利用JAVA构建高并发Embedding入库系统提升向量化吞吐能力 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

高并发Embedding入库系统构建：提升向量化吞吐能力

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何利用 Java 构建高并发 Embedding 入库系统，以提升向量化吞吐能力。在人工智能领域，Embedding 技术广泛应用于各种场景，例如：推荐系统、自然语言处理、图像搜索等。而高效的 Embedding 入库系统是支撑这些应用的基础。本次讲座将深入探讨构建此类系统的关键技术和实践方法。

一、Embedding 与向量数据库简介

在深入代码之前，我们先简单回顾一下 Embedding 和向量数据库的概念。

Embedding： Embedding 是一种将文本、图像、音频等非结构化数据映射到高维向量空间的技术。通过 Embedding，我们可以将语义相似的数据映射到向量空间中相近的位置，从而方便进行相似度计算和搜索。常见的 Embedding 方法包括 Word2Vec、GloVe、BERT、CLIP 等。
向量数据库： 向量数据库是专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。与传统数据库不同，向量数据库关注的是向量之间的相似度，而不是精确匹配。向量数据库通常提供高效的相似度搜索算法，例如：近似最近邻搜索 (ANN)。常见的向量数据库包括：Milvus、Faiss、Annoy、Weaviate 等。

二、系统架构设计

一个高并发 Embedding 入库系统通常包含以下几个核心组件：

数据源： 负责从不同的数据源（例如：文件、数据库、消息队列）读取原始数据。
预处理模块： 对原始数据进行清洗、转换、分词等预处理操作，为 Embedding 生成做好准备。
Embedding 生成模块： 调用 Embedding 模型，将预处理后的数据转换为向量。
入库模块： 将生成的 Embedding 向量写入向量数据库。
并发控制模块： 控制并发请求的数量，防止系统过载。
监控模块： 监控系统的性能指标，例如：吞吐量、延迟、错误率。

[数据源] --> [预处理模块] --> [Embedding 生成模块] --> [入库模块] --> [向量数据库]
     ^                                                      |
     |                                                      V
     [并发控制模块] <----------------------------------------
     |
     V
     [监控模块]

三、关键技术选型与实现

接下来，我们将针对每个核心组件，详细介绍其技术选型和实现方法。

1. 数据源：使用消息队列实现异步数据接入

为了支持高并发，我们选择使用消息队列（例如：Kafka、RabbitMQ）作为数据源，实现异步数据接入。这样可以解耦数据生产和数据消费，提高系统的吞吐量和可靠性。

// Kafka 生产者示例
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<>("embedding_topic", Integer.toString(i), "message-" + i));
        }
        producer.close();
    }
}

// Kafka 消费者示例
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "embedding_group");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("embedding_topic"));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                // 处理数据，进行后续操作
            }
        }
    }
}

2. 预处理模块：使用线程池并行处理数据

预处理模块通常包含一些 CPU 密集型操作，例如：分词、清洗等。为了提高处理速度，我们可以使用线程池并行处理数据。

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

public class Preprocessor {

    private final ExecutorService executorService;

    public Preprocessor(int threadPoolSize) {
        this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize);
    }

    public List<String> process(List<String> rawData) {
        List<String> processedData = new ArrayList<>();
        List<java.util.concurrent.Future<String>> futures = new ArrayList<>();

        for (String data : rawData) {
            java.util.concurrent.Future<String> future = executorService.submit(() -> {
                // 在这里执行预处理逻辑，例如：清洗、分词
                String cleanedData = cleanData(data);
                String tokenizedData = tokenizeData(cleanedData);
                return tokenizedData;
            });
            futures.add(future);
        }

        for (java.util.concurrent.Future<String> future : futures) {
            try {
                processedData.add(future.get()); // 阻塞等待结果
            } catch (Exception e) {
                System.err.println("Error processing data: " + e.getMessage());
            }
        }

        return processedData;
    }

    private String cleanData(String data) {
        // 实现数据清洗逻辑
        return data.replaceAll("[^a-zA-Z0-9 ]", "").toLowerCase(); // 简单示例：移除特殊字符并转为小写
    }

    private String tokenizeData(String data) {
        // 实现分词逻辑
        return String.join(" ", data.split(" ")); // 简单示例：按空格分割
    }

    public void shutdown() {
        executorService.shutdown();
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> rawData = List.of("This is a sample sentence.", "Another sentence with some special characters!");
        Preprocessor preprocessor = new Preprocessor(4); // 使用 4 个线程
        List<String> processedData = preprocessor.process(rawData);
        System.out.println("Processed Data: " + processedData);
        preprocessor.shutdown();
    }
}

