Open WebUI 作为本地和托管大语言模型 (LLM) 的卓越聊天界面，凭借其生产就绪的 UI、内置的 RAG 功能、Web 搜索以及无限的自定义潜力，正日益受到欢迎。对于那些需要 100% 正常运行时间，并希望处理大量用户流量的企业来说，仅仅使用 Python 或 Docker 快速入门选项是不够的。本文将深入探讨如何构建 Open WebUI 的高可用部署架构，确保即使在节点故障、滚动升级或人为失误的情况下，系统也能稳定运行，最大程度降低 SRE 工程师的 PagerDuty 警报。我们将探讨构建高可用系统的关键组件，包括无状态容器、高可用 Redis 缓存、外部 SQL 数据库以及支持 WebSocket 的负载均衡器。

无状态容器：高可用的基石

Open WebUI 的高可用部署，首先依赖于将其分解为多个无状态容器。这些容器可以是 Kubernetes Pods、Swarm services 或 ECS tasks，选择哪种取决于你的基础设施。关键在于容器本身不存储任何持久性数据。所有状态都转移到外部服务，例如 Redis 和数据库。

案例分析：假设你使用 Kubernetes 管理 Open WebUI 部署。你可以创建多个 Open WebUI Pods，每个 Pod 运行一个 Open WebUI 实例。如果其中一个 Pod 崩溃，Kubernetes 会自动创建一个新的 Pod 来替换它，而不会丢失任何用户数据，因为用户会话信息存储在外部 Redis 中。

数据支撑：根据 Google 的 SRE 手册，无状态服务是构建高可用系统的最佳实践之一。无状态服务更容易扩展、部署和管理，并且可以更好地应对故障。

高可用 Redis：会话与状态管理中心

为了实现真正的无状态，我们需要一个高可用 Redis 层来存储用户会话、应用程序状态和 WebSocket 连接信息。可以选择独立 Redis、Redis 集群或 Redis Sentinel，具体取决于所需的可用性级别。

案例分析： 在高流量场景下，如果使用单点 Redis，一旦 Redis 宕机，所有用户会话都将丢失，导致服务中断。使用 Redis 集群或 Sentinel，可以确保即使主节点发生故障，系统也能自动切换到备用节点，从而最大限度地减少停机时间。

配置要点： 在 Open WebUI 的配置中，需要正确设置 REDIS_URL 和 WEBSOCKET_REDIS_URL 环境变量，指向你的 Redis 集群或 Sentinel 地址。如果使用 AWS ElastiCache，请确保使用 rediss:// 协议启用 TLS 加密。

REDIS_URL=redis://redis:6379/0
WEBSOCKET_REDIS_URL=${REDIS_URL}

数据支撑： RedisLabs 的报告显示，使用 Redis 集群可以将应用程序的可用性提高到 99.999%。

外部 SQL 数据库：持久化存储的关键

Open WebUI 需要一个外部 SQL 数据库来存储持久性数据，例如用户配置、RAG 数据和上传的文件。推荐使用 PostgreSQL，因为它具有良好的性能和可靠性。当然，你也可以使用其他 SQL 数据库，例如 MySQL 或 MariaDB。如果必须使用 SQLite，则需要为 SQLite 文件配置一个持久卷 (PVC)。

案例分析： 假设你使用内置的 SQLite 数据库，并且容器发生故障，那么存储在 SQLite 数据库中的所有数据都将丢失。如果使用外部 PostgreSQL 数据库，即使容器发生故障，数据仍然安全可靠。

迁移工具： Open WebUI 提供了一个交互式的迁移工具，可以将数据从内置的 SQLite 数据库迁移到 PostgreSQL 数据库。

配置要点： 确保正确设置 DATABASE_URL 环境变量，指向你的 PostgreSQL 数据库地址。

DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://openwebui:password@db:5432/webui

数据支撑： 根据 EnterpriseDB 的报告，PostgreSQL 可以提供高达 99.99% 的可用性，具体取决于配置和硬件。

支持 WebSocket 的负载均衡器：实时通信的保障

Open WebUI 使用 WebSocket 进行实时通信，因此需要一个支持 WebSocket 升级的负载均衡器。常见的选择包括 AWS Application Load Balancer (ALB) 或 Nginx。

案例分析： 如果使用不支持 WebSocket 的负载均衡器，用户将无法进行实时聊天，并且可能会遇到其他问题。AWS ALB 原生支持 WebSocket，可以轻松地将 WebSocket 连接路由到 Open WebUI 容器。

配置要点：

• HTTP 空闲超时：设置 HTTP 空闲超时时间大于或等于 65 秒，以匹配默认的 keepalive_timeout。
• 升级标头：确保负载均衡器正确处理 Connection: Upgrade 和 Upgrade: websocket 标头。
• 健康检查：配置健康检查以定期向 /healthz 端点发送请求，并验证返回的 HTTP 状态码是否为 200 OK。

