要找到高可用的开源向量数据库，您可以考虑以下一些常用的选择：
Milvus：是一种专门用于向量相似度检索的开源数据库，具有高扩展性和高性能，支持多种相似度计算算法。Milvus提供了可靠的高可用性解决方案，支持数据自动备份和自动故障恢复。
Faiss：是Facebook开发的一种相似度搜索库，可用于在大规模数据集上进行相似度搜索。Faiss可以作为高可用系统的一部分，通过数据复制和负载均衡实现可靠性。
Annoy：是一种用于近似最近邻搜索的C++库，也可以在Python等语言中使用。虽然Annoy本身没有提供高可用性功能，但可以结合其他工具来构建高可用性系统。
Hnswlib：是一种基于Hierarchical Navigable Small World图实现的近似最近邻搜索库，具有较高的搜索效率。可以结合负载均衡和故障恢复机制来构建高可用性系统。
这些开源向量数据库都具有不同的特点和用途，您可以根据自己的需求选择适合的。另外，为了确保高可用性，建议采用多节点部署、数据备份、负载均衡等方案来提高系统的稳定性和可靠性。