要配置 Haystack 以实现可扩展性和负载均衡，重点在于将工作负载分配到多个实例上，并优化资源利用率。首先使用 Haystack 内置的横向扩展支持。 例如，将检索器（例如，Elasticsearch，FAISS）或阅读器（例如，基于 Transformers 的模型）等组件部署为单独的微服务。 使用 Docker 容器化这些服务，并使用 Kubernetes 或 Docker Swarm 对其进行编排以管理复制和故障转移。 这样，您可以根据需求独立地扩展各个组件，例如在查询高峰期添加更多的阅读器节点，同时保持检索器的稳定计数。
对于负载均衡，请在 Haystack 服务之前实现反向代理，例如 Nginx 或 HAProxy。 将其配置为将传入请求均匀地分配到复制的实例上。 例如，如果您有三个阅读器节点，则代理会将查询路由到最不繁忙的节点。 使用运行状况检查自动从池中删除无响应的节点。 此外，利用 Haystack 的 Pipeline 类来并行化任务。 例如，使用 Celery 或 Redis Queue (RQ) 将文档预处理和推理分发给多个 worker。 这样可以防止在高吞吐量场景中出现瓶颈，例如同时处理数千个文档。
通过缓存和异步处理优化性能。 使用 Redis 或 Memcached 缓存频繁的查询或中间结果。 例如，存储由检索器模型生成的嵌入，以避免重新计算。 使用诸如 FastAPI 和 Uvicorn 之类的异步框架来处理并发 API 请求，而不会阻塞线程。 如果您使用的是云服务，请集成自动伸缩组（例如，AWS Auto Scaling）以根据 CPU 或内存指标动态调整节点计数。 最后，在部署之前，使用诸如 Locust 或 Apache JMeter 之类的工具模拟流量并确定薄弱环节来测试您的设置。