一文详解粗排服务 向量计算引擎单机高可用模式设计

本文主要是介绍一文详解粗排服务 向量计算引擎单机高可用模式设计，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 前言

  这篇向量计算引擎就是粗排服务，选用了双塔的粗排服务之后，粗排的实现就是快速的向量计算了。

  这次项目的选型过程历经时间比较长，前期调研了ES的实现方案，vearch的实现方案，以及milvus的实现方案。vearch的bug比较多，可能有些还是比较常见的问题，milvus目前尚且不支持标量的过滤，而且使用的k8s来管理的，可能还要有一些成本。ES的实现方案是计算的时间比较长,500个数据，可能都要消耗50ms，在性能上无法满足使用的要求。之所以花了这么多时间调研解决方案，主要还是想要更好的解决高可用的方案，因为这个涉及到了数据的存储，所以对服务的稳定性要求也比较高，本来想着是把这一块儿托管到第三方来做的，毕竟自己想要实现难度还是比较大的，因为开始是想做成ES那种数据可以分片存储，又可以通过副本来备份的方式来支持分布式存储+分布式计算。

  坑爹的是，我最开始的技术选型定的是ES，使用ES效果不佳的情况下强行花了很多时间优化,最开始实际上我做过一些测试,500个基本上是在30ms左右，所以才决定选用ES，但是我忽略了es计算的稳定性，于是在开发很多代码后只能硬上了（换别的方案已经来不及了）。最开始使用2000个物品id去访问ES，发现响应不行，于是改成了500，这样的话自己的任务中就需要做并行处理，代码的复杂度也会上升，同时，我还破解了ES的默认的routing规则，每次请求中的500个id都在同一个shard上面，但是即使这样，还是不行，上线即使只开了10%的流量，服务的稳定性波动都比较大，根本就是无法支持线上服务的状态。就在调用方同学即将放弃的时候，我又想到了一个优化点，就是把es的索引设置为内存模式，这个设置最终算是救了我一命吧，至少支持住了20%的实验流量。让我阶段性的完成了任务。

 "store" : {"type" : "mmapfs"}

本次使用es集群做粗排方案时使用的是一个线上的集群，部署的有其他业务，尚且不确定假如使用的是是单独的ES集群效果会有多大的提升。我总体的感觉是ES是一个通用解决方案，可能他的向量计算解决方案尚且不够优秀，没有做太多加速，我计算的时候，有些只需要20ms，有些需要100ms，感觉表现很不稳定。cpu也很容易就打上来了。

  最终迫不得已自己来做一个向量计算引擎，简单的使用map放到内存中进行计算的话，5000个向量的点积计算也就是毫秒级别，所以非常的快，相对ES提升了太多。因为性能吊打ES，所以就决定自己来开发向量的计算引擎了。因为前面使用ES做解决方案花费了很多时间（两周），所以后面留给我的时间已经非常少了，所以勉强在一周多一点的时间开发了一个高可用的向量计算引擎，真是自己坑自己啊。

2.初步设计

1.需求

  要从600w向量中，找出5000个，计算和目标向量的点积，然后按照点积大小排序，选择前topN个进行排序。向量的维度32-128，均为float32。前期的工作可以暂时不考虑增量的数据情况，只需要做好全量的向量更新情况即可。向量文件存储在hdfs上。

在粗排系统更新完向量之后，对应的后续的预测系统也需要更新预测是模型才行，因为他们是放在一起进行计算的。所以业务方的模型和粗排系统的向量需要协同更新才行。

3.单机的实现

  分为server端和manager端，server端负责向量的计算服务，manager端负责管理向量的业务的元数据。
  考虑加入只有一个单机如何实现，可以用一个数据表来保存各个业务的向量，每个业务要有一个业务编号src。

1. 程序在启动的时候扫描这个表，并行的去加载数据向量。向量加载完成后放到内存中的map，然后对外提供服务。
2. 程序在运行中，可以监控这个表，不断的看看是否有新的向量想要加入，或者是否有更新任务，然后加载向量
   1. 这里的向量加载完毕后理论上不能立刻投入使用，还是要看业务方的信号，给业务方一个接口，让业务方选择合适的时间切换向量
3. 因为需要操作数据库，这样看来程序需要一个操作数据库的manager端，同时为了简化向量计算服务的逻辑，server短所有的指令都通过检查数据库获取，而不是从外部调用获取，简化了server端的处理逻辑。
4. 同样的，因为是存储服务，所以对稳定性要求比较重要，服务中的报警通知，异常管理要比较清晰，严重的异常能够通知到位，同时要能够查看各个服务节点的业务向量信息，像ES的cluster state一样。

