如何在 JAVA 服务中使用并行化召回策略提升高并发 RAG 系统吞吐能力

好的，我们开始吧。

讲座：Java 服务中并行化召回策略提升高并发 RAG 系统吞吐能力

大家好，今天我们来聊聊如何利用并行化召回策略来提升高并发下的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的吞吐能力。RAG系统，简单来说，就是先从外部知识库检索相关信息，然后将这些信息与用户query一起输入到生成模型中，生成更准确、更丰富的答案。而召回，是RAG系统的第一步，也是至关重要的一步。如果召回阶段表现不佳，后续的生成效果也会受到影响。

1. RAG 系统及其性能瓶颈

RAG 系统通常包含以下几个核心组件：

• Query Encoder: 将用户 Query 编码成向量表示。
• Knowledge Base: 存储知识的数据库，例如向量数据库、图数据库或简单的文档存储。
• Retrieval Module: 根据 Query 向量从知识库中检索相关文档。
• Generation Module: 将检索到的文档与 Query 一起输入到生成模型，生成最终答案。

在高并发场景下，RAG 系统的瓶颈往往出现在以下几个方面：

• Retrieval Module 的延迟: 检索过程需要访问外部知识库，涉及网络 IO 和数据库查询，在高并发下容易成为瓶颈。特别是当知识库非常庞大时，检索延迟会更加明显。
• Query Encoder 的计算压力: 对每个请求的 Query 进行编码需要消耗 CPU 资源。在高并发下，大量的 Query 编码请求会增加 CPU 负载。
• Generation Module 的计算压力: 生成模型通常是计算密集型的，在高并发下容易成为瓶颈。

今天我们重点关注 Retrieval Module 的延迟，探讨如何通过并行化召回策略来降低延迟，提升系统吞吐能力。

2. 并行化召回策略的必要性

传统的召回策略通常是串行的，即先执行一个召回策略，然后执行下一个，直到找到足够的相关文档。在高并发场景下，这种串行方式会导致大量的请求排队等待，增加延迟，降低系统吞吐能力。

并行化召回策略的核心思想是将多个召回策略并行执行，从而可以同时从不同的角度检索相关文档，缩短整体检索时间，提升系统吞吐能力。举个例子，我们可以同时执行基于关键词的检索和基于语义相似度的检索，从而更快地找到与用户 Query 相关的文档。

3. 并行化召回策略的实现方法

在 Java 服务中，我们可以使用多种方式来实现并行化召回策略。下面介绍几种常用的方法：

• 线程池 (ThreadPoolExecutor): 使用线程池来并发执行多个召回策略。每个召回策略提交给线程池执行，线程池负责管理线程的创建、销毁和调度。
• CompletableFuture: Java 8 引入的 CompletableFuture 类提供了一种更优雅的方式来处理异步任务。我们可以使用 CompletableFuture 来并发执行多个召回策略，并使用 CompletableFuture.allOf() 方法来等待所有策略执行完成。
• Reactor: Reactor 是一个基于事件驱动的非阻塞框架，可以用于构建高性能的异步服务。我们可以使用 Reactor 来并发执行多个召回策略，并使用 Flux.merge() 方法将多个策略的结果合并。

下面分别用代码示例来演示这三种方法的实现。

3.1 使用线程池 (ThreadPoolExecutor)

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class ParallelRetrievalThreadPool {

    private static final int NUM_THREADS = 4; // 线程池大小
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NUM_THREADS);

    interface RetrievalStrategy {
        List<String> retrieve(String query);
    }

    // 模拟不同的召回策略
    static class KeywordRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            // 模拟关键词检索，从数据库或索引中查找包含关键词的文档
            System.out.println("KeywordRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(200); // 模拟检索延迟
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("java")) {
                results.add("Java is a popular programming language.");
                results.add("Spring Framework is built on Java.");
            }
            return results;
        }
    }

    static class SemanticRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            // 模拟语义检索，使用 embedding 向量查找语义相似的文档
            System.out.println("SemanticRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(300); // 模拟检索延迟
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("programming")) {
                results.add("Python is also a great programming language.");
                results.add("Machine learning uses programming extensively.");
            }
            return results;
        }
    }

    public static List<String> parallelRetrieve(String query) throws InterruptedException, ExecutionException {
        List<String> results = new ArrayList<>();
        List<Future<List<String>>> futures = new ArrayList<>();

        // 创建不同的召回策略
        RetrievalStrategy keywordRetrieval = new KeywordRetrieval();
        RetrievalStrategy semanticRetrieval = new SemanticRetrieval();

        // 提交召回策略到线程池
        futures.add(executor.submit(() -> keywordRetrieval.retrieve(query)));
        futures.add(executor.submit(() -> semanticRetrieval.retrieve(query)));

