负载均衡搜索查询

为了实现可伸缩性与高可用性，先进的向量 (vector)搜索系统通常通过分片和副本分布到多个节点。在这些分布式架构中，有效地将传入的用户查询导向正确的节点成为一项重要挑战。简单地将所有查询发送到一个入口点或随机分配它们，不足以实现高性能和稳定的运行。负载均衡通过将搜索请求分配到托管索引分片或副本的可用健康节点来解决此挑战。高效的负载均衡对于最大化吞吐量 (throughput)（每秒查询数，QPS）、最小化延迟、确保高可用性以及优化集群的资源使用率是必需的。

向量 (vector)搜索中负载均衡的目标

在分布式向量搜索的场景下，负载均衡旨在达成以下几项目的：

1. 分配负载： 将查询处理均匀地分布到可用的计算资源（搜索节点）上，以防止任何单个节点成为瓶颈。
2. 提升吞吐量 (throughput)： 借助于并行使用多个节点，系统可以处理每秒更高的总查询数。
3. 降低延迟： 将查询引导到负载较低或地理位置更近的节点（如果适用），可以减少平均和尾部查询响应时间。
4. 提高可用性： 自动将流量从故障或不健康的节点上转移开，提供容错能力并保持服务持续性。
5. 优化资源使用： 确保集群中的CPU、内存和网络资源得到高效使用。

常见的负载均衡策略

可以使用多种算法来决定哪个节点应该处理下一个传入的查询。选择通常取决于您的应用程序的具体需求和向量 (vector)搜索工作负载的特点。

轮询

这是最简单的策略之一。负载均衡器维护一个可用后端搜索节点的列表，并按顺序将请求转发给每个节点。当到达列表末尾时，它会循环回到开头。

一个基本的轮询负载均衡配置，将顺序请求分布到三个搜索节点上。

• 优点： 非常易于实现，开销低。
• 缺点： 不考虑节点容量差异、当前负载水平或查询复杂度的不同。缓慢的节点或计算成本高的查询仍然可能导致延迟，而负载均衡器不会自行调整。

最少连接

此策略将新请求引导至当前处理最少活跃连接的节点。假设连接数越少，负载越低。

• 优点： 相较于轮询，对实际负载更敏感，因为它隐式地考虑了查询耗时不同的情况。
• 缺点： 要求负载均衡器追踪每个后端节点的活跃连接，增加了部分开销。不直接衡量CPU或内存负载。

基于资源（例如，负载最低）

更高级的策略涉及监控每个后端节点的实际资源使用情况（CPU负载、内存使用）。负载均衡器将流量引导至当前报告最低使用率的节点。

• 优点： 基于实时节点健康状况和容量，提供最准确的分配。非常适合异构集群或查询成本差异大的工作负载。
• 缺点： 需要后端节点上的代理报告指标，增加了复杂性和潜在的监控开销。报告频率需要调整，以平衡响应速度和开销。

基于延迟（例如，最低延迟）

这种方法将请求发送到当前响应最快的服务器。这通常涉及负载均衡器定期发送健康检查探测或测量近期事务时间。

• 优点： 直接优化用户感知的延迟。能够很好地适应瞬时网络状况或临时节点减速。
• 缺点： 可能对网络波动敏感。需要频繁的健康/延迟检查。一个节点可能速度快，但已接近其资源限制。

加权变体

大多数策略都可以通过加权进行调整。例如，在加权轮询或加权最少连接中，具有更高容量（更多CPU/内存）的节点被分配更高的权重 (weight)，并获得按比例更大的流量份额。这在节点配置不同的集群中很有用。

实现方式

负载均衡可以在您的架构中的不同位置实现：

• 专用硬件/软件负载均衡器： 像Nginx、HAProxy或云提供商服务（AWS ELB/ALB、Google Cloud Load Balancing）这样的设备或软件位于客户端和您的搜索节点之间。这对于生产系统来说很常见，提供稳定性、高级功能（SSL终止、健康检查）和集中管理。
• 客户端负载均衡： 逻辑位于客户端应用程序或SDK内。客户端维护一个可用后端节点列表，并实现所选策略（例如，轮询）。这减少了网络跳数，但需要将配置和逻辑分发给所有客户端。

对于任何负载均衡配置来说，健康检查都是不可或缺的。负载均衡器必须定期检查后端节点的状态（例如，尝试TCP连接、期望特定的HTTP响应，或运行轻量级测试查询），并临时将无响应或故障的节点从轮换中移除，只将流量路由到健康的实例。

与分片和副本的协作

负载均衡与您的分片和副本策略协同工作。考虑两种常见的分布式架构：

1. 查询协调器模式： 客户端将查询发送到一个无状态的协调器服务。协调器识别哪些分片保存了所需的数据，将查询转发到这些分片的副本，聚合结果，并将其返回给客户端。在这种模式下，负载均衡器通常位于协调器集群之前。它将传入的用户请求分配到可用的协调器实例上。协调器本身随后处理到相应分片副本的路由（通常使用内部负载均衡，例如给定分片副本间的轮询）。

   在协调器集群前的负载均衡。协调器处理到特定分片副本的路由。

2. 直接分片查询： 在某些设置中，客户端（或智能代理/SDK）确定查询需要哪些分片，并将请求直接发送到相关节点。在这里，您可能为每个分片的副本集设置独立的负载均衡器。如果一个查询跨越多个分片，客户端可能需要管理对每个相关分片的查询（通过其负载均衡器）并合并结果。

   每个分片内副本间的负载均衡，假设客户端具有分片感知能力。

监控和调整负载均衡器

无论选择何种策略和实现方式，监控都是不可或缺的。追踪以下指标：

• 每个后端节点的请求速率。
• 每个后端节点的延迟分布。
• 每个后端节点的错误率。
• 每个节点的活跃连接数（针对最少连接策略）。
• 每个节点的资源使用率（针对基于资源的策略）。
• 健康检查状态和频率。

分析这些指标有助于发现不平衡、过载节点或次优配置。您可能需要调整权重 (weight)、更改均衡策略或根据观察到的流量模式和性能来扩缩节点数量。

总而言之，负载均衡是扩展向量 (vector)搜索系统的一个基本组成部分。通过智能地将查询流量分配到复制和分片的索引节点上，您可以构建弹性强、高吞吐量 (throughput)的搜索服务，能够处理要求高的LLM应用的生产工作负载。策略和实现的选择取决于您的具体架构、性能目标以及对操作复杂度的接受程度。