Spring Boot SSE流式输出+AI消息持久化升级实践：从粗暴到优雅的跃迁

在 AI 应用落地过程中，我们常常需要将用户和 AI 的对话以“完整上下文”的形式持久化到数据库中。但当 AI 回复非常长，甚至接近上万字时，传统的单条消息保存机制就会出问题。

在本篇文章中，我将深入讲解一次实际项目中对 对话持久化+SSE流式响应机制 的全面升级，核心围绕 SeekController.java 控制器类改造展开，对比旧代码与新方案，解释其设计思路、实现细节和优化点。

场景背景：

假设你正在开发一个 AI 小学辅导应用，用户与 AI 进行对话，后端通过 SSE（Server-Sent Events）协议流式返回 AI 回复。同时你需要将所有对话保存在数据库中，供后续查看和继续。

原始版本的逻辑存在以下问题：

• ❌ AI回复过长，数据库字段溢出；

• ❌ 保存逻辑未考虑拆分或异常；

• ❌ 用户消息也可能过长，直接保存风险大；

• ❌ SSE流式输出与持久化耦合度过高；

• ❌ 报错无提示，仅日志记录。

改造目标：

1. 使用分块机制安全持久化超长消息；
2. 提供中英文断句逻辑，尽可能自然地分段；
3. 保留流式体验，同时异步、稳健保存数据；
4. 出错时降级处理，保留关键信息；
5. 增强可维护性和日志追踪能力。

新旧对比：设计与核心区别一览

功能点	原实现（假设）	新实现（本代码）
SSE流式	可能返回整段数据	基于 DeepSeek 接口流式返回 JSON
持久化	整体写入，一次提交	分块处理、格式化保存
长文本处理	可能直接截断	中文标点 + 段落智能断点
错误处理	仅 try-catch	加入错误消息保存入库
用户体验	容易失败不提示	“内容被截断”“部分消息”明确反馈

核心升级一：AI回复和用户消息智能分块保存

private static final int MAX_DB_CHUNK_LENGTH = 16000;
private static final int PREFERRED_CHUNK_LENGTH = 8000;

系统限制数据库字段为 16000 字符以内，为避免过长内容保存失败，我们：

1.     定义“首选分块长度”（8000）和“最大字段长度”；
2.     优先尝试在中文句号（。）、感叹号、问号等自然断句处断开；
3.     找不到就退而求其次，在段落分隔符（\n\n）断开；
4.     保存时附加头部说明和结尾标注，如 [第1块/共3块]；
5.     超出字段限制则尾部加 "[内容被截断]" 明确提示。

分块格式如下：

[第1块/共2块] 这是一段很长很长的回复内容，适合分块保存。[此为分块消息的一部分]

核心升级二：AI 响应内容通过 SSE 流式返回 + 动态拼接

RealEventSource realEventSource = new RealEventSource(request, new EventSourceListener() {@Overridepublic void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {if (DONE.equals(data)) return;String content = getContent(data);if (content != null) {// 累积回复aiResponseRef.set(aiResponseRef.get() + content);// SSE 推送pw.write("data:" + JsonUtils.convertObj2Json(new ContentDto(content)) + "\n\n");pw.flush();}}
});

核心亮点：

1.     DeepSeek 的接口通过 SSE 返回 delta 内容；
2.     每次内容片段都会立即返回前端，极大提升响应速度和流畅性；
3.     同时我们使用 AtomicReference 变量拼接全量回复，供后续入库。

核心升级三：用户消息也不再“盲目乐观”

别只考虑 AI 长文本，用户输入如果是整段阅读理解、文章、作文题目，也可能超长！

private void saveUserMessage(Integer conversationId, String userContent) {List<String> chunks = splitContentIntoChunks(userContent);for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {String chunkContent = formatChunkContent(chunks.get(i), i, chunks.size());if (chunkContent.length() > MAX_DB_CHUNK_LENGTH) {chunkContent = chunkContent.substring(0, MAX_DB_CHUNK_LENGTH - 100) + "...[内容被截断]";}Message userMsg = new Message();userMsg.setConversationId(conversationId);userMsg.setSenderType(Message.SenderType.USER);userMsg.setContent(chunkContent);messageService.add(userMsg);}
}

用户输入同样 优先尝试智能分段 + 分块保存，并在失败时记录错误提示。

核心升级四：AI系统消息加入“角色注入”

为了让 AI 更符合目标受众（小学生），我们默认在每次对话中插入一条系统 prompt：

systemMessage.put("content", "你是一个经验丰富的小学学习辅导 AI 助手...");

这段 prompt 会 始终被添加为上下文第一条消息，确保风格和角色固定一致。

技术细节亮点汇总

技术点	用法说明
SSE协议	使用 EventSource 和 RealEventSource 实现流式对话
OkHttp	使用 OkHttp 发送带事件监听器的 POST 请求
CountDownLatch	阻塞主线程直到 SSE 结束
Jackson ObjectMapper	精准地处理 JsonNode 和字符串互转
分块处理	断句处理中文标点、英文标点、段落符
分块标注	提供块序号、块总数、尾注辅助前端识别
降级容错	保存失败时 fallback 记录错误提示消息

用户体验提升细节

1. AI语气风格：符合儿童认知水平和心理预期；
2. 前端流畅呈现：每条回复几乎“实时可见”；
3. 对话记录清晰分层：块头/块尾标注简洁明确；
4. 出错时不报错白屏，保留重要提示信息。

小结与反思

本次升级看似只是对“长文本保存”的功能增强，但背后牵涉到了数据结构设计、AI接口集成、用户体验控制、系统健壮性等多个维度的系统性思考。

最关键的不是“写对代码”，而是能预判潜在问题，并留出足够冗余空间处理边界异常。

结语

如果你也在构建 AI 应用系统，强烈建议你：

1.     使用 流式返回机制 提升响应体验；
2.     加入 分块策略 处理高可变长度的输入/输出；
3.     异常可见化，让错误被看到、被记录、被挽救；
4.     提前考虑 前后端协作约定，如 chunk 标注语法。

希望本篇文章能为你带来实用灵感！

效果展示：