milvus多个Querynode,资源消耗都打在一个节点上

milvus 查询时的原理

当读取数据时,MsgStream对象在以下场景中创建:

在 Milvus 中,数据必须先加载后才能读取。当代理收到数据加载请求时,会将请求发送给查询协调器,查询协调器决定如何将分片分配到不同的查询节点。分配信息(即 vchannels 的名称以及 vchannels 与其对应的 pchannels 之间的映射)通过方法调用或 RPC(远程过程调用)发送给查询节点。随后,查询节点会创建相应的 MsgStream 对象来消费数据。

问题的解决:

https://github.com/milvus-io/milvus/discussions/32698

具体为什么会产生这个问题,可以看我上一篇文章

https://blog.csdn.net/IT_Octopus/article/details/141605964?spm=1001.2014.3001.5501

考虑到大家网络可能不好截图出来:



其中大致的内容都看懂了,比较困难的是

复制代码
大致上是每个collection有一根数据管道,其中有一个querynode负责管理这根管道,我们称之为shard-leader,它从管道中接收来自pulsar的数据,数据积累在内存里,称为growing segment,当数据达到一定量,比如一百兆,就把这块数据落盘变成sealed segment,其他的querynode等加载sealed segment。
你插入的数据太少,大部分都在growing segment里,所以数据都在shard-leader里。如果你插入10GB的数据,你会发现其他的querynode也开始有数据。

看起来,你们应该有比较多的partition,每个partition都会有growing数据,而growing数据都会在shard delegator上。默认情况下只有一个delegator,因此大部分数据都在一台机器上。
2. 调小segment flush的阈值,使得数据更快flush,growing的数据更少。

这几句话,我个人理解一下哈:

动态的数据:

1.数据量太小,且数据是动态新增的,且没有60s间隔,没有达到segement分区的限制,没有从growingSegement态变成sealed态,所以都落在其中的一个segement。所以没有触发querynode分配。

复制代码
       数据插入和 Growing Segment: 当新数据被插入 Milvus 时,它们首先被写入 Growing Segment。Growing Segment 是一个可以继续接收新数据的活跃段。
       
       Flush 操作和 Sealed Segment: Flush 操作会将 Growing Segment 中的数据持久化到存储中,并将 Growing Segment 转变为 Sealed Segment。Sealed Segment 是一个已关闭的段,不能再接收新的数据插入。3. Flush 阈值: Milvus 有一个阈值来决定何时自动执行 Flush 操作(60s)。这个阈值通常基于数据量或时间间隔

静态数据 or 封闭数据

"以分片为单位做balance" 这句话是我理解这个问题的核心点,

意思只有到达某个阈值的时候才会开启分配到其他queynode节点

通过上述搜索原理 和 官方回答的讨论可以得到这个结论

1.数据量不够,没有达到querynode 一个资源的限额。
2.在数据量小的情况下,少querynode ,每个querynode 多资源

3.调整flush的阈值,我觉得在小数据量的情况下操作有点杀鸡用牛刀,完全可以使用命令塞入数据的指定多个副本,做负载...个人观点仅供参考哈

相关推荐
大连好光景4 天前
向量数据库的工作流程详解
数据库·milvus
Alice-YUE6 天前
向量数据库选型实战:Chroma/Qdrant/Milvus/PgVector 怎么选
数据库·milvus·向量数据库·chroma·rag·qdrant
温暖小土7 天前
CentOS 部署 Milvus 向量数据库完整指南
centos·ai编程·milvus·向量数据库
91刘仁德9 天前
RAG实战-从 NoSQL 到 Milvus 混合检索的架构演进
架构·nosql·milvus
91刘仁德9 天前
RAG实战 - 向量数据库(Milvus)
数据库·milvus
梦想不只是梦与想10 天前
向量数据库Milvus: 管理与工具
大模型·milvus·attu
海天一色y18 天前
生产级医疗AI Agent:Multi-Agent RAG架构解析
redis·milvus·multi-agent
Hrain-AI18 天前
AI 爬虫三档授权工程落地:搜索放行、训练拦截、Agent 分层(附脚本)
人工智能·elasticsearch·milvus
happy_king_zi19 天前
Milvus 生产环境部署,优化,日常维护中遇到的问题
llm·milvus
jason_renyu20 天前
Windows 环境下 Python 方式安装 Milvus 向量库与 Attu 避坑指南
人工智能·milvus·windows安装milvus·windows安转向量库