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JAVA 微服务构建 RAG 检索链路弹性伸缩方案，提高突发流量下召回性能稳定性

JAVA 微服务构建 RAG 检索链路弹性伸缩方案：应对突发流量，保障召回性能稳定性

大家好，今天我们来聊聊如何使用 Java 微服务构建一个具备弹性伸缩能力的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索链路，以应对突发流量，保障召回性能的稳定性。RAG 技术结合了信息检索和生成模型，能够利用外部知识来增强生成模型的性能。然而，在高并发场景下，传统的 RAG 架构很容易成为瓶颈。因此，我们需要一种能够根据流量自动伸缩的解决方案。

RAG 检索链路架构概览

一个典型的 RAG 检索链路包含以下几个核心组件：

  1. 查询接口 (Query Interface): 接收用户查询请求，并将其转发给后续组件。
  2. 查询理解 (Query Understanding): 分析用户查询，提取关键信息，并进行必要的预处理，例如去除停用词、词干提取等。
  3. 向量数据库 (Vector Database): 存储文档的向量表示，并提供高效的相似度检索能力。
  4. 检索服务 (Retrieval Service): 将查询向量与向量数据库中的文档向量进行匹配，返回最相关的文档。
  5. 生成服务 (Generation Service): 利用检索到的文档和原始查询，生成最终的答案或文本。

在微服务架构下，我们可以将每个组件拆分成独立的微服务。这样做的好处是：

  • 解耦： 每个微服务独立部署和升级，互不影响。
  • 可扩展性： 可以针对每个微服务的负载情况进行单独的伸缩。
  • 技术异构性： 可以选择最适合每个微服务的技术栈。

弹性伸缩策略

要实现弹性伸缩，我们需要考虑以下几个方面：

  • 监控： 实时监控各个微服务的性能指标，例如 CPU 利用率、内存使用率、请求延迟、QPS（Queries Per Second）等。
  • 决策： 根据监控数据，制定伸缩策略。例如，当某个微服务的 CPU 利用率超过 80% 时，自动增加该微服务的实例数量。
  • 执行： 自动增加或减少微服务的实例数量。这可以通过容器编排平台（例如 Kubernetes）来实现。

技术选型

  • 编程语言： Java (Spring Boot)
  • 微服务框架： Spring Cloud, Micronaut, Quarkus (选择一个)
  • 容器编排平台： Kubernetes
  • 消息队列： Kafka, RabbitMQ (用于异步通信)
  • 向量数据库： Milvus, Weaviate, Pinecone (选择一个)
  • 监控： Prometheus, Grafana
  • 服务发现与注册: Eureka, Consul, Nacos (Spring Cloud 使用 Eureka 或 Nacos)

代码实现 (以 Spring Boot + Kubernetes + Milvus 为例)

这里，我们以检索服务为例，演示如何使用 Spring Boot 构建一个可伸缩的微服务，并集成 Milvus 向量数据库。

1. 创建 Spring Boot 项目

使用 Spring Initializr 创建一个 Spring Boot 项目，添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.2.10</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. Milvus 配置

在 application.yml 中配置 Milvus 连接信息：

milvus:
  host: milvus-host  # Milvus 服务地址
  port: 19530         # Milvus 服务端口
  collectionName: my_collection  # Milvus collection 名称
  dimension: 128 # 向量维度
  indexName: my_index # Milvus index 名称

3. Milvus 客户端

创建一个 Milvus 客户端类：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.DataType;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.IndexParam;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.collection.CreateCollectionParam;
import io.milvus.param.collection.FieldParam;
import io.milvus.param.collection.Schema;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import jakarta.annotation.PostConstruct;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;

@Component
public class MilvusClientWrapper {

    @Value("${milvus.host}")
    private String milvusHost;

    @Value("${milvus.port}")
    private int milvusPort;

    @Value("${milvus.collectionName}")
    private String collectionName;

    @Value("${milvus.dimension}")
    private int dimension;

    @Value("${milvus.indexName}")
    private String indexName;

    private MilvusClient milvusClient;

