趋近智
为了高效地管理大型向量 (vector)索引并分散查询负载,通常会采用分片等技术。然而,分片也带来一个重要难题:托管分片的单个节点出现故障可能导致部分数据集无法访问,甚至使整个查询路径崩溃,如果处理不当。生产系统要求能够抵御硬件故障、网络问题和维护事件。因此,复制和高可用性(HA)策略变得不可或缺。
复制是指在不同的物理或虚拟机上创建并维护数据的多个副本(此处为索引分片),这些机器通常位于独立故障域,如可用区(AZ)或服务器机架中。主要目标是:
分布式数据库(包括许多向量数据库)中最常见的复制策略是**主从(或主-副本)**模型。
工作方式: 对于每个分片,一个副本被指定为主节点。该分片的所有写入操作(插入、更新或删除向量)都必须通过主节点进行。主节点负责应用变更,然后将其传播给其从节点副本。读取操作(搜索)通常可以由主节点或任何从节点提供服务,具体取决于系统的配置和一致性要求。
优点: 该模型简化了一致性管理,因为主节点为操作顺序提供了单一的事实来源。这是一种被广泛理解的模式,具有管理数据传播和故障转移的既定协议。
缺点: 对于写入密集型工作负载,主节点可能成为瓶颈。检测主节点故障并提升从节点(故障转移)的过程会增加系统复杂性,并可能导致写入操作短暂不可用。
一个分片在三个节点间分布的主从复制设置。写入操作发送到主节点,主节点将变更复制给从节点。读取操作可以指向任何副本。
复制系统中的一个重要考量是数据一致性。主节点上的更改多快能呈现在从节点上?
同步和异步复制的选择,在很大程度上取决于应用程序对潜在的旧搜索结果的容忍度,以及对低写入延迟的要求。对于需要绝对最新信息的检索增强生成(RAG)系统,同步复制可能看起来很吸引人,但性能成本可能很高。通常,对于许多LLM应用程序而言,具有低复制延迟(毫秒到秒)的最终一致性是一个可以接受的权衡。一些系统提供可调一致性,允许您指定,例如,写入必须由 个副本中的 个确认。
复制是根基,但高可用性需要机制来优雅地处理故障:
故障检测: 系统需要一种可靠的方式来判断托管副本的节点是否宕机或无响应。这通常通过以下方式实现:
故障转移: 当主节点发生故障时,系统必须自动:
在故障转移事件期间,受影响分片的写入操作可能会短暂不可用,读取操作可能会遇到延迟增加或错误,直到新主节点完全运行并被识别。客户端逻辑(例如,带退避的重试)很重要。
复制和高可用性并非孤立存在。它们与以下其他组件结合:
实施复制会增加复杂性,但对于构建能够抵御故障并有效扩展读取流量的向量 (vector)搜索系统而言必不可少。理解一致性模型之间的权衡并设计故障转移机制,是部署可靠的大规模LLM应用的重要一步。
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