构建亿级文本分布式向量数据库高可用架构 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个支持亿级文本的分布式向量数据库，并保证其高可用性。这是一个相当具有挑战性的任务，涉及数据分片、向量索引、分布式查询、容错机制等多个方面。我们将深入探讨各个环节的关键技术和设计思路，并结合代码示例进行讲解。 一、需求分析与架构设计原则 在动手之前，我们先明确需求，并确定架构设计原则。 1. 需求分析： 数据规模： 亿级文本数据，意味着我们需要考虑存储容量和查询性能。 数据类型： 文本数据，需要进行向量化处理。 查询类型： 相似性搜索，即给定一个查询向量，找到数据库中最相似的向量。 查询性能： 低延迟，高吞吐。 可用性： 高可用，容错，自动故障恢复。 可扩展性： 能够水平扩展，应对数据增长。 2. 架构设计原则： 分布式： 将数据和计算分布到多个节点，提高存储容量、计算能力和可用性。 水平扩展： 通过增加节点来线性扩展系统的能力。 容错性： 系统能够自动检测和处理故障，保证服务持续可用。 解耦： 各个组件之间解耦，方便独立开发、测试和部署。 可观测性： 能够监控系统的运行状态，及时发现和解决问题。 二、核心组件选择与 …