|
||
✅ 编译成功，无语法错误
|
||
✅ 所有优化代码已实施
|
||
🔄 等待性能测试验证
|