        // 等待所有召回策略执行完成，并收集结果
        for (Future<List<String>> future : futures) {
            results.addAll(future.get());
        }

        return results;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        String query = "What is Java programming?";
        List<String> results = parallelRetrieve(query);

        System.out.println("Parallel Retrieval Results:");
        for (String result : results) {
            System.out.println(result);
        }

        executor.shutdown(); // 关闭线程池
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个固定大小为 4 的线程池 executor。然后，我们定义了两个召回策略 KeywordRetrieval 和 SemanticRetrieval。parallelRetrieve 方法将这两个策略提交给线程池执行，并使用 Future 对象来获取每个策略的执行结果。最后，我们等待所有策略执行完成，并将结果合并到 results 列表中。

3.2 使用 CompletableFuture

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ParallelRetrievalCompletableFuture {

    private static final int NUM_THREADS = 4;
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NUM_THREADS);

    interface RetrievalStrategy {
        List<String> retrieve(String query);
    }

    static class KeywordRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            System.out.println("KeywordRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("java")) {
                results.add("Java is a popular programming language.");
                results.add("Spring Framework is built on Java.");
            }
            return results;
        }
    }

    static class SemanticRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            System.out.println("SemanticRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("programming")) {
                results.add("Python is also a great programming language.");
                results.add("Machine learning uses programming extensively.");
            }
            return results;
        }
    }

    public static List<String> parallelRetrieve(String query) {
        RetrievalStrategy keywordRetrieval = new KeywordRetrieval();
        RetrievalStrategy semanticRetrieval = new SemanticRetrieval();

        CompletableFuture<List<String>> keywordFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> keywordRetrieval.retrieve(query), executor);
        CompletableFuture<List<String>> semanticFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> semanticRetrieval.retrieve(query), executor);

        CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(keywordFuture, semanticFuture);

        return allFutures.thenApply(v -> {
            List<String> results = new ArrayList<>();
            results.addAll(keywordFuture.join());
            results.addAll(semanticFuture.join());
            return results;
        }).join();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String query = "What is Java programming?";
        List<String> results = parallelRetrieve(query);

        System.out.println("Parallel Retrieval Results:");
        for (String result : results) {
            System.out.println(result);
        }

        executor.shutdown();
    }
}

在这个例子中，我们使用 CompletableFuture.supplyAsync() 方法来异步执行每个召回策略。CompletableFuture.allOf() 方法用于等待所有 CompletableFuture 对象完成。thenApply() 方法用于在所有 CompletableFuture 对象完成后，将结果合并到 results 列表中。

3.3 使用 Reactor

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParallelRetrievalReactor {

    interface RetrievalStrategy {
        List<String> retrieve(String query);
    }

    static class KeywordRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            System.out.println("KeywordRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("java")) {
                results.add("Java is a popular programming language.");
                results.add("Spring Framework is built on Java.");
            }
            return results;
        }
    }

    static class SemanticRetrieval implements RetrievalStrategy {
        @Override
        public List<String> retrieve(String query) {
            System.out.println("SemanticRetrieval executing for query: " + query);
            try {
                Thread.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            List<String> results = new ArrayList<>();
            if (query.contains("programming")) {
                results.add("Python is also a great programming language.");
                results.add("Machine learning uses programming extensively.");
            }
            return results;
        }
    }

    public static List<String> parallelRetrieve(String query) {
        RetrievalStrategy keywordRetrieval = new KeywordRetrieval();
        RetrievalStrategy semanticRetrieval = new SemanticRetrieval();

        Flux<List<String>> keywordFlux = Flux.just(query)
                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 使用弹性线程池执行
                .map(keywordRetrieval::retrieve);

        Flux<List<String>> semanticFlux = Flux.just(query)
                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 使用弹性线程池执行
                .map(semanticRetrieval::retrieve);

        return Flux.merge(keywordFlux, semanticFlux)
                .collectList()
                .block()
                .stream()
                .flatMap(List::stream)
                .toList();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String query = "What is Java programming?";
        List<String> results = parallelRetrieve(query);

        System.out.println("Parallel Retrieval Results:");
        for (String result : results) {
            System.out.println(result);
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用 Flux.just() 方法创建一个包含 Query 的 Flux 对象。subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) 方法指定使用弹性线程池来执行 Flux 中的任务。map() 方法用于将 Query 传递给召回策略执行。Flux.merge() 方法用于将多个 Flux 对象合并成一个 Flux 对象。collectList() 方法用于将所有结果收集到一个 List 中。block() 方法用于阻塞等待 Flux 执行完成。