4. 高可用的实现

  同样的，因为是线上服务，肯定不能只有一个节点，因为单个服务器出现一些故障还是有可能的，如果节点提升到两个，服务的稳定性就大大提升了。如果是两个服务的话，就会引入更多的问题，比如向量更新的时候需要保证两个节点都更新成功了才算成功，可以对外提供服务了，所以需要一些同步机制。
  manager如何感知server端对向量更新的状态呢，我这里使用的是manager端提供http api，server端在完成对应的进程后调用manager端，由manager端来更新数据库的状态。同时为了避免数据库竞争，manager端使用了单点模式，同时内部使用互斥锁来同步对数据库的访问。实际上这里的方案不是最好的，比如server端和manager端是可以通过kafka来做到真正的解耦的，同时，manager端的互斥也可以使用分布式的锁，这样的话manager也可以是高可用的了，我这里为了赶进度，就用了最简单的方式来处理了。

3.详细设计

1. 数据库设计

数据库是manager和server端的交互协议层，比较重要的业务逻辑都可以通过数据库来表达。

CREATE TABLE `quick_rank_meta` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`src` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '""' COMMENT '业务名称，唯一',`description` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '""' COMMENT '描述',`person` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '-' COMMENT '该向量负责人',`dimensions` int(11) NOT NULL DEFAULT '32' COMMENT 'vector 维度',`doc_count` int(255) NOT NULL DEFAULT '100000' COMMENT 'vector doc 数量',`local_path` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '""' COMMENT 'local path',`hdfs_path` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '""' COMMENT 'hdfs path',`build_start` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'index build time',`build_end` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'index recv time',`wait_for_load` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否等待vector加载完毕，当前http接口是否会立即返回 0，不等待   1，等待',`load_success_num` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '已经完成加载的服务器节点数量',`switch_success_num` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '已经完成向量切换的服务器节点数量',`status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '-1 下线状态，0 初始化，1 待更新，2 更新中，3 更新完成，4切换向量中,  5正在提供服务',`crtime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'create time',`uptime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'uptime',`work_after_load` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否在向量加载完毕之后立刻生效,不再等待调用生效接口',`over_host` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '-' COMMENT '处在当前status状态下的节点的hostname',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uniq_src` (`src`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='store quick rank meta info';

over_host 字段的内容详情

{"status_on_load_hosts":["quick-rank-online1","quick-rank-online2"],"status_over_load_hosts":["quick-rank-online2","quick-rank-online1"],"status_over_switch_hosts":["quick-rank-online1","quick-rank-online2"]

2.manager设计

1.manager接口

1. 注册接口

参数	类型	含义	样例
src	string	业务标识，需要保证唯一性	xxxx
description	string	src简介	推荐实验
person	string	负责人	chenc@aaa.com
dimensions	int	向量维度	64

2.上传向量接口

参数	类型	含义	样例	备注
src	string	注册接口使用的src	xxxx
hdfs	string	对应的hdfs 路径	/user/u_vector/show/20211007	每次更新想地址不能重复，否则可能不加载
wait_for_load	boolean	是否等待向量加载完毕	true|false
work_after_load	boolean	是否在向量加载完毕后立刻投入使用	true|false

wait_for_load

• true： 为true的时候，该接口会持续阻塞，直到粗排系统将向量全部加载（但是不会立刻投入使用），这个过程耗时相对较长，一般500w左右的向量耗时大概在20分钟左右
• false：为false的时候，该接口会立刻返回，这个时候 work_after_load 自动设置为true，也就是在向量加载完成后会立刻投入使用

work_after_load

• true：为true的时候，向量在加载完成后会自动切换，使用新的向量
• false： 为false的时候，向量在加载完成后不会自动切换，需要使用方再调用一次下面的向量生效接口

这两个参数主要是在更新向量的时候使用，如果是第一次上线，则直接设置wait_for_load=false即可，向量更新完毕后在相关群里会有通知，业务方再择机上线对应的粗排接口调用即可