    @PostConstruct
    public void init() {
        ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                .withHost(milvusHost)
                .withPort(milvusPort)
                .build();

        milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);

        // 检查 collection 是否存在，不存在则创建
        boolean collectionExists = milvusClient.hasCollection(collectionName).getData();
        if (!collectionExists) {
            createCollection();
            createIndex();
        }
    }

    private void createCollection() {
        FieldParam field1 = FieldParam.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.INT64)
                .withPrimaryKey(true)
                .withAutoID(false)
                .build();

        FieldParam field2 = FieldParam.newBuilder()
                .withName("embedding")
                .withDataType(DataType.FLOAT_VECTOR)
                .withDimension(dimension)
                .build();

        Schema schema = Schema.newBuilder()
                .withFields(Arrays.asList(field1, field2))
                .withEnableDynamicField(false)
                .withCollectionName(collectionName)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withSchema(schema)
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);
        System.out.println("Collection " + collectionName + " created successfully.");

    }

    private void createIndex() {
        IndexParam indexParam = IndexParam.newBuilder()
                .withMetricType(MetricType.L2)
                .withIndexType("IVF_FLAT")
                .withParams(new IndexParam.IvfFlatParam.Builder().withNlist(128).build().toMap())
                .build();

        CreateIndexParam createIndexReq = CreateIndexParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withFieldName("embedding")
                .withIndexName(indexName)
                .withIndexParam(indexParam)
                .withSyncMode(Boolean.FALSE)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexReq);
        milvusClient.loadCollection(collectionName); // Load collection after creating index
        System.out.println("Index " + indexName + " created successfully.");

    }

    public MilvusClient getMilvusClient() {
        return milvusClient;
    }
}

4. 检索服务

创建一个检索服务类：

import io.milvus.client.MilvusClient;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.R;
import io.milvus.param.SearchParam;
import io.milvus.param.VectorParam;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

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

@Service
public class RetrievalService {

    @Autowired
    private MilvusClientWrapper milvusClientWrapper;

    @Value("${milvus.collectionName}")
    private String collectionName;

    public List<Long> search(List<Float> queryVector, int topK) {
        MilvusClient milvusClient = milvusClientWrapper.getMilvusClient();
        List<List<Float>> vectors = new ArrayList<>();
        vectors.add(queryVector);

        VectorParam vectorParam = VectorParam.newBuilder()
                .withFloatVectors(vectors)
                .build();

        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName(collectionName)
                .withVectors(vectorParam)
                .withTopK(topK)
                .build();
        try {
            R<SearchResults> searchResults = milvusClient.search(searchParam);
            SearchResults results = searchResults.getData();
            List<Long> resultIds = new ArrayList<>();

            for (int i = 0; i < results.getResults().getNumQueries(); ++i) {
                for (int j = 0; j < results.getResults().getTopks(i); ++j) {
                    resultIds.add(results.getResults().getIds(i).getInt64(j));
                }
            }

            return resultIds;
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error during search: " + e.getMessage());
            return new ArrayList<>(); // 返回空列表或者抛出异常，根据实际情况处理
        }
    }
}

5. API 接口

创建一个 API 接口，用于接收查询请求：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
public class RetrievalController {

    @Autowired
    private RetrievalService retrievalService;

    @PostMapping("/search")
    public ResponseEntity<List<Long>> search(@RequestBody Map<String, Object> requestBody) {
        List<Float> queryVector = (List<Float>) requestBody.get("queryVector");
        int topK = (int) requestBody.get("topK");

        List<Long> results = retrievalService.search(queryVector, topK);
        return ResponseEntity.ok(results);
    }
}

6. 健康检查

Spring Boot Actuator 提供了健康检查功能，可以用于 Kubernetes 的健康检查探针。 在 application.yml 文件中配置 Actuator:

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health, prometheus
  health:
    defaults:
      enabled: true

这样，/actuator/health 接口就可以提供健康检查信息。

7. Prometheus 指标

Spring Boot Actuator 也可以暴露 Prometheus 指标，用于监控微服务的性能。 添加 micrometer-registry-prometheus 依赖:

