使用AI聊天的时候,字儿是咋一个一个蹦出来的?

当你盯着AI聊天界面,看着文字一个字一个字蹦出来时;

表面:哇,好智能!

内心OS:这玩意儿怎么不卡顿?请求不会超时吗?

欢迎来到SSE流式输出的世界 - 这里没有魔法,只有协议

一、SSE:不是WebSocket的表弟

想象两个场景:

  1. 传统HTTP:打电话问朋友午饭吃什么,他说"我想想...(10秒)...吃拉面吧" - 全程静音等待
  2. SSE流式输出:同个问题,朋友实时碎碎念:"呃...火锅?...太贵...烤肉?...排队...算了...还是拉面!"
js 复制代码
// 真实世界中的SSE  
const sse = new EventSource('/api/food-suggestion');
sse.onmessage = e => {
  // 输出流:
  // data: 正在思考...
  // data: 排除选项:火锅
  // data: 最终决定:拉面(加蛋)
};

二、sse方案对比(技术选型)

1. EventSource:浏览器原生工具人

  • 优点:就像用js写console.log("hello world") - 简单到不好意思收费
  • 缺点:只能GET请求,相当于去餐厅只能点"今日特价",还不能提要求

适用场景:

js 复制代码
// 监控服务器状态这类只读操作  
const serverMonitor = new EventSource('/api/server-status');
serverMonitor.addEventListener('cpu', e => {
  console.log(`CPU负载:${e.data}%`);
  // 当数值>90时,GG 😱
});

2. Fetch + ReadableStream:手工耿的焊枪

  • 优点:能发POST请求,自定义Header - 相当于给HTTP戴上了机械臂
  • 缺点:要手动处理数据流,重连逻辑自己焊

代码实战:

js 复制代码
// 给AI发送量子物理问题的正确姿势
fetch('/api/quantum-physics', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({ question: "薛定谔的猫死了吗?" }),
  headers: { 'X-XX-XXX': 'true' }
}).then(async res => {
  const reader = res.body.getReader();
  const decoder = new TextDecoder();
  
  while(true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if(done) break;
    
    // 逐字解析AI的哲学思考
    const text = decoder.decode(value);
    console.log(text); // 输出:既...死...又...活...
  }
});

最佳场景:需要提交复杂参数(比如让AI写3000字论文提纲)

3. fetch-event-source:自动步枪

  • 优点:封装了重连/中断/错误处理 - 相当于给Fetch套了防弹衣
  • 缺点:需要npm install,增加1.2秒的决策成本

企业级用法:

js 复制代码
import { fetchEventSource } from '@microsoft/fetch-event-source';

// 和AI讨论核聚变技术的安全方案
await fetchEventSource('/api/nuclear-fusion', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': 'Bearer top-secret' },
  body: JSON.stringify({ clearanceLevel: 5 }),
  onmessage: (event) => {
    if(event.id === 'WARNING') {
      // AI说:建议先购买人身保险
      console.warn(event.data);
    }
  }
});

适用场景:需要Token验证的敏感业务(比如让AI计算年终奖...)

4. WebSocket伪装术:航母送外卖

  • 优点:复用现有WebSocket连接 - 相当于用航天飞机取快递
  • 缺点:协议冗余度堪比在README写毕业论文

迷惑行为大赏:

js 复制代码
const ws = new WebSocket('wss://api/ai-chat');
ws.onmessage = (e) => {
  /* 
  实际传输的数据:
  {"type":"sse","data":"为什么用WebSocket模拟SSE?"}
  {"type":"sse","data":"因为PM说'反正都是流嘛'"}
  */
};

使用建议:当CTO说"就用现有WebSocket吧"时的妥协方案

三、方案选型决策树

四、SSE翻车现场实录

案例1:忘记关闭连接

js 复制代码
// 组件卸载时
useEffect(() => {
  const sse = new EventSource('/api/chat');
  
  // 忘记写清理函数的结果:
  // 用户离开页面后,AI还在后台自言自语
  // 服务器日志:《编号89751》已持续连接18小时...
}, []);

案例2:错误的内容类型

js 复制代码
// 服务端错误响应
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json // 应该是text/event-stream!

{"message": "说好的流式输出呢?..."}

案例3:代理服务器缓冲

bash 复制代码
location /chat {
  proxy_pass http://ai-backend;
  proxy_buffering on; // 默认开启的灾难
  # 结果:数据攒到4KB才发送,用户看AI在"思考人生"
}

五、终极建议

选择SSE方案就像选外卖:

  • EventSource:食堂套餐 - 不用想直接吃,但菜色固定不能换
  • Fetch+Stream:自己下厨 - 想吃什么做什么,但得买菜洗碗很麻烦
  • fetch-event-source:米其林外卖 - 贵但送得快还带餐具
  • WebSocket方案:叫个跑腿坐专车去餐厅打包 - 能吃到但等得久还贵

最后提醒:

当AI回复"让我想想..."时

它可能不是真的在思考 😉

而是你的SSE配置出问题了

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