人工智能|聊聊SpringAI流式输出的底层实现？

在 Spring AI 中，流式输出（Streaming Output）是一种逐步返回 AI 模型生成结果的技术，允许服务器将响应内容分批次实时传输给客户端，而不是等待全部内容生成完毕后再一次性返回。

这种机制能显著提升用户体验，尤其适用于大模型响应较慢的场景（如生成长文本或复杂推理结果）。

技术实现

在 Spring AI 中流式输出的实现有以下两种方式：

通过 ChatModel 实现流式输出。
通过 ChatClient 实现流式输出。

ChatModel 流式输出

Spring AI 中的流式输出实现非常简单，使用 ChatModel 中的 stream 即可实现：


java
 代码解读
复制代码
@RequestMapping(value = "/streamChat", produces = "text/event-stream")
public Flux streamChat(@RequestParam(value = "msg") String msg) {
    return chatModel.stream(msg);
}

ChatClient 流式输出

ChatClient 流式输出实现也很简单，也是调用 stream().content() 返回 Flux 对象即可：


java
 代码解读
复制代码
@RequestMapping("/stream")
public Flux stream(String question) {
    return chatClient.prompt(question)
            .stream()
            .content();
}

底层实现

那么问题来了流式输出的底层实现究竟是啥呢？

根据以往的经验我们知道，流式输出的实现技术基本有两种：

Spring MVC（Servlet）+ SSE 实现流式输出。
Spring WebFlux Reactor 模型实现流式输出。

SSE 介绍

SSE（Server-Sent Events）是一种允许服务器向浏览器或其他客户端推送实时更新的技术。它是一种单向通信机制，服务器可以主动向客户端发送数据，而客户端无需频繁轮询服务器请求数据。SSE 是基于 HTTP 协议的，使用标准的 text/event-stream MIME 类型来传输数据。

SSE 主要特点

单向通信：SSE 仅支持服务器到客户端的单向通信，客户端不能向服务器发送消息。如果需要双向通信，可以结合 WebSocket 或其他技术。
基于 HTTP：SSE 使用标准的 HTTP 协议，不需要额外的协议支持，因此兼容性较好。
自动重连：客户端在连接中断后会自动尝试重新连接。
数据格式：SSE 数据以特定的格式发送，每条消息以 data: 开头，以两个换行符 \n\n 结尾。
事件类型：可以为每条消息指定事件类型，客户端可以通过监听特定事件类型来处理不同的消息。

Spring MVC（Spring Web）底层是基于 Servlet 实现的，它是使用 SseEmitter 技术实现 SSE 协议实现流式输出的。

SseEmitter 基本用法

这里提供一个 SseEmitter 的简单使用案例，实现流式输出，让大家更好的理解这个技术点：


java
 代码解读
复制代码
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
import java.io.IOException;

@RestController
public class SseDemoController {
    @GetMapping(value = "/sse-demo", produces = "text/event-stream")
    public SseEmitter streamData() {
        // 设置超时时间（单位：毫秒）
        SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L); // 30秒超时

        // 异步任务模拟流式输出
        new Thread(() -> {
            try {
                for (int i = 1; i <= 5; i++) {
                    String message = "第 " + i + " 条消息";
                    emitter.send(message);
                    Thread.sleep(1000); // 每秒发送一次
                }
                emitter.complete(); // 完成推送
            } catch (IOException | InterruptedException e) {
                emitter.completeWithError(e); // 异常处理
            }
        }).start();

        return emitter;
    }
}

Spring WebFlux 介绍

Spring WebFlux 是 Spring Framework 5 引入的响应式 Web 框架，旨在解决高并发场景下传统同步阻塞模型（如 Spring MVC）的性能瓶颈。其核心目标是通过非阻塞异步编程模型提升系统吞吐量，适用于 I/O 密集型任务（如微服务通信、实时数据流处理）。

Spring WebFlux 与 Spring MVC 不同，它基于 Reactive Streams 规范实现的，支持背压机制（Backpressure），防止数据生产者压垮消费者。

背压机制：通过订阅者主动控制数据流速，避免内存溢出。例如，消费者可动态调整请求量，生产者根据反馈调整数据生成速度.

Spring AI 流式输出

说完了前置知识，咱们回到主题：Spring AI 是如何实现流式输出的？

要搞清楚这个问题，我们需要看流式输出对象 Flux 的实现源码：

查看 Flux 源码我们发现它是属于 reactor.core.publisher 包下的抽象类：

并且看类注释和类所在的 jar 包我们就明白了：

Spring AI 中的流式输出是通过 Reactor Streams 模型实现的，和 Spring WebFlux 的底层实现是一样的技术。

具体执行流程：Reactor Streams 会订阅数据源，当有数据时，Reactor Streams 以分块流的方式发送给客户端（用户）。

Reactor 介绍

Reactor 是一种事件驱动的高性能网络编程模型，主要用于处理高并发的网络 I/O 请求。其核心思想是通过一个或多个线程监听事件，并将事件分发给相应的处理程序，从而实现高效的并发处理。

Reactor 模型的主要特征如下：

事件驱动：所有 I/O 操作都由事件触发并处理。
非阻塞：操作不会因为 I/O 而挂起，避免了线程等待的开销。
高效资源利用：通过少量线程处理大量并发连接，提升性能。
组件分离：将事件监听（Reactor）、事件分发（Dispatcher）和事件处理（Handler）解耦，使代码结构更清晰。

Reactor 实现方式有三种：

单线程 Reactor 模型：所有操作在一个线程完成，适用于低并发场景。
多线程 Reactor 模型：主线程处理连接，子线程池处理 I/O 和业务。
主从 Reactor 模型：主线程池处理连接，子线程池处理 I/O（进一步优化资源分配）。

生产级别使用的 Reactor 基本都是主从 Reactor 模型，它的执行流程如下：

小结

Spring AI 中的流式输出有两种实现，而通过查看这两种流式输出的实现源码可知，Spring AI 中的流式输出是通过 Reactor Streams 技术实现的，当客户端发送请求时，会建立连接并订阅数据源，当有数据时，Reactor Streams 以分块流的方式发送给客户端（用户）。

本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、LangChain4j、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。