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

Prometheus 会定期抓取 /actuator/prometheus 接口的指标数据。

8. Kubernetes 部署

创建一个 Kubernetes Deployment 和 Service：

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: retrieval-service
spec:
  replicas: 1  # 初始副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: retrieval-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: retrieval-service
    spec:
      containers:
        - name: retrieval-service
          image: your-docker-registry/retrieval-service:latest  # 替换为你的镜像
          ports:
            - containerPort: 8080
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /actuator/health
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 5
            periodSeconds: 10
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /actuator/health
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 15
            periodSeconds: 20
          resources:
            requests:
              cpu: "200m"
              memory: "512Mi"
            limits:
              cpu: "500m"
              memory: "1Gi"
          env:
            - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
              value: prod
            - name: EUREKA_CLIENT_SERVICEURL_DEFAULTZONE
              value: http://eureka-server:8761/eureka/  # Eureka Server 地址

---
# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: retrieval-service
spec:
  selector:
    app: retrieval-service
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer # 或者 NodePort, ClusterIP

9. Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

创建一个 HPA 对象，用于自动伸缩 Pod 数量：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: retrieval-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: retrieval-service
  minReplicas: 1  # 最小副本数
  maxReplicas: 5  # 最大副本数
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 80 # CPU 利用率达到 80% 时触发伸缩

10. 服务注册与发现

使用 Eureka (Spring Cloud) 或 Consul/Nacos 实现服务注册与发现。 以上示例中，Deployment 的 env 部分配置了 Eureka Server 的地址。 确保 Eureka Server 正常运行。

流程图

以下流程图展示了整个 RAG 检索链路的弹性伸缩过程：

graph TD
    A[用户查询] --> B(查询接口);
    B --> C(查询理解);
    C --> D(检索服务);
    D --> E{Milvus 向量数据库};
    E --> D;
    D --> F(生成服务);
    F --> G[生成结果];
    G --> B;
    H[Prometheus 监控] --> I{HPA 决策};
    I -- CPU 利用率 > 80% --> J[Kubernetes 伸缩];
    I -- CPU 利用率 < 50% --> J;
    J --> D;

容错与降级

在高并发场景下，容错和降级机制至关重要。

  • 熔断器 (Circuit Breaker): 当某个微服务的错误率超过阈值时，熔断器会阻止后续请求访问该微服务，避免雪崩效应。可以使用 Hystrix 或 Resilience4j 实现熔断器。
  • 限流 (Rate Limiting): 限制每个微服务的请求速率，防止过载。可以使用 Guava RateLimiter 或 Spring Cloud Gateway 的限流功能。
  • 降级 (Fallback): 当某个微服务不可用时，提供一个备用的解决方案。例如，可以返回一个预先缓存的结果，或者使用一个简化的算法。

性能优化

  • 缓存： 对查询结果进行缓存，减少对向量数据库的访问。可以使用 Redis 或 Memcached 实现缓存。
  • 批量操作： 将多个查询请求合并成一个批量请求，减少网络开销。
  • 异步处理： 将耗时的任务（例如向量化文档）放入消息队列，异步处理。
  • 向量数据库优化： 根据数据特点选择合适的索引类型和参数，优化检索性能。

总结

通过将 RAG 检索链路拆分成微服务，并结合 Kubernetes 的弹性伸缩能力，我们可以构建一个能够应对突发流量，保障召回性能稳定的系统。 同时，容错和降级机制以及性能优化手段也是必不可少的。

未来方向

  1. 更智能的弹性伸缩策略: 基于机器学习模型的预测，提前进行伸缩。
  2. 更细粒度的资源控制: 使用 Kubernetes 的 Resource Quotas 和 Limit Ranges，对每个微服务的资源使用进行更精细的控制。
  3. Serverless 架构: 将 RAG 检索链路部署到 Serverless 平台，进一步降低运维成本。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和构建高可用的 RAG 检索链路。 谢谢大家！

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