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Springboot使用事件流调用大模型接口

article 2025/10/2 9:55:54

什么是事件流

事件流（Event Stream） 是一种处理和传递事件的方式，通常用于系统中的异步消息传递或实时数据流。在事件驱动架构（Event-Driven Architecture）中，事件流扮演着至关重要的角色。

事件流的概念：

事件（Event）：
事件是指系统中的某个状态变更或者操作的发生。例如，用户点击按钮、订单创建、传感器检测到的温度变化等都可以视为事件。
事件流（Event Stream）：
事件流是指一系列有序的事件，这些事件按照时间顺序传输并可能被处理。事件流是一个数据流，它将事件按顺序传递给系统中的不同组件或服务。
流的特性：
- 时间序列：事件流通常按照时间顺序传递，也就是说，先发生的事件会先传递。
- 异步性：事件流通常是异步的，意味着事件的生产者和消费者之间不一定同步工作，消费者可以在稍后的时间消费事件。
- 连续性：事件流是一个连续的过程，事件会不断地产生并被处理。

事件流的应用场景：

日志流：
在现代分布式系统中，日志通常会以事件流的形式处理和传输。例如，系统的操作、错误或者状态变更会作为事件记录下来，并通过事件流传输到日志收集和分析系统中。
实时数据处理：
事件流在实时数据处理场景中非常重要，比如流式处理框架（例如Apache Kafka、Apache Flink等）就是用于处理不断产生的事件流。这些流可以表示实时的交易、用户活动、传感器数据等。
消息传递：
在消息队列系统中，消息也可以被视为事件流的一部分。生产者发布消息（事件），消费者接收并处理这些消息。
事件驱动架构（EDA）：
在事件驱动架构中，系统的各个组件通过事件进行通信。每当一个事件发生时，系统的某个部分会被触发并响应这些事件。

事件流与传统流的不同：

传统流：通常是指一系列数据或任务的流转，它通常是在一定的顺序和时间点进行处理。
事件流：是一种更加灵活的流动方式，侧重于异步传递、处理和反应的模式。事件流中的每个事件通常是独立的、无状态的，并且具有明确的触发条件。

事件流的优势：

解耦：生产者和消费者之间通过事件流进行通信，从而降低了系统组件之间的耦合度。
扩展性：可以通过增加事件消费者来横向扩展系统处理能力。
实时性：适合处理实时数据流，事件流可以实时反映系统中的变化。

事件流的实现方式

（1） Servlet 编程中的响应对象：HttpServletResponse

HttpServletResponse 是经典的 Servlet 编程中的响应对象，可以用于向客户端实时推送数据。主要适用于简单的事件流场景。

实现方式：

使用 HttpServletResponse 来直接写数据到客户端。
通常通过长连接保持客户端和服务器之间的连接，以便持续推送事件数据。

示例代码：

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;@WebServlet("/event-stream")
public class EventStreamServlet extends HttpServlet {@Overrideprotected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {// 设置响应头，告知客户端这是一个事件流response.setContentType("text/event-stream");response.setCharacterEncoding("UTF-8");// 获取输出流PrintWriter out = response.getWriter();// 模拟一个简单的事件流int endIndex = 100;while (true) {endIndex--;if( endIndex <= 0 ){break;}out.println("data: " + System.currentTimeMillis());out.println(); // 事件的分隔符out.flush();try {Thread.sleep(1000); // 每秒推送一次事件} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}}
}

特点：

基本实现：简单地使用 HttpServletResponse 输出流来推送数据。
客户端与服务器之间通过长连接保持数据传输。
没有事件的流控或背压处理，适用于低负载、简单的应用场景。

客户端代码（HTML + JavaScript）：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>SSE Example</title><script>const eventSource = new EventSource("/sse-stream");eventSource.onmessage = function(event) {console.log("Received event: ", event.data);document.getElementById("output").innerText = event.data;};</script>
</head>
<body><h1>Server Sent Events Example</h1><div id="output"></div>
</body>
</html>

（2） SseEmitter‌

仅需spring-boot-starter-web即可实现基本SSE功能
SSE（Server-Sent Events）是一种基于HTTP的单向通信协议，允许服务器主动推送实时数据到客户端。其核心特点包括轻量级协议、自动重连机制和浏览器原生支持

实现方式：

使用 SseEmitter 长连接保持客户端和服务器之间的连接，以便持续推送事件数据。
注意事项
- - ‌超时设置‌：SSE连接默认无超时限制，需显式设置SseEmitter超时参数以避免资源泄漏。
- - ‌‌响应格式‌：确保响应头包含Content-Type: text/event-stream，事件数据需遵循data: \n\n格式。
- - ‌‌连接管理‌：使用ConcurrentHashMap管理客户端连接，及时清理断开或超时的SseEmitter实例。
- - ‌‌异常处理‌：捕获IOException并调用completeWithError()释放资源，避免内存泄漏

