背景
在搜索推荐系统里，有一个重要的服务是向量检索服务，也就是求向量在空间中最相近的topk个向量，在搜索系统里，涉及大量的召回引擎可能需要用到向量检索服务，需要在线实时计算，并且可快速响应；
所以这里需要解决两个问题，一个是存储所有待计算的向量，并对输入的向量，做向量相似度计算，求得最近的向量列表排序，取得top k个；另一个因为要达到在线服务即时响应需求，因为这个是基础服务，所以要做到毫秒级别响应
解决方案&迭代演进
1、最粗暴的向量KNN计算
对输入的向量，遍历待计算的所有向量做相似度计算，再用有限容量K最大堆排序，取得最后topk向量；
优点是：算法实现简单，服务维护成本低；针对向量数量小的，在万级别的情况下，也可以达到毫秒级响应；
缺点：面向十万级别以上向量，每一次的请求计算量一样，都要做全量计算，计算代价太大，响应性能不能满足；
2、引入HNSW java开源算法库
对向量做索引，主要索引存储在内存里，提高响应速度，针对大数据量的向量可快速响应；
优点：直接用java服务开发管理向量，向量的更新管理，直接内嵌在服务里，不需要再增加多一层请求服务。管理简单，实现成本 也不高；
存在风险问题: 因为索引放在内存里，要占用比较多的内存资源 ，特别是数据量较大的情况下，内存占用太大，400W左右的数据量大概占用10G左右；
索引更新，直接在线上构建，占用cpu使用，索引更换过程时，需要双倍内存资源，更新索引时候容易发生fullgc，导致其它响应问题；
3、引用hnsw c++开源算法库，离线索引&分布式索引构建
采用c++实现库索引则使用了堆外内存，减少gc，并且利用c++对密集计算性能的优势，提高响应性能；
针对大数据量向量，拆分多分片，除了支持更大数据量，增加并行计算提高响应速度；
索引也会先在离线建完，序列化持久到文件，线上直接加载索引文件反序列化再提供服务；
更新索引虽然占用双倍内存，但使用堆外内存，避免引起FULLGC风险问题,只要机器预留一定的内存资源足以；
分布式索引，支撑索引数据量是单机n倍，并提高并行计算，提高响应性能；
存在的问题点：
分布式管理 会比原有单点管理 复杂性变大，系统的开发成本与维护成本 也会相应增加；
现有的hnsw实现里有两块占用比较大内存，label 与内部id映射，向量的存储。可考虑转移到外存，减少内存消耗；
4. 基于第3种方案，再优化了一版，修改了hnsw源码，将id->vector , label->id对应的数据结构移到外存上，减少依赖的内存资源；
优化点：比前一版，可以将部分内存资源转移到外存，减少资源成本 ；
存在问题点: 修改了源生代码 ，并且多了一个RocksDB外存管理 ，整体依赖的技术栈也增加，复杂度也会因此增加。
未来展望
hnsw索引目前遇到一个相似度计算问题，不能比较好支持点乘相似度计算，所以还是得再换用fasis，它支持比较多种类型的索引，以及相似度计算也支持比较多类，比较能满足需求；可以在现有的架构上，改用fasis接入替换hnsw;
