测试文件

对比维度	方案 1（参数：司机	特征：近7天有效行程）	方案 2（参数：司机、7天、有效	特征：行程记录）
设计定位	标准特征服务。只负责高并发、低延迟的 Key-Value 读取。	在线数据服务 / 实时计算引擎。带有轻量计算或过滤逻辑。
读性能 (Latency)	极高（< 5ms）。直接从 Redis/HBase 一次性捞出预计算好的值。	较低且不稳定。需要在服务内过滤、聚合，延迟随数据量劣化。
高并发 (QPS)	极高。大厂核心链路（如推荐、派单）可支撑数百万 QPS。	很低。复杂的动态参数导致缓存命中率低，服务压力巨大。
下游模型对接	极度友好。模型需要确定性的特征列表（Schema 固定）。	极差。特征长度和口径动态变化，模型无法直接消费。
开发与维护成本	低。离线/实时计算引擎算好直接写入，特征服务充当“哑管道”。	高。特征服务内要写大量业务逻辑，代码越来越重。

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