要配置 LlamaIndex 以实现高可用性，请关注冗余、负载均衡和容错。首先，在单独的服务器或云可用区中部署 LlamaIndex 服务的多个实例。使用 Kubernetes 或 Docker Swarm 等编排工具来管理这些实例，确保在节点发生故障时自动重启。将此与负载均衡器（例如 Nginx 或 HAProxy）配对，以均匀地分配传入的请求，防止任何单个实例过载。对于元数据数据库等有状态组件，请使用复制数据库，例如具有流复制的 PostgreSQL 或 Amazon RDS Multi-AZ 等托管服务。这可确保即使数据库节点发生故障，数据仍然可访问。
接下来，在应用程序层实现容错。通过为对外部服务（例如，LLM API 或向量数据库）的 API 调用添加重试，来设计您的 LlamaIndex 集成以处理瞬时故障。使用 Python 中的 Tenacity 等库来自动执行具有指数退避的重试。将运行状况检查合并到您的 LlamaIndex 服务中，以允许负载均衡器检测运行状况不佳的实例并将流量从这些实例路由走。例如，创建一个端点来验证与存储或数据库等依赖服务的连接。此外，配置 LlamaIndex 以将索引持久保存在冗余存储中，例如分布式文件系统（例如 Amazon S3、Google Cloud Storage）或 Redis 等分布式缓存。这可确保索引数据在节点发生故障后仍然存在，并且所有实例都可以访问。
最后，设置监控和自动恢复。使用 Prometheus 和 Grafana 等工具来跟踪请求延迟、错误率和节点运行状况等指标。配置警报以在超出阈值时通知您的团队（例如，高错误率或存储性能下降）。对于自动恢复，利用云提供商的功能，例如 AWS Auto Scaling Groups 或 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling，无需手动干预即可替换发生故障的节点。通过模拟故障（例如，关闭节点或断开数据库连接）来定期测试您的设置，以验证冗余和恢复过程。例如，使用 Chaos Monkey 等混沌工程工具随机终止实例，并确保系统重新平衡流量并按预期重启服务。