1. 背景

在一些推荐系统、图片检索、文章去重等场景中，对基于特征数据进行 k 近邻检索有着广泛的需求：

• 支持亿级索引的检索，同时要求非常高的检索性能；
• 支持索引的批量实时更新；
• 支持多模型、多版本以灵活开展 ABTest 实验；
• 支持过滤器、过期删除以排除不符合特定条件的数据。

在经过调研后，发现已有的解决方案存在以下问题：

• 在学术界中，已经存在有成熟并开源的 ANN 搜索库，然而这些搜索库仅仅是作为单机引擎存在，而不能作为高性能、可依赖、可拓展的分布式组件为推荐系统提供服务；
• 在业界中，大多数的组件都是基于 ANN 搜索库做一层简单的封装，在可拓展、高可用上的表现达不到在线系统的要求；而对于少数在实现上已经较为成熟的分布式检索系统，在功能上却难以做到紧跟业务发展；
• 而在更新机制上，很多组件都是要么只支持离线更新、要么只支持在线接口更新，无法满足在微信侧小至秒级千数量、大至小时级亿数量的索引更新需求，因此需要可以兼顾近实时更新及离线大批量更新的分布式系统。

基于上述的这些要求以及业内组件的限制，我们借助 WFS 和 Chubby 设计并实现了 SimSvr，它是一个高性能、功能丰富的特征检索组件，具有以下特点：

• 分布式可伸缩的架构，支持亿级以上的索引量，以及索引的并发加速查询，实现了10ms 以内检索数亿的索引；
• 高性能召回引擎，使用了召回性能极佳的 hnswlib 作为首选召回引擎，大部分请求可在 2ms 内完成检索；
• 集群化管理，集成了完善的数据调度及动态路由功能；
• 多样的更新机制，支持任务式更新及自动更新，同时也支持全量更新与增量更新，跨越秒级千数量到小时级亿数量的索引更新；
• 读写分离的机制，在离线利用庞大的计算资源加速构建索引的同时，不影响在线服务的高性能读；
• 丰富的功能特性，支持轻量 embedding kv 库、单表多索引、多版本索引、过滤器、过期删除等特性。

SimSvr 目前已广泛应用于微信视频号、看一看、搜一搜、微信安全、表情搜索等业务，接下来会阐述 SimSvr 的设计以及如何解决来自于业务的难题。

2. 检索引擎

2.1 引擎的选择

ANN 问题在学术界已被长期研究，并且已有成熟的开源 ANN 搜索库存在，如 nmslib、hnswlib、faiss 等。在 SimSvr 中，性能及集群的存储容量是最主要考量的两个指标，因此选择了以下两个检索引擎：

• 在 ann-benchmarks 中检索性能最好的 hnswlib，能够满足在线服务对召回率及检索耗时的高要求（大于 90% 召回率的情况下，能在 1ms 内完成召回）；
• faiss 的 IVFx_HNSWy + PQz 算法，支持将向量压缩 10 ~ 30 倍，能够满足资源有限情况下的高维大数据量的索引要求（亿级索引数据，容纳在内存 64G 的机器上）。

 

ANN检索引擎效果对比

2.2 巧妙利用资源，提升 50% 的数据容纳量

• hnswlib 是单机检索引擎，在资源使用方面仅考虑了单模型的情况；而 SimSvr 是提供在线服务的组件，一般容纳了多个模型；
• SimSvr 在大部分场景下，拥有读写分离的特点；
  基于以上特点，我们在引入 hnswlib 之后，进行了资源整合，使得 SimSvr 单机情况下可以容纳更多的模型索引：

 

• 极限情况下（以 worker 线程数 80、部署 10 张 2kw 索引量的表为例）：

 

• 现网运营中（以某现网模块(11台实例机器，worker 线程 240）为例）：

 

2.3 点积距离召回率从 62.6% 到 97.8% 的蜕变心路历程

• HNSW 算法在余弦距离表现优秀，但在点乘距离的数据集上存在效果差的情况；
• 点乘距离非度量空间（metric space)，不满足三角不等式，距离比较没有传递性；
  • 维基百科中关于度量空间的定义:

 

• • hnswlib 中说明点积属于非度量空间：

 

• 而在论文 Non-metric Similarity Graphs for
  Maximum Inner Product Search 中，提到了将点乘距离转换为余弦距离计算的方法，我们将这种方法简称为 ip2cos；

 

在 ip2cos 距离转换的理论基础上，我们使用看一看视频实时 DSSM 模型进行了实际召回情况的效果对比（64 维、ip 距离、100 万索引数据量，进行 1 万次查询取平均耗时），并见证了 ip2cos 的神奇效果：

 

