Spring Boot 3.x + Flux + WebClient 实现大模型 SSE 调用

未然同学2025-03-27 10:00

前言

在AI 应用开发中，流式输出（SSE，Server-Sent Events） 是一种常见的方式，特别适用于大模型的 API 调用，比如 ChatGPT, DeepSeek, GLM .... 接口。SSE 允许服务器向客户端推送数据流，避免长时间阻塞请求，提高用户体验。

本篇文章基于 Spring Boot 3.x ，结合 Flux（Spring WebFlux） 和 WebClient ，实现 大模型 SSE 调用，并支持 OpenAI 通用格式。

技术栈

  • Spring Boot 3.x：现代 Java Web 开发框架
  • Spring WebFlux：响应式 Web 框架，支持非阻塞 I/O
  • WebClient：Spring WebFlux 提供的 HTTP 客户端，支持异步流式请求
  • SSE（Server-Sent Events） ：服务器推送技术，适用于流式响应
  • Lombok：简化 Java 代码
  • Jackson：JSON 解析库

1.项目依赖（pom.xml）

在 pom.xml 文件中，需要引入以下依赖：

xml 复制代码 
 <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.24</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
        <artifactId>fastjson2</artifactId>
        <version>2.0.51</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>

1. 控制层（Controller）

ChatController 作为 RESTful API 入口，提供 SSE 方式的聊天接口。

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@RestController
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("/v1/chat")
public class ChatController {
    private final ChatCompletionService chatCompletionService;

    @PostMapping(value = "/completions")
    public Flux<ServerSentEvent<JSONObject>> completions(@RequestBody ChatCompletionRequest chatCompletionRequest) {
        return chatCompletionService.completions(chatCompletionRequest);
    }
}

代码解析：

  1. @RestController：声明该类为 Spring Boot REST 控制器。
  2. @RequestMapping("/v1/chat")：定义 API 路径前缀。
  3. @PostMapping("/completions")：定义 SSE 接口，客户端发送请求后，服务器将持续推送消息。
  4. Flux<ServerSentEvent<JSONObject>>：返回SSE 事件流，适用于流式响应。

2. 业务逻辑层（Service）

ChatCompletionServiceImpl 通过 WebClient 调用大模型 API，并处理 SSE 数据流。

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on  2025.03.26 
 */
public interface ChatCompletionService {
    Flux<ServerSentEvent<JSONObject>> completions(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest);
}
java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on  2025.03.26 
 */
@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class ChatCompletionServiceImpl implements ChatCompletionService {
    private final WebClient.Builder webClientBuilder;

    public Flux<ServerSentEvent<JSONObject>> completions(ChatCompletionRequest request) {
        // 使用 WebClient 发送 SSE 请求
        WebClient webClient = webClientBuilder
                .baseUrl("url") // 设置目标 API 地址
                .defaultHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + "1233133") // 认证信息
                .defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT, MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) // 期望接收 SSE 格式的响应
                .build();
        StringBuilder contentBuilder = new StringBuilder(); // 用于累积 SSE 返回的消息内容
        return webClient.post()
                .bodyValue(request) // 发送请求体
                .retrieve()
                .bodyToFlux(String.class) // 解析响应数据为流式字符串
                .flatMap(data -> processResponse(data, contentBuilder,request)) // 逐个处理 SSE 数据
                .doOnCancel(() -> onClientCancel(contentBuilder))  // 监听前端主动断开连接
                .doOnTerminate(this::onStreamTerminate) // 监听 SSE 连接终止（可能是正常结束或异常）
                .onErrorResume(this::handleError); // 发生异常时进行错误处理
    }