示例代码：

@RestController
public class SseController {// 使用线程安全集合管理连接private static final ConcurrentHashMap<String, SseEmitter> emitters = new ConcurrentHashMap<>();// 建立SSE连接@GetMapping(value = "/sse/connect", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public SseEmitter connect(@RequestParam String clientId) {// 设置30秒超时（根据业务调整）SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L);emitters.put(clientId, emitter);// 注册连接清理回调emitter.onCompletion(() -> emitters.remove(clientId));emitter.onTimeout(() -> emitters.remove(clientId));emitter.onError(e -> {log.error("SSE Error: {}", e.getMessage());emitters.remove(clientId);});// 立即发送初始化握手信号try {emitter.send(SseEmitter.event().name("INIT").data("{\"status\": \"CONNECTED\"}"));} catch (IOException e) {emitter.completeWithError(e);}return emitter;}// 消息推送方法（可从其他服务调用）public void pushMessage(String clientId, String message) {SseEmitter emitter = emitters.get(clientId);if (emitter != null) {try {emitter.send(SseEmitter.event().id(UUID.randomUUID().toString()).name("MESSAGE").data(message));} catch (IOException e) {emitter.completeWithError(e);emitters.remove(clientId);}}}
}

特点：

SseEmitter: 这是一个用于发送事件流的类。每次调用 emitter.send() 时，都会向客户端推送一个新的事件。
线程: 在新线程中模拟事件流的生成，每1秒发送一个事件。你可以根据需要调整事件的生成方式。
complete() 和 completeWithError(): 这两个方法分别用于表示事件流的正常结束和错误结束。

客户端代码（HTML + JavaScript）：

// 建立连接
const eventSource = new EventSource('/sse/connect?clientId=123');// 监听消息
eventSource.addEventListener('MESSAGE', (e) => {console.log('Received:', JSON.parse(e.data));
});// 错误处理
eventSource.onerror = (err) => {console.error('SSE Error:', err);eventSource.close();  // 手动关闭连接
};

（3） WebFlux 实现事件流

在使用 Spring WebFlux 构建事件流时，可以通过响应式编程的方式实现高效的事件推送。WebFlux 是 Spring 5 引入的响应式编程模块，主要用于构建异步和非阻塞的应用程序。WebFlux 通过 Mono 和 Flux 来表示异步的数据流，可以非常方便地实现事件流推送。

1. WebFlux 实现事件流的核心概念

Mono: 表示一个单一的异步值，通常用于返回单个对象或空值。
Flux: 表示多个异步值的流，通常用于返回多个对象。

WebFlux 是基于非阻塞 I/O 的，能够在高并发的环境下进行高效的事件流处理。它允许服务器以流的方式向客户端推送数据，特别适用于实时应用，如实时通知、事件推送等。

2. 实现事件流的步骤

下面是如何通过 WebFlux 实现事件流的一个简单示例。

示例：通过 WebFlux 推送事件流

创建 Spring Boot 项目并添加 WebFlux 依赖
首先，确保你有一个 Spring Boot 项目，并且在 pom.xml 中包含 WebFlux 依赖：

<dependencies><!-- WebFlux 依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><!-- Spring Boot 启动器 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency>
</dependencies>

创建事件流控制器

在 WebFlux 中，我们可以使用 Flux 来构建一个事件流。Flux 可以通过不同的方式发出多个数据流。在下面的例子中，我们通过每秒钟发出一个新的时间戳来模拟一个事件流。

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;@RestController
public class EventStreamController {@GetMapping("/events")public Flux<String> streamEvents() {// 使用 Flux.interval 每秒钟发送一次事件return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)).map(sequence -> "Event at: " + System.currentTimeMillis());}
}

解释：

Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)) 创建一个每秒产生一个事件的流。
.map() 方法用来将每个时间戳转换成字符串，表示事件数据。
这个流会一直持续下去，直到客户端关闭连接。

创建客户端来接收事件流
在客户端，您可以使用 JavaScript 的 EventSource 来接收服务器推送的事件。以下是一个简单的 HTML 页面，展示了如何接收并显示服务器推送的事件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>WebFlux Event Stream</title><script>const eventSource = new EventSource("/events");eventSource.onmessage = function(event) {document.getElementById("event-data").innerText = event.data;};</script>
</head>
<body><h1>WebFlux Event Stream</h1><div id="event-data"></div>
</body>
</html>

解释：

EventSource("/events") 会建立一个长连接，接收从 /events 路径推送的事件流。
每次收到事件时，onmessage 事件处理程序会将事件内容显示在页面上。
WebFlux 是实现事件流的理想选择，特别是当需要处理高并发、高吞吐量的事件流时。
通过 Flux 和 Mono 可以简洁地构建异步事件流。
客户端可以通过 EventSource 实现与服务器的事件流通信，提供实时的推送体验。

3. 运行和测试

启动 Spring Boot 应用。
访问 http://localhost:8080/ 查看实时事件流。
每秒钟，页面会显示当前的时间戳，表示从服务器推送的事件。