2.4 如何使用 faiss 省下 2h 的训练时间并提升 30% 的召回率

• 在 faiss 中增加了 batch kmeans 聚类方法，在保证较好聚类效果的同时大幅加快训练速度。IVF 系类方法训练耗时主要体现在需要从数据中学习 nlist 个聚类中心，对于千万级数据 nlist 的大小在 20 万以上，在 cpu 上使用传统 kmeans 方法训练会非常耗时，下面展示在 128 维、IP 距离、1000 万条数据的情况下 batch kmeans 对训练速度的加速效果：

 

从结果中可以看到，在相同迭代轮次下，不使用 batch kmeans 的方法训练耗时更长，且没有很好收敛，导致召回率不高。

3. 总体设计

3.1 数据结构 - 为达成一个小目标，需要做出怎样的改变

为了满足单模块多模型的需求，SimSvr 使用了表的概念进行多模型的管理；另外，为支持亿级以上 HNSW 索引的表，并且希望能够并发加速构建索引，我们根据单表的数据情况，将一张表分成了多个 sharding，使得每个 sharding 承担表数据的其中一部分：
tablei 的索引，由 shard0、shard1、…、shardn 构成一份完整的索引数据；而 sect 的数量则决定了表的副本数（可用于伸缩读能力、提供容灾等）。
在 SimSvr 中，我们将一个 shardi_sectj 称之为一个 container，这是 SimSvr 中最小的数据调度和加载单位。

3.2 系统架构 - 如何支撑亿级索引、5毫秒级的检索

 

SimSvr 架构

• SimSvr 与 FeatureKV 一样，涉及的外部依赖也是三个：
  • Chubby：用来保存元数据、路由信息、worker 资源信息等；SimSvr 中的数据协同、分布式任务执行均是依赖于 Chubby；
  • USER_FS：业务侧存放原始数据的分布式文件系统，可以是 WFS/HDFS，该文件系统的路径及信息保存在表/任务的元信息中；
  • SimSvr_FS：Simsvr 使用的分布式文件系统，用于存放生成的索引文件或者原始的增量数据文件。
• worker
  • 负责对外提供检索服务，通过对 Chubby 的轮询检查索引的更新，进而将索引加载至本机以提供服务；
  • 每台 worker 负责的数据，由 master 进行调度，worker 根据 master 保存在 Chubby 上的分配信息进行数据的加载/卸载；
  • worker 的数据是根据 master 分配得来的，除此之外没有其他状态的差别，因此 worker 是易于扩缩容的。
• master
  • 数据调度：通过表的元信息及 worker 状态，将未分配的数据或者失效 worker 上的数据调度给其他有效的 worker；
  • 生成路由表：根据 worker 的数据加载情况及状态，生成集群的路由表；
  • 感知数据更新：检查表的自动更新目录，若最大数字目录发生了增长，则建一个任务以供 trainer 进行索引的构建；
  • master 是一个无状态的服务，通过 Chubby 提供的分布式锁保证数据调度以及路由生成的唯一执行。
• trainer
  • 负责构建表的索引及资源回收；
  • trainer 单次可构建一张表中一个 sharding 的索引，因此如果表有多个 sharding 时，可通过增加 trainer 的个数实现构建索引的并发加速；
  • trainer 是无状态的服务，通常部署在微信 Yard 系统上，充分了利用微信闲置机器上的资源。
• 数据自动更新
  • 在建表时，对其指定了一个 fs 的目录，该目录下，是一系列数字递增的目录；
  • 当业务侧需要更新索引时，将最新的数据 dump 到更大的数字目录中；
  • master 感知最大数字目录的更新，从而更新了元信息；
  • trainer 感知元信息的更新并触发建索引；
  • worker 加载索引完成索引的更新。
• 数据任务式更新
  • 由业务侧主动通过接口的调用，创建一个索引任务；
  • 在索引任务中，指定了数据的配置信息（如 fs 信息及路径等）；
  • trainer 按照表的任务序列，执行任务并构建索引；
  • worker 加载索引完成索引的更新。

3.3 数据调度 - 鸡蛋怎么放在多个篮子中

• SimSvr 在每张表创建时就指定了 sharding 数 n 及 sect 数 m，因此这张表拥有了 n * m 个 Conatiner 以供 master 调度；
• master 会根据 worker 的健康情况及资源使用情况进行数据的调度及路由表的生成；
• 路由表带有递增的版本号，可根据版本号感知路由的变化。

 

• worker 定期轮询 Chubby 获取数据的调度情况及最新的路由表信息；
• client 首次请求时，将随机请求一台 worker 获取最新的路由表信息并将其缓存在本地；
• client 在本地有路由表的情况下，将根据表的数据分布情况，带上版本号并发地向目标 worker 发起请求，最终合并所有 sharding 的结果，将其返回给业务端。

 

3.4 系统拓展 - 篮子装满了该怎么办

• SimSvr 将表拆分成了更小粒度的数据调度单位，且不要求每台机器上的数据一样，因此可以用拓展机器的方式，将集群的存储容量扩大；
• 对于单表而言，当读能力达到瓶颈时，可以单独扩展此表的读副本数；