数据支撑： AWS ALB 的 SLA 保证 99.99% 的可用性。

环境配置：打造一致的运行环境

为了确保所有 Open WebUI 容器都以相同的方式运行，需要正确配置以下环境变量：

• WEBUI_SECRET_KEY：用于对 JWT/session cookie 进行签名。必须在所有节点上使用相同的值。
• REDIS_URL：通用 Redis 连接字符串。
• WEBSOCKET_REDIS_URL：WebSocket Redis 连接字符串。可以与 REDIS_URL 相同。
• DATABASE_URL：PostgreSQL 数据库连接字符串。
• UVICORN_WORKERS：Uvicorn 工作进程数。建议设置为 CPU 核心数。
• THREAD_POOL_SIZE：线程池大小。建议设置为 CPU 核心数的 20 倍。
• WEBUI_URL：Open WebUI 的公共 URL。用于生成共享链接和 Web 搜索。

安全提示： WEBUI_SECRET_KEY 是一个敏感值，必须安全地存储和管理。建议使用 AWS SSM、Hashicorp Vault 或其他密钥管理系统。

RAG 和大模型配置：提升性能与效率

当涉及到 RAG（检索增强生成）和底层大模型的配置时，需要根据实际需求进行微调，以获得最佳性能。

• 向量数据库 (VECTOR_DB)：如果 QPS 很高，内置的 ChromaDB 将成为瓶颈。可以选择其他向量数据库，例如 Elasticsearch、Milvus、Opensearch、Pgvector、Qdrant 或 Pinecone。每种向量数据库都有自己的配置集。
• RAG 内容提取引擎 (RAGEXTRACTIONENGINE)：默认的容器内提取引擎可能不够高效。可以选择其他引擎，例如 external, tika, docling, documentintelligence 或 mistralocr。
• RAG 嵌入模型引擎 (RAGEMBEDDINGENGINE)：不建议在轻量级容器中运行 SentenceTransformers。可以选择 ollama 或 openai。 如果选择 OpenAI, 可以使用 text-embedding-3-small 模型。
• RAG 混合搜索 (ENABLERAGHYBRID_SEARCH)：启用混合搜索可以结合 BM25 检索器和向量存储，以提高搜索结果的质量。
• 任务模型配置 (TASKMODEL, TASKMODEL_EXTERNAL)： Open WebUI 任务 (标题生成、自动完成、标签、检索和 Web 搜索查询生成等) 不需要大型模型。选择像 gpt-4.1-nano 这样的轻量级模型，可以提高 UI 的响应速度。 如果使用本地模型, 可以选择 Qwen3:8b。

数据支撑： 通过优化 RAG 和大模型配置，可以将 LLM 应用的性能提高 20-50%。

扩展与优化：应对高流量场景

在高流量场景下，可能需要对 Open WebUI 进行扩展和优化：

• 水平扩展： 增加 Open WebUI 容器的数量，以处理更多的用户请求。
• 缓存： 使用 Redis 缓存频繁访问的数据，以减少数据库负载。
• 连接池： 调整数据库连接池大小，以避免连接耗尽。
• 异步任务： 将耗时的任务移动到异步队列中，以提高 UI 的响应速度。例如, 可以使用 Celery 或 Redis Queue。

监控与告警： 设置完善的监控和告警系统，以便及时发现和解决问题。可以监控以下指标：

• CPU 使用率
• 内存使用率
• 磁盘使用率
• 网络流量
• 响应时间
• 错误率

工具推荐： 使用 Prometheus 和 Grafana 可以有效地监控 Open WebUI 的性能。

持久存储：文件上传与共享

Open WebUI 需要持久存储来存储用户上传的文件和共享的资源。可以选择共享挂载卷 (例如 AWS EFS/EBS) 或云存储后端 (例如 S3)。

配置要点：

• 如果使用共享挂载卷，请确保所有 Open WebUI 容器都可以访问该卷。
• 如果使用 S3，请配置正确的 S3 桶名称、访问密钥 ID 和秘密访问密钥。

S3_BUCKET=your-s3-bucket
S3_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
S3_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key

SSO 集成：简化用户认证

Open WebUI 可以与 Okta OIDC 等单点登录 (SSO) 系统集成，以简化用户认证。

配置要点：

• 配置 Okta 客户端 ID、客户端密钥和颁发者 URL。
• 检查组配置、JIT 预配置等。

OKTA_CLIENT_ID=your-okta-client-id
OKTA_CLIENT_SECRET=your-okta-client-secret
OKTA_ISSUER_URL=your-okta-issuer-url

高级集成：扩展 LLM 能力

为了进一步扩展 Open WebUI 的能力，可以集成以下工具：

• LiteLLM： 使用 LiteLLM 等代理设备管理多个 LLM 端点。
• OpenAPI spec tool servers / MCP servers： 利用 OpenAPI 规范工具服务器或 MCP 服务器扩展模型的功能。建议模型使用原生工具调用。
• Native tools and functions： Open WebUI 具有大量的本地 (容器内执行) 工具和功能。

总结：构建稳定、可靠的 Open WebUI 平台

通过遵循本文档中概述的最佳实践，你可以构建一个高可用、可扩展且稳定的 Open WebUI 平台，从而最大限度地减少停机时间并提高用户满意度。 从无状态容器的设计，到高可用 Redis 的部署，再到外部 SQL 数据库的选择，每一步都至关重要。 结合正确的环境配置、 RAG 和大模型优化以及高级集成，你的 Open WebUI 将能够应对各种流量负载和故障情况。 如果你遇到任何问题或有任何疑问，请随时在评论区提问。 希望这份 SRE 指南 能帮助你打造一个稳定可靠的大模型应用！