在经过调研后，发现已有的解决方案存在以下问题： 

•  在学术界中，已经存在有成熟并开源的 ANN 搜索库，然而这些搜索库仅仅是作为单机引擎存在，而不能作为高性能、可依赖、可拓展的分布式组件为推荐系统提供服务；
•  在业界中，大多数的组件都是基于 ANN 搜索库做一层简单的封装，在可拓展、高可用上的表现达不到在线系统的要求；而对于少数在实现上已经较为成熟的分布式检索系统，在功能上却难以做到紧跟业务发展；
•  而在更新机制上，很多组件都是要么只支持离线更新、要么只支持在线接口更新，无法满足在微信侧小至秒级千数量、大至小时级亿数量的索引更新需求，因此需要可以兼顾近实时更新及离线大批量更新的分布式系统。

基于上述的这些要求以及业内组件的限制，我们借助 WFS 和 Chubby 设计并实现了 SimSvr，它是一个高性能、功能丰富的特征检索组件，具有以下特点：

•  分布式可伸缩的架构，支持亿级以上的索引量，以及索引的并发加速查询，实现了 10ms 以内检索数亿的索引；
•  高性能召回引擎，使用了召回性能极佳的 hnswlib 作为首选召回引擎，大部分请求可在 2ms 内完成检索；
•  集群化管理，集成了完善的数据调度及动态路由功能；
•  多样的更新机制，支持任务式更新及自动更新，同时也支持全量更新与增量更新，跨越秒级千数量到小时级亿数量的索引更新；
•  读写分离的机制，在离线利用庞大的计算资源加速构建索引的同时，不影响在线服务的高性能读；
•  丰富的功能特性，支持轻量 embedding kv 库、单表多索引、多版本索引、过滤器、过期删除等特性。

SimSvr 目前已广泛应用于微信视频号、看一看、搜一搜、微信安全、表情搜索等业务，接下来会阐述 SimSvr 的设计以及如何解决来自于业务的难题。