4. WebFlux 特点

异步和非阻塞: WebFlux 使用响应式编程模型，处理请求时不会阻塞线程，适合高并发场景。
低延迟: 通过 Flux 和 Mono，服务器可以高效地处理多个客户端的事件流。
高可扩展性: 适合构建大规模的实时应用（如实时数据分析、推送通知、直播系统等）。
与传统 Servlet 的区别: WebFlux 与传统的 Servlet API 不同，它支持响应式和非阻塞操作，能够更好地应对高负载和高并发的场景。

实战用法（AI流式问答）

！！！！！更推荐使用WebFlux ！！！！

Springboot以智普AI的免费AI问答接口为例

配置webclient

package com.gt.quality.ai;import io.netty.channel.ChannelOption;
import io.netty.handler.timeout.ReadTimeoutHandler;
import io.netty.handler.timeout.WriteTimeoutHandler;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.http.client.reactive.ReactorClientHttpConnector;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import reactor.netty.http.client.HttpClient;import java.time.Duration;/*** 万里悲秋常作客,百年多病独登台** @author : makeJava*/
@Component
public class AiLocalConfig {HttpClient httpClient = HttpClient.create().// 设置连接超时时间为60秒option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 60000).//  设置响应超时时间为60秒responseTimeout(Duration.ofMillis(60000)).doOnConnected(con -> con.addHandlerLast(// 设置读取超时时间为60秒new ReadTimeoutHandler(60)// 设置写入超时时间为60秒).addHandlerLast(new WriteTimeoutHandler(60)));/*** 智普AI对话使用接口的处理器* 设置为 5MB缓冲区** @param builder Builder* @return WebClient*/@Bean(name = "useDialogue")public WebClient useDialogue(WebClient.Builder builder) {return builder.baseUrl("https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions")// 设置为 5MB.codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().maxInMemorySize(5 * 1024 * 1024)).clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(httpClient)).build();}
}

接口使用

/*** 事件流---式调用问答*/@RequestMapping(value = "/zhi_pu_say", method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST}, produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)@Operation(summary = "流式问答")public Flux<String> testSseInvoke(@RequestParam(value = "question", defaultValue = "2025年国家GPD第一季度的详细情况?", required = false) String question) {log.info("question:{}", question);return zhiPuAiProxyService.streamInvoke(question);}/*** 事件流---式调用问答*/@RequestMapping(value = "/jsonToSay", method = RequestMethod.POST, produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)@Operation(summary = "流式问答")public Flux<String> jsonToSay(@RequestBody String question) {return zhiPuAiProxyService.streamInvoke(question);}

业务http的流是调用智普AI

@Overridepublic Flux<String> streamInvoke(String question) {// Create a map to store the request bodyMap<String, Object> body = new HashMap<>();// Set the model to "glm-4-flash"body.put("model", "glm-4-flash");// Create a list to store the questionsList<Map<String, Object>> questionList = getAiRoleAndUserBody(question);// Add the list of questions to the request bodybody.put("messages", questionList);// Set the request_id to a random UUIDbody.put("request_id", UUID.randomUUID().toString());// Set the do_sample to truebody.put("do_sample", true);// Set the temperature to 0.95body.put("temperature", 0.95);// Set the stream to truebody.put("stream", true);// Set the max_tokens to 4095body.put("max_tokens", 4095);// Create a map to store the response formatMap<String, Object> responseFormat = new HashMap<>();// Set the type of the response format to "json_object"responseFormat.put("type", "json_object");// Add the response format to the request bodybody.put("response_format", responseFormat);// function、retrieval、web_search。body.put("type", "web_search");try {HttpHeaders headers = new HttpHeaders();headers.set("Content-Type", MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);headers.set("Accept", MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE);headers.set("Accept-Encoding", "gzip, deflate, br");headers.set("Connection", "keep-alive");headers.set("Authorization", "Bearer " + ZhiPuAIConstant.ZHI_PU_AI_API_KEY);// 数据库对话分析return webClient.post().headers(httpHeaders -> httpHeaders.putAll(headers)).bodyValue(JSONUtil.toJsonStr(body)).retrieve().bodyToFlux(String.class).map(s -> s.replaceAll("data:", ""));} catch (Throwable e) {log.error(e.getMessage(), e);return Flux.error(new BusinessSelfException("系统走神了，请稍后再试..."));}}/*** 获取ai角色和用户信息* @param question question* @return*/private List<Map<String, Object>> getAiRoleAndUserBody(String question) {List<Map<String, Object>> questionList = new ArrayList<>();// Create a map to store the first questionMap<String, Object> questionMap = new HashMap<>();// Set the role of the first question to "system"questionMap.put("role", "system");// Set the content of the first questionquestionMap.put("content", "你是一个乐于回答各种问题的小助手，你的任务是提供专业、准确、有洞察力的建议。");// Add the first question to the listquestionList.add(questionMap);// Create a map to store the second questionMap<String, Object> questionMap2 = new HashMap<>();// Set the role of the second question to "user"questionMap2.put("role", "user");// Set the content of the second questionquestionMap2.put("content", question);// Add the second question to the listquestionList.add(questionMap2);return questionList;}

测试接口

在这里插入图片描述

Over

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