✏️ 编者按：

对于短视频产品而言，提升视频去重性能、降低误杀率，是提升用户体验的必要环节。在此次 Milvus 社区发起的「Milvus 实战系列直播」中，我们有幸邀请到了 vivo 互联网服务器开发工程师马运杰，与大家分享开源向量数据库 Milvus 在 vivo 视频中的实践。

嘉宾简介：

马运杰，vivo 短视频后端架构师，负责 vivo 短视频服务端以及视频处理平台的系统架构设计，毕业于南京邮电大学，热衷新技术预研与难点攻坚。

业务背景

为什么要视频去重？

对于观众来说，良好的观看体验与视频内容有着很大的关系。当前，全网范围内主要精品视频主要来自于 MCN 机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复的版权内容，导致重复内容出现。另外，搬运类视频也会产生重复内容。如果将重复的内容直接分发给用户，就会造成极差的用户体验，堪称「劝退」。所以，内容进行去重处理是非常有必要的。

目前，视频去重面临哪些痛点？

目前，基础样本数据已达到大几千万，在不久的将来会过亿。目前的难点是，在亿级样本数据的基础上支持百万级别的吞吐量，同时需要兼顾去重的精度以及高召回率。接下来，我将为大家介绍我们是如何应对这几个问题的。

算法流程设计

首先，进行视频特征提取，对视频进行抽帧。视频抽帧有多种策略，可以按照固定的时间间隔抽帧，或者抽取视频所有的关键帧等。我们首先对视频进行场景检测，优先抽取出场景切换中具有代表性的一些关键帧，然后利用图像算法提取关键帧的局部特征，之后再把这些局部特征去合并得到全局特征。全局特征是几千维的浮点型的向量，最后我们还会再进行一层哈希压缩，这层哈希压缩其实压缩了很多的数字量，但是也会给我们带来一些问题，后续会提到。除了视频特征之外，我们还会提取视频的音频指纹，作为比对的重要依据。

特征提取后，我们进行特征匹配。将历史提取的视频特征放在向量数据库 Milvus 中，经过 Milvus 数据库召回 topK 的向量，然后通过一定的策略进行过滤合并，得到相似的视频的候选集，经过细致的音频指纹的比对，基本可以得到相似视频的集合。最后，根据业务上的其他特征，如时长、标题等等特征的完整比对，最终形成相似视频集合。

识别效果需要同时兼顾召回和精度这两个方面。在视频召回的时候，我们会适当放宽整个限制，尽可能多地召回相似视频；而在音频比对当中，我们会更严格地进行筛选。这种策略有一定缺陷，比如短视频常用的“拍同款”功能中，拍出来的音频十分相似，比对结果可能不是很好。整体来看的话，这样的策略还是能达到 90% 以上的精度和召回率目标。

去重系统设计

整体系统架构如上图，分为三个服务、四个步骤。第一个部分是特征提取，主要是负责视音频特征的提取以及特征文件的管理，其中还包括了视频的镜头检测以及抽帧。第二个部分是去重策略，主要包括了业务上的逻辑以及去重的策略控制。第三个部分是特征召回部分，主要是作为 Milvus 数据库的客户端代理工作，工作内容主要是负责创建集合以及索引。第四个部分则是基于 Milvus 数据库搭建的检索集群，里面分为主集群和备集群。

在进行系统的详细介绍之前，我们先来看一组压测结果。从结果中可以看到，第一列向量数量、第三列向量维度和最终的 TPS 呈负线性相关。向量数量、向量维度和索引参数，是影响 TPS 的主要因素，也是我们后面去提升这个性能的主要方向。

我们所做的第一个工作是集群化部署。

从压测数据可以看出，单实例只能支持几百万的向量检索，也就是几十万的视频样本。虽然这种单机部署也会有它的一些优势，比如说部署起来非常简单，使用方便等等。但是对于全局去重的业务不合适的。我们选择使用 Mishards 插件来搭建分布式集群，通过不断地加入 Milvus 实例，来分担每个实例的查询数量，提升整个集群的吞吐量。Milvus 数据库内部处理请求的时候其实都是单线程的，如果要提升整个系统的并发能力，可以考虑右边这样多集群部署方式，提升我们整体的吞吐量。

除了集群化部署之外，创建索引也是提升性能的主要方式。上图左边表示精度，右边表示性能。可以看到，在添加索引之后会导致一些召回率上的损失，nlist 越小，损失越大，所以我们自然想把 nlist 设置得大一些。然而，Milvus 对二值型向量的支持比较弱，在构建索引的时候没有充分利用 CPU 资源，构建时间非常长。比如，nlist 等于 1024 的时候，索引构建时间已经达到一个小时左右。我们就只能妥协地降低 nlist 的大小，给我们带来了召回率上的一些损失。

此外，构建索引期间集群里面的数据无法正常写入的，只有等待整个索引构建完成之后后，才能够正常插入请求，这也是为什么我们需要 Milvus 备级群。我们把向量的读写分为三个状态：正常状态（对主集群进行读写）、索引构建时的状态（不能写入主集群，使用备集群，然后同时查询主集群及备集群）索引构建结束状态（主集群已经可以正常读写，需要把备用集群的数据迁移回主集群，迁移完成后，这个状态也就重新变成了正常的状态）。通过这样主备切换，我们解决了索引构建期间无法正常写数据的问题。

整个集群的样本数据量越来越大，集群的吞吐量会随着时间的迁移而变小。为了控制整个集群的吞吐量，我们选择通过业务上的一些规则进行了分支。比如，我们发现两个相同或者相似的视频，我们会是根据视频的发布时间以周为单位去进行分区。在召回的时候，选择该视频所在分区相近的几个分区进行查询。通过这样一种方式，我们对整个比对的数量进行了严格控制，从而保证了检索效率。以上就是我们基于 Milvus 数据库所做的系统设计和性能优化。

期待与总结

在识别效果方面，通过视音频特征的结合，采用宽视频阈值、严音频阈值的方式，目前我们去重识别的精度与召回都达到了 90% 以上；在系统性能方面，Milvus 集群的吞吐量和每台机器检索的数据量强相关，我们通过集群化部署、数据分区的方式，限制每台机器检索的向量数量，以此达到我们系统吞吐量 100 W/天的目标；在索引构建方面，我们遇到了比较多的问题，我们暂时以主备集群的方式满足系统可用性的条件，接下来我们会和社区持续沟通，解决二值索引的相关问题。

在未来，我们期待 Milvus 数据库对以下方向进行优化：

Zilliz 以重新定义数据科学为愿景，致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。

Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。

解锁更多应用场景

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