Haystack 通过提供工具和架构模式来支持分布式搜索系统，使开发人员能够跨多个服务器或服务扩展搜索能力。 它通过模块化设计、与分布式数据库集成以及对水平扩展的支持来实现这一点。 通过将搜索组件分解为单独的服务，如文档存储、检索器和排序器，Haystack 允许团队在机器或集群上独立部署这些部分，从而适应性能和可靠性需求。
一个关键特性是 Haystack 与分布式文档数据库（如 Elasticsearch 和 OpenSearch）的兼容性。 这些数据库原生处理数据分片和复制，允许 Haystack 利用其分布式基础设施。 例如，当使用 Elasticsearch 作为文档存储时，数据被分割成跨节点的碎片，并且查询被并行化以减少延迟。 然后，Haystack 的管道可以将搜索请求路由到这些分布式后端，聚合结果，并应用额外的处理，如排名。 这种设置确保了大型数据集或高查询量不会成为单个服务器的瓶颈。
Haystack 还通过微服务风格的部署实现分布式处理。 开发人员可以将诸如检索器、排序器或自定义 ML 模型之类的组件作为单独的服务运行，通过 REST API 或消息队列进行通信。 例如，检索器服务可能运行在一个针对低延迟向量搜索优化的集群上，而重排序模型则在其他地方的配备 GPU 的服务器上运行。 负载均衡器或服务发现工具（例如 Kubernetes）可以管理这些服务之间的流量。 此外，Haystack 的管道支持异步处理，允许团队将诸如文档预处理或结果过滤之类的任务卸载到专用工作节点。 这种灵活性确保了资源密集型任务不会阻塞搜索吞吐量。
最后，Haystack 通过解耦组件来提供容错能力。 如果文档存储节点发生故障，数据库的内置复制（例如，Elasticsearch 的副本碎片）可保持系统正常运行。 类似地，像检索器这样的无状态服务可以水平扩展：如果一个实例崩溃，其他实例会处理负载。 开发人员还可以在管道中实现重试逻辑或断路器来处理瞬时故障。 通过结合这些特性，Haystack 允许团队构建能够高效扩展、保持正常运行时间并适应不断变化的工作负载的搜索系统，而无需在分布式系统方面拥有深入的专业知识。