这个接口需要生成local_path, server端会对应的下载到这个地址，防止重复下载

3.向量生效接口

参数	类型	含义	样例
src	string	注册接口使用的src	profile_feed

该接口修改status=4,等待server端切换向量

备注

  向量生效接口并不一定必须要调用，取决于向量上传接口中的 wait_for_load和work_after_load的设置

wait_for_load	work_after_load	是否需要再调用向量生效接口	备注
true	true	NO
true	false	YES
false	true|false	NO	因为调用方此时无法获取何时向量加载完毕的信息，所以work_after_load强制设置为true

使用建议

1. 在上传新的向量的时候，如果感觉影响比较小或者不会产生向量的一致性问题（模型未更新），可以直接设置wait_for_load=false
2. 如果使用方模型更新比较快的话，可以设置wait_for_load=true&work_after_load=true 这样的话，不一致的时间窗口只是使用方的模型更新时间
3. 如果使用方更新模型影响比较大，耗时比较长，可以设置wait_for_load=true&work_after_load=false,
   1. 使用方在调用上传接口返回后再更新自己的模型
   2. 模型更新完成后再调用粗排服务的向量生效接口
   3. 这样不一致的时间控制的会相对比较小，一般应该在分钟级别

4.server通知开始加载向量接口

这个接口是预留给server端开始加载向量的时候调用的，驱动manager通过数据库发出新的一轮指令，在接口收到请求的时候对应的记录的status=2, over_host 中添加server信息

参数	类型	含义	样例	备注
src	string	注册接口使用的src	xxxx
hdfs	string	对应的hdfs 路径	/user/u_vector/show/20211007	每次更新想地址不能重复，否则可能不加载
host	string	节点的hostname

5.server通知完成加载接口

这个接口是预留给server端加载向量完成的时候调用的，驱动manager通过数据库发出新的一轮指令，manager需要知道server的数量（可以做到配置文件中server_num），

1. 收到请求后load_success_num++，
   1. 如果load_success_num==server_num, 那么说明加载都完成了，
      1. 数据库中的work_after_load=true的话则修改status=4, 驱动server端切换向量来使用
      2. 如果work_after_load=false的话，则修改status=3
2. 同时更新over_host中记录的信息

参数	类型	含义	样例	备注
src	string	注册接口使用的src	xxxx
hdfs	string	对应的hdfs 路径	/user/u_vector/show/20211007
host	string	节点的hostname
doc_num	int	向量的数量

6.server通知完成切换接口

这个接口是预留给server端向量生效使用的时候调用的，驱动manager通过数据库发出新的一轮指令

1. 收到请求后switch_success_num++
   1. 如果switch_success_num==server_num则说明都切换完成了，status=5

参数	类型	含义	样例	备注
src	string	注册接口使用的src	xxxx
hdfs	string	对应的hdfs 路径	/user/u_vector/show/20211007	每次更新想地址不能重复，否则可能不加载
host	string	节点的hostname

7.向量详情接口

参数	类型	含义	样例
src	string	注册接口使用的src	xxx

3. server端设计

1. 项目启动的加载

slelect所有status>0的记录，直接并行加载即可,中间不需要调用manager系统。

2. 定时任务

1. 定时任务,每分钟执行一次，slelect所有status>0的记录
2. 判断状态，执行行为
   1. 如果status=1||status=2,说明该向量文件需要被加载，
      1. 先判断内存中是否有正在加载该向量的任务，有的话忽略
         1. 需要增加一个互斥锁判断
         2. 互斥锁条件满足后（不存在互斥锁）再判断一下数据库中的数据over_host.status_on_load_hosts是否有自己，有的话也忽略
      2. 没有话执行加载（加载中，或者加载已经完成了）
         1. 加载之前通知manager
         2. 加载完成后调用manager告知加载完毕
   2. 如果status=3|5,不做任何处理
   3. 如果status=4,则说明需要切换向量投入使用
      1. 判断是否正在切换该向量，正在切换，则忽略（切换中或者切换已经完成了）
         1. 需要增加一个互斥锁判断
         2. 互斥锁条件满足后再判断一下数据库中的数据over_host.status_over_switch_hosts是否有自己，有的话也忽略
      2. 没有切换的话
         1. 切换向量
         2. 通知manager

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