 

4. 近实时增量更新的挑战 - 十秒内完成索引的更新

• 数据一致性与持久化
  • 对于大多数的分布式存储组件来说，都是使用 raft 或者 paxos 等一致性协议保证数据一致性并持久化至本机上；
  • 对于 SimSvr 来说，每张表会被分为多个 sharding，且 sharding 数不保证为奇数；
  • 在 worker 中加入一致性组件及额外的存储引擎，会使得整体的结构变得复杂；
  • 最终在考量后，结合业务的批量增量更新的特点，选择了先将数据落地 fs，再由 worker 拉取数据加载的方案；在这种方案下，1000 以内数量的 key 插入，能够在 10s 内完成，达到了业务的要求。

 

增量持久化

• 增量更新的性能保障
  • 由于在线建索引是非常消耗 cpu 资源的过程，因此为了不影响现网的读服务，worker 仅提供少量的 cpu 资源用于增量数据的更新；
  • 对于小批量的增量数据，worker 可以直接加载存放在 fs 上的数据并直接进行索引的在线插入；
  • 对于大批量的增量数据，为了避免影响读服务及大增量更新慢的问题，SimSvr 将大批量数据在 trainer 进行合并且并发重建索引，最后再由 worker 直接加载建好的索引。

 

增量更新

5. 丰富的功能特性

5.1 支持额外的特征存储库

• 在推荐系统中，同一个模型，产生的数据除了用于检索的索引库，常常还有视频特征/用户画像的特征数据；
• 这类数据，仅仅只需要查询的功能，并且与同个模型同个版本产出的索引库相互作用，产生正确的召回效果；
• 基于这种原子性更新的特性，SimSvr 支持了额外的特征存储库，用于存储与模型一同更新且仅用于查询的特征数据，帮助业务省去了数据同步与对齐的烦恼。

5.2 支持原子性更新的单表多索引

• 在推荐系统中，ABTest 是非常常见的，多个模型的实验往往也是需要同时进行的；
• 另外，在某些场景下，同一个模型会产生不同的索引数据，在线上使用时要求同模型的索引要同时生效；
• 对于以上两种情况，如果使用多表支持多模型，在索引更新上存在生效时间的差异从而无法支持；
• SimSvr 对于这种情况，支持了同一张表多份索引的原子性更新，保证了索引能够同时生效。

5.3 多版本索引

• 在 ABTest 场景下，除了有多模型间的实验，还有相同模型不同版本数据的实验；
• 在相同模型中，版本迭代/不同版本进行实验的场景是广泛存在的；
• 如果使用多表支持这样的多版本索引，不管在业务方的使用上，还是在 SimSvr 的管理上，都显得不是那么地优雅；
• 对此，SimSvr 支持了同一张表的多版本管理，并且多版本支持在现网下同时进行服务，业务可以按需请求目标版本，进行灵活的实验。

5.4 支持布隆过滤器、阈值过滤器等

• 在视频号场景中，业务使用 SimSvr 对视频进行索引；
• 在使用某个用户的特征进行召回时，常常召回了许多用户已看过的视频，影响用户体验；
• 通过增加召回结果并在结果中进行过滤，对于重度用户，一样存在上述问题，并且还会导致不必要的性能开销；
• SimSvr 改造 hnswlib，嵌入了过滤器的逻辑，使得其支持在检索过程中实时对符合特定条件的 key 进行过滤，保证了召回结果的有效性。

5.5 支持过期删除

• 对于一些推荐系统来说，对于数据的时效性要求是非常高的，在数据过了其最佳召回时间段之后，就不应该出现在召回结果中，以免出现不合时宜的尴尬；
• SimSvr 支持导入带过期时间的数据，在现网召回过程中，实时淘汰过期的 key 以达到准确的召回要求。

6. 现网运营情况

• SimSvr 目前已部署 160+ 个模型索引，使用逻辑核 8000+，总索引量超过 20 亿特征向量，广泛应用于视频号、看一看、搜一搜等推荐业务中。
• 搜一搜基于 SimSvr 建立小程序优质文章的向量索引，提升小程序文章搜索的优质结果召回率。新方案相比旧方案，优质结果召回率提升 7%；
• 搜一搜使用 SimSvr 检索视频指纹，进行相似视频去重；单表索引量高达 1.7 亿 * 128 维，检索平均耗时小于 8ms，日检索量 12.5 亿。

7. 总结

随着推荐系统的强势发展，特征检索的使用场景越来越广泛。而作为基础组件，除了要拥有支持亿级索引的基本素养外，在功能特性上也需要不断迎合业务的发展。因此我们开发了 SimSvr，搭配特征存储 FeatureKV，在视频号、看一看、搜一搜等推荐系统中发挥了重要的作用。

作者：sauronzhang、flashlin、fengshanliu，微信后台开发工程师