4. 性能优化策略

除了使用并行化召回策略之外，我们还可以采取一些其他的性能优化策略来进一步提升 RAG 系统的吞吐能力：

• 缓存 (Caching): 对频繁访问的数据进行缓存，例如 Query 编码向量、检索结果等。可以使用本地缓存 (例如 Caffeine) 或分布式缓存 (例如 Redis) 来实现缓存。
• 批量处理 (Batching): 将多个请求合并成一个批量请求，减少网络 IO 和数据库查询次数。例如，可以将多个 Query 一次性编码成向量，然后一次性从向量数据库中检索相关文档。
• 异步 IO (Asynchronous IO): 使用异步 IO 来避免阻塞，提升系统并发能力。例如，可以使用 Netty 或 Vert.x 等异步框架来实现异步网络 IO。
• 连接池 (Connection Pooling): 使用连接池来复用数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。
• 索引优化 (Index Optimization): 对知识库进行索引优化，提升检索速度。例如，可以使用向量索引 (例如 HNSW、IVF) 来加速向量数据库的检索。
• 模型压缩 (Model Compression): 对生成模型进行压缩，减少模型大小和计算量。例如，可以使用量化、剪枝等技术来压缩模型。

5. 策略选择与权衡

选择哪种并行化召回策略，以及如何进行性能优化，需要根据具体的应用场景和系统架构来进行权衡。

策略	优点	缺点	适用场景
线程池 (ThreadPoolExecutor)	简单易用，适用于 CPU 密集型任务。	需要手动管理线程的创建、销毁和调度，容易出现线程饥饿或线程过多等问题。	适用于任务量相对稳定，且任务执行时间较短的场景。
CompletableFuture	更加灵活，可以方便地处理异步任务的依赖关系和异常情况。	需要一定的学习成本，对于复杂的异步流程，代码可能会比较复杂。	适用于需要处理多个异步任务，且任务之间存在依赖关系的场景。
Reactor	基于事件驱动的非阻塞框架，可以构建高性能的异步服务。	学习曲线陡峭，需要熟悉 Reactor 的核心概念和 API。	适用于需要处理高并发、低延迟的场景，例如实时推荐、在线游戏等。
缓存	显著提高读取速度，减轻后端服务器压力。	需要考虑缓存一致性问题，以及缓存失效时的性能影响。	适用于数据读取频率高，更新频率低的场景。
批量处理	减少网络 IO 和数据库查询次数，提高吞吐量。	需要考虑批量处理的延迟，以及批量大小的选择。	适用于对延迟不敏感，但对吞吐量要求高的场景。
异步 IO	避免阻塞，提高系统并发能力。	代码复杂度较高，需要熟悉异步编程模型。	适用于需要处理大量并发连接，且 IO 操作耗时的场景。
连接池	复用数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。	需要合理配置连接池的大小，避免连接泄漏或连接耗尽。	适用于需要频繁访问数据库的场景。
索引优化	加速数据检索速度。	需要占用额外的存储空间，并且索引维护会增加写入操作的开销。	适用于数据读取频率高，写入频率低的场景。
模型压缩	减少模型大小和计算量，提高推理速度。	可能会牺牲一定的模型精度。	适用于计算资源有限，且对模型精度要求不高的场景。

6. 监控与调优

在高并发环境下，监控和调优至关重要。我们需要实时监控系统的各项指标，例如 CPU 使用率、内存使用率、网络延迟、数据库查询时间等，并根据监控结果进行调优。

常用的监控工具包括：

• Prometheus: 一个开源的监控系统，可以收集和存储各种指标数据。
• Grafana: 一个开源的数据可视化工具，可以用于创建各种仪表盘，展示监控数据。
• JConsole: Java 自带的监控工具，可以用于监控 JVM 的各项指标。
• VisualVM: 一个功能强大的 Java 性能分析工具，可以用于分析 CPU 使用率、内存泄漏等问题。

调优策略包括：

• 调整线程池大小: 根据 CPU 核心数和任务类型调整线程池大小。
• 优化数据库查询: 使用索引、优化 SQL 语句等方式来提升数据库查询速度。
• 增加缓存容量: 根据数据访问模式增加缓存容量，提升缓存命中率。
• 调整 JVM 参数: 调整 JVM 堆大小、垃圾回收策略等参数，提升 JVM 性能。

通过持续的监控和调优，我们可以不断提升 RAG 系统的吞吐能力，满足高并发场景下的需求。

7. 总结：并行化策略和优化是提升高并发RAG系统性能的关键

通过并行化召回策略（如线程池、CompletableFuture、Reactor）结合缓存、批量处理、异步IO等优化手段，可以显著提升高并发RAG系统的吞吐能力。监控和调优则是保证系统稳定性和性能的重要环节。