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【深度好文】4、Milvus 存储设计深度解析

news 来源：原创 2025/6/10 11:48:49

引言

作为一款主流的云原生向量数据库，Milvus 通过其独特的存储架构设计来保证高效的查询性能。本文将深入剖析 Milvus 的核心存储机制，特别是其最小存储单元 Segment 的完整生命周期，包括数据写入、持久化、合并以及索引构建等关键环节。

1. 数据写入流程

Milvus 中的每个 Collections 指定若干分片，每个分片对应一个虚拟通道（vchannel）。如下图所示，Milvus 会为日志代理中的每个 vchannel 分配一个物理通道（pchannel）。任何传入的插入/删除请求都会根据主键的哈希值路由到分片。
在这里插入图片描述

1.1 Insert 请求处理

当 Milvus 启动后，系统会在消息队列(Pulsar/Kafka)中创建数据接收管道，具体数量由 milvus.yaml 中的 rootCoord.dmlChannelNum 配置决定。数据写入流程如下：

请求接收与分片
- Proxy 接收 insert 请求
- 根据数据的 primary key 计算 hash 值
- 将 hash 值对 collection 的 shards_num 取模，确定数据分片
数据传输机制
- 每个 shard 的数据通过指定管道传输 ,多个 shard 可共享同一管道实现负载均衡
- Data node 订阅对应 shard 数据 , 并尽可能把不同的 shard 分配到多个 data node 上。如果只有一个 data node ,那么就订阅所有的 shard 数据。
Growing Segment 处理
- 每个 partition 中的每个 shard 对应一个 growing segment
- Data node 为每个 growing segment 维护缓存
- 缓存用于存储未落盘的数据

下图展示了在 shards_num=2 的情况下，数据经由管道传输至 data node 的流程示意图：
在这里插入图片描述

2. 数据持久化机制

2.1 Growing Segment 持久化

Growing segment 的数据持久化受以下参数控制：

dataNode.segment.insertBufSize: 缓存最大容量(默认16MB)
dataNode.segment.syncPeriod: 数据最长停留时间(默认600秒)

当满足以下任一条件时，数据会被写入 S3/MinIO：

缓存数据量超过 insertBufSize
数据在缓存中停留时间超过 syncPeriod

为什这么设计：
1、减少 data node 内存占用，避免growing segment 内存占用过多。
2、如果系统发生故障之后，无需从mq 中重新拉取growing segment 的全部数据，已持久化的数据直接从S3/MinIO读取。

2.2 Sealed Segment 转换

Growing segment 在达到特定条件后会转换为 sealed segment：

触发条件：数据量达到 dataCoord.segment.maxSize(默认1024MB) × dataCoord.segment.sealProportion(默认0.12)
转换后会创建新的 growing segment 继续接收数据。

数据在 S3/MinIO 中的存储路径由 milvus.yaml 中 minio.bucketName（默认值 a-bucket）以及 minio.rootPath（默认值 files）共同决定。segment 数据的完整路径格式为：

[minio.bucketName]/[minio.rootPath]/insert_log/[collection ID]/[partition ID]/[segment ID]

在 docker 里面的显示如下：在这里插入图片描述

3. 性能优化建议

3.1 避免频繁调用 flush()

频繁调用 flush() 可能导致大量碎片化的小 segment
建议依赖系统自动落盘机制
仅在需要确认全量数据落盘时手动调用

3.2 Segment 管理优化

监控 Segment 数量
- 使用 attu 工具监控 segment 分布
- 适当调整 segment_size 参数
- 根据数据量设置合理的 shards_num：
  - 百万级数据：shards_num=1
  - 千万级数据：shards_num=2
  - 亿级数据：shards_num=4或8
Partition 规划
- 合理控制 partition 数量
- 避免过多 partition 影响系统性能

3.3 Clustering Key 设计

针对范围查询场景优化
优化批量数据删除性能
提升 compaction 效率

3.4 Segment 合并与 Compaction

在持续执行 insert 请求时，sealed segment 的数量会随着新数据不断写入而增加。如果数据被拆分成过多小尺寸（如小于 100MB）的 segment，会影响系统的数据管理和查询效率。为此，data node 会通过 compaction 将若干较小的 sealed segment 合并成更大的 sealed segment。理想情况下，合并后 segment 大小会尽量接近 dataCoord.segment.maxSize（默认 1GB）。

Compaction 主要包括以下三种场景：

(1) 小文件合并（系统自动）

触发条件：存在多个体积较小的 sealed segment，其总大小接近 1GB。
优化效果：减少元数据开销，提高批量查询的性能。

(2) 删除数据清理（系统自动）

触发条件：segment 中的被删除数据占比 ≥ dataCoord.compaction.single.ratio.threshold（默认 20%）。
优化效果：释放存储空间，减少无效数据的重复扫描。

(3) 按聚类键（Clustering Key）重组（手动触发）

使用场景：面向特定查询模式（如地域或时间范围检索）优化数据分布。
调用方式：通过 SDK 调用 compaction，并按照指定的 Clustering Key 对 Segment 进行重组。

4. 索引构建机制

4.1 索引构建流程

索引构建由专门的 index node 负责执行。为了避免频繁的数据更新导致重复建索引，Milvus 采用了基于 segment 的索引构建策略：
在这里插入图片描述

4.1 临时索引 vs 持久化索引

对于每个 growing segment，query node 会在内存中为其建立临时索引，这些临时索引并不会持久化。

同理，当 query node 加载未建立索引的 sealed segment 时，也会创建临时索引。

关于临时索引的相关配置，可在 milvus.yaml 中通过 queryNode.segcore.interimIndex 进行调整。

当 data coordinator 监测到新的 sealed segment 生成后，会指示 index node 为其构建并持久化索引。然而，如果该 sealed segment 的数据量小于 indexCoord.segment.minSegmentNumRowsToEnableIndex （默认 1024 行），index node 将不会为其创建索引。

所有索引数据都被保存在以下路径：

[minio.bucketName]/[minio.rootPath]/index_files

在这里插入图片描述

5. 数据查询处理

5.1 查询执行流程

Milvus 支持两种主要的查询模式：

K 近邻搜索：返回与目标向量最接近的 K 个向量
范围搜索：返回与目标向量距离在指定范围内的所有向量

查询流程如下：

查询请求广播
- 搜索请求广播至所有 query node
- 各节点并发执行搜索
- 对本地 segment 进行剪枝和搜索
- 汇总并返回结果
查询节点职责
- 按照 query coord 指令加载或释放 segment
- 在本地 segment 中执行搜索
- Query node 之间相互独立
- Proxy 负责归并各节点结果

5.2 数据一致性管理

Milvus 通过 handoff 机制管理数据一致性：

Segment 状态转换
- Growing segment：用于增量数据
- Sealed segment：用于历史数据
- Query node 通过订阅 vchannel 接收最新更新
Handoff 流程
- Growing segment 达到阈值后被 data coord 封存
- 开始构建索引
- Query coord 触发 handoff 操作，只有等新的 segment 创建之后，索引也可以使用了。旧的数据才从内存中进行删除。
- 增量数据转换为历史数据
负载均衡
- Query coord 根据多个指标分配 sealed segment：
  - 内存使用情况
  - CPU 负载
  - Segment 数量

总结

通过深入理解 Milvus 的存储设计，特别是 Segment 的生命周期管理，开发者可以更好地：

设计合理的数据写入策略
优化系统配置参数
确保系统在复杂场景下保持稳定的高性能表现

本文详细介绍了 Milvus 存储架构的核心组件和关键概念，希望能帮助开发者更好地使用和优化 Milvus 系统。

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