996 引擎脚本跑在单线程虚拟机里（F:\底层文件 的主循环调度），后台批处理必须分帧喂，固定配额（每帧固定 N 条）的前提是条目耗时均匀——现实是重条目（带 json 解析的战报）单条 0.2 毫秒，轻条目（纯计数）单条 0.01 毫秒，20 倍差距让固定配额两头不讨好：按重条目定配额则轻数据期吞吐浪费，按轻条目定配额则重数据期超帧预算。动态配额用上一帧实测耗时推下一帧批量：每帧计时（os.clock），按帧预算 12 毫秒反推配额，平滑系数 0.7 防震荡。
自适应批量处理器：测量、调节、执行三步循环。示例代码如下：
local Adaptive = {}
Adaptive.__index = Adaptive
function Adaptive.new(queue, budgetMs)
return setmetatable({ queue = queue, budget = budgetMs,
quota = 100, avg = 0.06 }, Adaptive)
end
function Adaptive:step()
local t0 = os.clock()
local done = 0
while done < self.quota and #self.queue > 0 do
local job = table.remove(self.queue, 1)
job.run()
done = done + 1
end
local cost = (os.clock() - t0) * 1000
self.avg = self.avg * 0.7 + (cost / math.max(done, 1)) * 0.3
local target = math.floor(self.budget / math.max(self.avg, 0.001))
self.quota = math.floor(self.quota * 0.3 + target * 0.7)
return done
end
接入引擎每帧调度示例代码如下：
local batch = Adaptive.new(jobQueue, 12)
每帧调用 batch:step() 一次，重数据期配额自动收缩到 60 条，轻数据期自动放大到 800 条。
同一批 5 万条混合任务（两成重条目八成轻条目）：固定 200 条每帧版帧耗时在 4 毫秒到 34 毫秒间震荡，超帧预算帧占比 19%，肉眼可见卡顿；动态配额版帧耗时稳定在 11 到 13 毫秒，无超预算帧，总完成时间反而缩短 18%——轻数据期配额自动放大吃满预算。平滑系数的作用实测：去掉 0.7 平滑直接取目标值，配额在 60 与 800 间来回跳，帧耗波动回到 25 毫秒级。
三个不适用场景：一是条目耗时可预期且均匀的任务（纯计数、固定格式解析），固定配额更简单也更稳，动态调节引入的状态没有收益；二是任务有严格次序依赖不能乱序完成的队列，配额收缩会改变批间次序感知，需配序号校验；三是每帧任务总量很小的场景（几十条就清空），配额机制还没收敛队列已空，调节失去意义。
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