    /**
     * 处理 SSE 响应数据
     *
     * @param data           SSE 返回的单条数据
     * @param contentBuilder 用于累积完整的返回内容
     * @return 处理后的 SSE 事件
     */
    private Mono<ServerSentEvent<JSONObject>> processResponse(String data, StringBuilder contentBuilder,ChatCompletionRequest request) {
        // 判断是否为 SSE 结束标志 "[DONE]"
        if ( "[DONE]".equals(data) ) {
            String finalContent = contentBuilder.toString();
            log.info("SSE 消息接收完成，最终内容: {}", finalContent);
            // SSE 完成后，将内容保存到数据库
            saveToDatabase(finalContent);
            // 返回一个 SSE 事件，表示会话已完成
            return Mono.just(ServerSentEvent.<JSONObject>builder()
                    .event("done")
                    .id(UUID.randomUUID().toString())
                    .data(new JSONObject()) // 发送空数据，仅通知前端结束
                    .build());
        }

        try {
            // 解析 SSE 返回的 JSON 数据
            ChatCompletionResponse response = new ObjectMapper().readValue(data, ChatCompletionResponse.class);
            String content = "";
            if ( request.getStream() ) {
                content=  response.getChoices().get(0).getDelta().getContent();
            }else {
                content = response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
            }
            // 累积返回的消息内容
            if ( content != null ) {
                contentBuilder.append(content);
            }

            // 构造 SSE 事件并返回
            return Mono.just(ServerSentEvent.<JSONObject>builder()
                    .event("add") // 事件类型
                    .id(UUID.randomUUID().toString()) // 生成唯一 ID
                    .data(new ObjectMapper().convertValue(response, JSONObject.class)) // 发送解析后的 JSON 数据
                    .build());
        } catch (JsonProcessingException e) {
            log.error("JSON 解析失败: {}", data, e);
            return Mono.just(createErrorEvent("解析失败")); // 解析异常时返回错误事件
        }
    }

    /**
     * 将完整的聊天内容保存到数据库
     *
     * @param content 完整的聊天记录
     */
    private void saveToDatabase(String content) {
        if ( content.isBlank() ) {
            return; // 空内容不保存
        }
        log.info("消息已成功入库:{}", content);
    }

    /**
     * 处理 SSE 请求中的异常情况
     *
     * @param e 异常对象
     * @return 错误事件的 Mono
     */
    private Mono<ServerSentEvent<JSONObject>> handleError(Throwable e) {
        log.error("SSE 请求处理异常", e);
        return Mono.just(createErrorEvent("服务异常，请联系管理员"));
    }

    /**
     * 创建 SSE 错误事件
     *
     * @param message 错误信息
     * @return SSE 错误事件
     */
    private ServerSentEvent<JSONObject> createErrorEvent(String message) {
        return ServerSentEvent.<JSONObject>builder()
                .event("error") // 事件类型为错误
                .id(UUID.randomUUID().toString()) // 生成唯一 ID
                .data(ModelMessageUtils.convertModelChatResponse(UUID.randomUUID().toString(), message)) // 发送错误信息
                .build();
    }

    /**
     * 监听前端主动关闭 SSE 连接
     */
    private void onClientCancel(StringBuilder contentBuilder) {
        System.out.println("11111----->" + contentBuilder);
        log.info("前端关闭了 SSE 连接");
    }

    /**
     * 监听 SSE 连接终止（包括正常结束或异常）
     */
    private void onStreamTerminate() {
        log.info("SSE 连接终止");
    }

}

2. 实体类定义

ChatCompletionRequest：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class ChatCompletionRequest implements Serializable {
    private String model; // 模型名称，指定使用哪个模型进行对话生成。
    private List<Message> messages; // 消息列表，包含对话的历史消息。
    private String request_id; // 请求ID，用于标识本次请求。
    private Boolean do_sample; // 是否进行采样，用于控制生成文本的多样性。
    private Boolean stream; // 是否以流式方式返回结果，用于实时获取生成内容。
    private Float temperature; // 温度参数，用于控制生成文本的随机性。
    private Float top_p; // 核采样概率，用于控制生成文本的多样性。
    private Integer max_tokens; // 最大生成令牌数，限制生成文本的长度。
    private List<String> stop; // 停止序列，生成过程中遇到这些序列将停止生成。
    private List<Tool> tools; // 工具列表，包含可用于对话生成的工具。
    private Object tool_choice; // 工具选择，可以是字符串或对象，用于指定使用哪个工具。
    private String user_id; // 用户ID，用于标识用户。
}