3. Embedding 生成模块：使用高性能 Embedding 库

Embedding 生成模块是整个系统的核心，其性能直接影响系统的吞吐量。我们可以选择一些高性能的 Embedding 库，例如：SentenceTransformers、FastText 等。

// 示例：使用 SentenceTransformers 生成 Embedding
import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDList;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

public class EmbeddingGenerator {

    private ZooModel<String, float[]> model;

    public EmbeddingGenerator() throws ModelException, IOException {
        // 使用 all-MiniLM-L6-v2 模型
        Criteria<String, float[]> criteria = Criteria.builder()
                .optApplication(ai.djl.Application.NLP.TEXT_EMBEDDING)
                .set( "tokenizerName", "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
                .optModelName("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
                .optProgress(new ProgressBar())
                .build();
        this.model = criteria.loadModel();
    }

    public float[] generateEmbedding(String text) throws TranslateException {
        try (Predictor<String, float[]> predictor = model.newPredictor()) {
            return predictor.predict(text);
        }
    }

    public List<float[]> generateEmbeddings(List<String> texts) throws TranslateException{
        List<float[]> embeddings = new ArrayList<>();
        for(String text : texts){
            embeddings.add(generateEmbedding(text));
        }
        return embeddings;
    }

    public static void main(String[] args) throws ModelException, IOException, TranslateException {
        EmbeddingGenerator generator = new EmbeddingGenerator();
        String text = "This is a sample sentence for embedding generation.";
        float[] embedding = generator.generateEmbedding(text);
        System.out.println("Embedding length: " + embedding.length);
        System.out.println("First 10 values of embedding: ");
        for(int i = 0; i < 10; i++){
             System.out.print(embedding[i] + ", ");
        }

        List<String> texts = List.of("First sentence", "Second Sentence");
        List<float[]> embeddings = generator.generateEmbeddings(texts);
        System.out.println("nGenerated " + embeddings.size() + " embeddings");
    }
}

4. 入库模块：使用批量写入优化性能

向量数据库通常支持批量写入操作，可以显著提高入库性能。我们可以将多个 Embedding 向量打包成一个批次，然后一次性写入向量数据库。

// Milvus Java SDK 批量写入示例
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexType;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.collection.AddFieldParam;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldType;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import io.milvus.param.dml.InsertParam;
import io.milvus.response.InsertResultsWrapper;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class MilvusInserter {

    private final MilvusServiceClient milvusClient;
    private final String collectionName;

    public MilvusInserter(String host, int port, String collectionName) {
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost(host)
                .withPort(port)
                .build();
        this.milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);
        this.collectionName = collectionName;
    }

    public void createCollection(long dimension) {
        final String vectorFieldName = "embedding";
        final String idFieldName = "id";

        FieldType idFieldType = FieldType.newBuilder()
                .withName(idFieldName)
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(false)
                .build();
        FieldType vectorFieldType = FieldType.newBuilder()
                .withName(vectorFieldName)
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(dimension)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withDescription("Collection for embeddings")
                .withFields(List.of(idFieldType, vectorFieldType))
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
    }

    public void createIndex(String vectorFieldName) {
        CreateIndexParam createIndexReq = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFieldName(vectorFieldName)
                .withIndexType(IndexType.IVF_FLAT)
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withSyncMode(Boolean.FALSE)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexReq);
    }

    public InsertResultsWrapper insertData(List<Long> ids, List<List<Float>> vectors) {
        List<String> fieldNames = List.of("id", "embedding");

        List<List<?>> fieldsData = new ArrayList<>();
        fieldsData.add(ids);
        fieldsData.add(vectors);

