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Elasticsearch:向量相似度计算 - 可笑的速度

作者:Chris Hegarty 任何向量数据库的核心都是距离函数,它确定两个向量的接近程度。 这些距离函数在索引和搜索期间执行多次。 当合并段或在图表中导航最近邻居时,大部分执行时间都花在比较向量的相似性上。 对这些距离函数进行微观优化是值得的,我们已经从之前类似的优化中受益,例如 参见 SIMD、FMA。 随着 Lucene 和 Elasticsearch 最近对标量量化的支持,我们现在比以往任何时候都更加依赖这些距离函数的 byte 变体。 根据之前的经验,我们知道这些变体仍有显着性能改进的潜力。 目前的状况 当我们利用巴拿马向量 API 来加速 Lucene 中的距离函数时,大部分注意力都集中在 float(32 位)变体上。 我们对这些方面所取得的性能改进感到非常满意。 然而,字节(8 位)变体的改进有点令人失望 - 相信我,我们尝试过! 字节变体的根本问题是它们没有充分利用 CPU 上可用的最佳 SIMD 指令。 在 Java 中进行算术运算时,最窄的类型是 int(32位)。 JVM 自动将字节值符号扩展为 int 类型的值。 考虑这个简单的标量点积实现: int d...

大厂报价查询系统性能优化之道!

0 前言 机票查询系统,日均亿级流量,要求高吞吐,低延迟架构设计。提升缓存的效率以及实时计算模块长尾延迟,成为制约机票查询系统性能关键。本文介绍机票查询系统在缓存和实时计算两个领域的架构提升。 1 机票搜索服务概述 1.1 机票搜索的业务特点 机票搜索业务:输入目的地,然后点击搜索,后台就开始卷了。基本1~2s将最优结果反给用户。这个业务存在以下业务特点。 1.1.1 高流量、低延时、高成功率 超高流量,同时,对搜索结果要求也很高——成功率要高,不能查询失败或强说成功,希望能反给用户最优最新数据。 1.1.2 多引擎聚合,SLA不一 机票搜索数据来源哪?很大一部分来源自己的机票运价引擎。为补充产品丰富性,还引入国际一些GDS、SLA,如联航。将外部引擎和自己引擎结果聚合后发给用户。 1.1.3 计算密集&IO密集 大家可能意识到,我说到我们自己的引擎就是基于一些运价的数据、仓位的数据,还有其他一些航班的信息,我们会计算、比对、聚合,这是一个非常技术密计算密集型的这么一个服务。同时呢,外部的GDS提供的查询接口或者查询引擎,对我们来说又是一个IO密集型的子系统。我们的搜索服务要将...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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