Message：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class Message implements Serializable {
    private String role; // 消息角色，表示消息的发送者身份，例如用户、助手等。
    private String content; // 消息内容，包含发送者所传递的文本信息。
}

Tool：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class Tool implements Serializable {
    private String type; // 工具类型，表示工具的种类或分类。
    private Object function; // 函数对象，可以是具体的函数对象或者为null，表示工具所关联的函数。
    private String knowledge_id; // 知识ID，用于标识与工具相关的知识或数据。
    private String prompt_template; // 提示模板，用于生成提示信息的模板字符串。
    private Boolean enable; // 是否启用，表示工具是否被启用。
    private String search_query; // 搜索查询，用于存储搜索查询的字符串。
    private Boolean search_result; // 搜索结果，表示是否获取了搜索结果。

}

ChatCompletionResponse：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class ChatCompletionResponse implements Serializable {
    private String id; // 响应ID，唯一标识这次对话生成的响应。
    private String object; // 对象类型，通常用于指示这个响应的类型。
    private Long created; // 创建时间，表示这个响应何时被创建，通常是一个时间戳。
    private String model; // 模型名称，指示生成这个响应所使用的模型。
    private String systemFingerprint; // 系统指纹，用于追踪和验证响应的来源或版本。
    private List<ChatChoice> choices; // 选择列表，包含多个对话生成的选择，每个选择代表一个可能的回复。
    private Usage usage; // 使用情况，包含关于这次对话生成中模型使用情况的统计信息。
}

ChatChoice：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class ChatChoice implements Serializable {
    private Integer index; // 索引，表示这个选择在列表中的位置。
    /**
     * 当请求参数stream为true时，返回的是delta对象，
     * 表示消息的增量更新，用于流式传输部分消息内容。
     */
    private MessageResponse delta;
    /**
     * 当请求参数stream为false时，返回的是message对象，
     * 表示完整的消息响应，包含整个消息的内容。
     */
    private MessageResponse message;

    private String finish_reason; // 完成原因，表示为什么生成过程结束，例如正常完成、达到最大令牌数等。
}

MessageResponse：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class MessageResponse implements Serializable {
    private String role; // 消息角色，表示消息的发送者身份，例如用户、助手等。
    
    private String reasoning_content; //兼容deepseek官方api深度思考字段
    
    public String content; // 消息内容，包含发送者所传递的文本信息。
    
    private String name; // 名称，可能用于标识消息发送者的名称或昵称。
}

Usage：

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class Usage implements Serializable {
    private long prompt_tokens; // 提示tokens数，表示输入文本中使用的tokens数量。
    private long completion_tokens; // 完成tokens数，表示生成文本中使用的tokens数量。
    private long total_tokens; // 总tokens数，表示整个交互过程中使用的tokens总数，包括提示和完成。
}

ModelMessageUtils

java 复制代码 
/**
 * Created by WeiRan on 2025.03.26 
 */
public class ModelMessageUtils {

    /**
     * 转换请求体
     *
     * @return ChatCompletion
     */
    public static ChatCompletion convertModelCompletion(ChatCompletionRequest chatCompletionRequest) {
        return null;
    }

    /**
     * 转换给前端返回消息内容
     *
     * @return JSONObject
     */
    public static JSONObject convertModelChatResponse(String id, String content) {
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        if ( StrUtil.isNotBlank(id) && StrUtil.isNotBlank(content) ) {
            jsonObject.put("id", id);
            jsonObject.put("content", content);
            return jsonObject;
        }
        return jsonObject;
    }

}

代码解析：

  1. WebClient 发送 POST 请求

    • baseUrl("url")：设置目标 API 地址。
    • defaultHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer xxx")：设置 API 认证。
    • defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT, MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)：声明期望返回 SSE 数据。
    • bodyToFlux(String.class)：解析 API 返回的流式 JSON 数据。

  2. 处理流式响应

    • flatMap(data -> processResponse(data, contentBuilder, request))：解析 SSE 数据并返回事件。
    • doOnCancel(() -> onClientCancel(contentBuilder))：监听前端主动断开 SSE 连接。
    • doOnTerminate(this::onStreamTerminate)：监听 SSE 连接终止。
    • onErrorResume(this::handleError)：异常处理。

