次优的向量数据库配置通常会通过性能瓶颈或资源不匹配来体现。三个关键迹象包括 CPU 使用率高但吞吐量低、内存使用率远低于容量以及查询延迟不一致。解决这些问题需要对索引、资源分配和查询模式进行有针对性的调整。
CPU 使用率高但吞吐量低 如果您的向量数据库消耗了大量的 CPU 资源，但处理的查询比预期的少，则问题通常在于索引或线程效率低下。例如，使用精确最近邻搜索（例如，暴力破解）而不是近似方法（如 HNSW 或 IVF）会迫使 CPU 计算每个向量的距离，从而浪费周期。同样，不正确的线程池（例如，为并行操作分配的线程太少）会导致争用，使 CPU 内核处于空闲状态。要解决此问题，请切换到近似最近邻 (ANN) 算法并调整其参数（例如，调整 HNSW 的 efConstruction 以平衡准确性和速度）。此外，通过增加线程池大小或启用并行查询执行，将数据库配置为使用所有可用的 CPU 内核。例如，具有 16 个内核的系统可能会通过将线程池设置为与内核数匹配来获得更好的吞吐量。
内存利用率低 如果尽管数据集很大，但内存使用率仍远低于容量，则数据库可能无法有效地利用内存缓存或分区。像 FAISS 或 Milvus 这样的向量数据库依赖于内存进行快速查找，因此利用率不足表明数据正在不必要地从磁盘读取。当索引未预加载到 RAM 中，或者分片将数据分割得太细，导致每个分片负载不足时，通常会发生这种情况。为了解决这个问题，将经常访问的索引预加载到内存中并调整分片策略。例如，如果您的数据集有 1000 万个向量，则将其分区为 4 个分片（而不是 10 个）可能会更好地利用每个节点可用的内存。为热数据启用内存缓存（例如，与数据库一起使用 Redis）也可以减少磁盘 I/O 并提高延迟。
查询延迟不一致 尽管资源充足，但响应时间缓慢或不稳定通常源于次优的索引参数或数据分布。例如，高维向量空间（例如，文本嵌入模型的 768 维）与不合适的距离度量（例如，余弦相似度而不是 L2）配对可能会减慢比较速度。同样，分片之间的数据分布不均匀（例如，一个节点处理 80% 的查询）会产生热点。为了解决这个问题，对不同的索引类型进行基准测试（例如，用于聚类数据的 IVF，用于高召回需求的 HNSW）并根据您的用例验证距离度量。重新平衡分片以均匀地分配查询负载，并考虑压缩向量（例如，使用 PQ 量化）以减少计算开销。例如，将乘积量化应用于 768D 向量可以将内存使用量减少 75%，同时保持可接受的准确性。
在所有情况下，监控工具（例如，Prometheus 用于指标，使用 perf 进行分析）对于诊断问题至关重要。定期在实际工作负载下测试配置，以确保与应用程序的要求一致。