        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFieldNames(fieldNames)
                .withFieldsData(fieldsData)
                .build();

        return milvusClient.insert(insertParam).getData();
    }

    public void close() {
        milvusClient.close();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String host = "localhost";
        int port = 19530;
        String collectionName = "my_embedding_collection";
        long dimension = 384; // 假设 embedding 维度为 384

        MilvusInserter milvusInserter = new MilvusInserter(host, port, collectionName);

        milvusInserter.createCollection(dimension);
        String vectorFieldName = "embedding";
        milvusInserter.createIndex(vectorFieldName);

        int batchSize = 100;
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();

        for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
            ids.add((long) i);
            List<Float> vector = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < dimension; j++) {
                vector.add(random.nextFloat());
            }
            vectors.add(vector);
        }

        InsertResultsWrapper insertResults = milvusInserter.insertData(ids, vectors);
        System.out.println("Inserted " + insertResults.getInsertCount() + " vectors.");

        milvusInserter.close();
    }
}

5. 并发控制模块：使用限流算法防止系统过载

在高并发场景下，我们需要对入库请求进行限流，防止系统过载。常见的限流算法包括：令牌桶算法、漏桶算法等。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class RateLimiter {

    private final int permitsPerSecond;
    private final AtomicInteger availablePermits;
    private long lastRefillTimestamp;

    public RateLimiter(int permitsPerSecond) {
        this.permitsPerSecond = permitsPerSecond;
        this.availablePermits = new AtomicInteger(permitsPerSecond);
        this.lastRefillTimestamp = System.currentTimeMillis();
    }

    public synchronized boolean tryAcquire() {
        refill(); // 尝试补充令牌

        if (availablePermits.get() > 0) {
            availablePermits.decrementAndGet();
            return true; // 获取令牌成功
        } else {
            return false; // 获取令牌失败
        }
    }

    private void refill() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        long timeElapsed = now - lastRefillTimestamp;
        if (timeElapsed > 0) {
            int permitsToAdd = (int) (timeElapsed * permitsPerSecond / 1000.0); // 根据流逝时间补充令牌
            if (permitsToAdd > 0) {
                availablePermits.getAndAdd(permitsToAdd);
                availablePermits.set(Math.min(availablePermits.get(), permitsPerSecond)); // 令牌数量不超过上限
                lastRefillTimestamp = now;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        int permitsPerSecond = 10; // 每秒允许 10 个请求
        RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter(permitsPerSecond);

        for (int i = 0; i < 25; i++) {
            if (rateLimiter.tryAcquire()) {
                System.out.println("Request " + i + ": Accepted");
            } else {
                System.out.println("Request " + i + ": Rejected (Rate Limited)");
            }
            Thread.sleep(50); // 模拟请求间隔
        }
    }
}

6. 监控模块：收集和展示系统性能指标

监控模块用于收集和展示系统的性能指标，例如：吞吐量、延迟、错误率。我们可以使用一些监控工具，例如：Prometheus、Grafana 等。

在Java代码层面，可以使用 Micrometer Metrics 库来收集各种指标，然后将这些指标导出到 Prometheus 等监控系统。

四、性能优化策略

除了上述技术选型外，还可以通过以下策略来进一步优化系统的性能：

调整线程池大小： 根据 CPU 核心数和 I/O 密集程度，合理调整线程池的大小。
优化向量数据库配置： 根据数据规模和查询需求，优化向量数据库的索引参数和查询参数。
使用缓存： 对于热点数据，可以使用缓存来减少对向量数据库的访问。
数据压缩： 对 Embedding 向量进行压缩，可以减少存储空间和网络传输开销。
异步写入： 将写入操作异步化，可以减少对主线程的阻塞。

五、总结与展望：提升吞吐，监控系统，持续优化

以上我们详细介绍了如何使用 Java 构建高并发 Embedding 入库系统，包括系统架构设计、关键技术选型和性能优化策略。通过合理的技术选型和优化，我们可以构建一个高性能、高可靠的 Embedding 入库系统，为各种 AI 应用提供强大的支持。未来，随着 Embedding 技术和向量数据库的不断发展，我们还可以探索更多新的技术和方法，进一步提升 Embedding 入库系统的性能和功能。

高并发Embedding入库系统构建：提升向量化吞吐能力

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