图像搜索中的可扩展性挑战主要源于处理海量数据、计算复杂性以及在系统增长时保持性能。图像搜索系统通常依赖于从图像中提取视觉特征（如嵌入向量），并进行比较以找到匹配项。当数据集扩展到数百万或数十亿张图像时，存储和高效查询这些高维特征向量成为瓶颈。例如，一个使用 512 维嵌入向量存储 10 亿张图像的系统，仅向量本身就需要超过 2TB 的存储空间，这需要优化的存储解决方案和分布式数据库。
另一个挑战是相似性搜索的计算成本。传统的精确搜索方法（如 k-最近邻）由于其 O(n) 时间复杂度，在大规模场景下变得不切实际。近似最近邻 (ANN) 算法（例如 FAISS、HNSW）降低了这一成本，但在准确性、速度和内存之间引入了权衡。例如，使用 HNSW 索引 10 亿个向量可能需要数十 GB 的 RAM，这限制了在单机上的部署。此外，特征提取——使用 CNN 或 Vision Transformers 等模型将图像转换为嵌入向量——需要大量的 GPU/CPU 资源。实时处理每秒数千张图像需要分布式计算框架（例如 Apache Spark）和优化的推理流水线，这增加了操作复杂性。
最后，分布式系统设计带来了负载均衡、一致性和延迟方面的挑战。随着数据集的增长，将数据分片到不同的服务器上变得必要，但不均匀的查询分布（例如，热门图像压垮单个分片）可能会产生热点。确保跨地理分布服务器的低延迟响应也使得缓存和复制策略复杂化。例如，全球图像搜索服务可能会在区域内缓存频繁查询，但在添加新图像时更新缓存结果需要仔细同步以避免陈旧数据。此外，在不中断服务的情况下处理并发更新（例如，在提供查询服务的同时添加新图像）需要强大的分布式事务机制，这实施和维护起来很复杂。