3. SSE 响应数据处理

java 复制代码 
private Mono<ServerSentEvent<JSONObject>> processResponse(String data, StringBuilder contentBuilder, ChatCompletionRequest request) {
    if ("[DONE]".equals(data)) {
        String finalContent = contentBuilder.toString();
        log.info("SSE 消息接收完成，最终内容: {}", finalContent);
        saveToDatabase(finalContent);
        return Mono.just(ServerSentEvent.<JSONObject>builder()
                .event("done")
                .id(UUID.randomUUID().toString())
                .data(new JSONObject())
                .build());
    }
    
    try {
        ChatCompletionResponse response = new ObjectMapper().readValue(data, ChatCompletionResponse.class);
        String content = request.getStream() ? response.getChoices().get(0).getDelta().getContent()
                                             : response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
        if (content != null) {
            contentBuilder.append(content);
        }
        return Mono.just(ServerSentEvent.<JSONObject>builder()
                .event("add")
                .id(UUID.randomUUID().toString())
                .data(new ObjectMapper().convertValue(response, JSONObject.class))
                .build());
    } catch (JsonProcessingException e) {
        log.error("JSON 解析失败: {}", data, e);
        return Mono.just(createErrorEvent("解析失败"));
    }
}

代码解析：

  1. [DONE] 处理 ：当 SSE 返回 [DONE] 时，说明流式请求结束，保存完整消息到数据库。

  2. JSON 解析：

    • 如果 request.getStream() 为 true，则获取 delta.content（SSE 方式）。
    • 否则，获取 message.content（普通 JSON 方式）。

  3. 返回 SSE 事件 ：封装 ServerSentEvent，前端可实时获取消息。

4. SSE 连接管理

java 复制代码 
private void onClientCancel(StringBuilder contentBuilder) {
    log.info("前端关闭了 SSE 连接，已接收内容: {}", contentBuilder);
}

private void onStreamTerminate() {
    log.info("SSE 连接终止");
}

4. SSE 测试示例

CURL：

curl 复制代码 
curl --location 'http://localhost:8092/api/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "glm-4-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个智能助手"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好!"
        }
    ],
    "stream": true
}'

响应示例：

json 复制代码 
id:42b2359e-1ad1-41f0-935a-0471264a7fa2
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"你好","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:78f1bc01-6ea8-4089-af86-d0a9f5aa5f27
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:6f4d470c-676d-45f2-b8f1-0e84a7c8bfb4
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:27611478-7b2f-4b64-a03d-9b663f66e180
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"\uD83D\uDC4B","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

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event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"！","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:27d9d5b6-c389-4e5f-9a62-6a7af65b2eca
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"很高兴","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

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event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"见到","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

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data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"你","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

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event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"，","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:d85d29f5-6513-473e-8a98-434ac7d5bd5e
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"欢迎","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

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event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"问我","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:2381697d-73e9-41df-bc53-73474d28a9d7
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"任何","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:17a39271-5a9b-41b6-8ecb-f48eba0cc9b3
event:add
data:{"id":"gen-1742990444401174612","object":"chat.completion.chunk","created":1742990444,"model":"big-model","systemFingerprint":null,"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning_content":null,"content":"问题","name":null},"message":null,"finish_reason":null}],"usage":null}

id:ac6f977e-44b2-429d-97c2-fee53c93f048
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代码解析：

  • onClientCancel：前端主动关闭 SSE 连接时触发，打印已接收内容。
  • onStreamTerminate：SSE 连接终止时触发，记录日志。

5. 结论

本教程实现了 Spring Boot 3.x + Flux + WebClient 的 SSE 调用，用于对接大模型 API，并支持 OpenAI 格式。核心亮点：

  1. 基于 WebFlux 的 WebClient 实现非阻塞 SSE 调用。
  2. 支持 OpenAI 通用格式 ，适配 stream 和非 stream 模式。
  3. 完整的 SSE 连接管理，支持客户端取消和流终止处理。
  4. 数据持久化，在流式请求结束后保存完整对话内容。

适用于大模型对话、实时推送等场景，助力高效 AI 应用开发！🚀

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