一、行业现状结论1. 主流公有大模型OpenAI / 智谱 GLM / 通义千问 / 文心一言 / Claude100% 统一采用text/event-streamSSE 标准协议请求头Content-Type: application/jsonPOST 传参响应头Content-Type: text/event-stream流式分片返回分片格式data: 单条完整JSON\n\n结尾data: [DONE]\n\n标记结束2.text/plain仅用于自研内部流式接口不会出现在标准大模型开放 API仅两种场景使用自己封装中转服务不遵循 SSE 标准用换行分割 JSON 片段老旧自研 AI 服务无标准化事件、id、retry 机制。核心选型差异维度text/event-streamSSE大模型标准text/plain 纯文本分行流自研协议标准W3C 标准化协议有规范字段data/event/id/retry无官方标准自定义格式前端原生支持浏览器EventSource开箱即用自动断线重连只能用fetch ReadableStream手动切割换行断点续传支持Last-Event-ID断连后恢复上次输出无断点标记断开只能从头重新请求消息隔离双换行\n\n分割消息内容内部换行不干扰分片仅单换行分割JSON 内带换行容易切割错乱额外能力自定义事件类型、心跳、重连间隔配置仅纯文本输出无扩展能力大模型生态全部厂商统一工具 / SDK 天然适配仅内部项目自用无通用 SDK二、Demo 1标准大模型 SSEtext/event-stream完整示例以智谱 GLM 流式接口为例分三层客户端调用大模型、Java 中转服务 SseEmitter 转发、前端 EventSource 接收1curl 请求大模型原生接口SSE 响应curl --location https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \ --header Authorization: Bearer 你的API_KEY \ --header Content-Type: application/json \ --data { model: glm-5.2, messages: [{role: user, content: 写一段Java SSE代码}], stream: true }接口返回流响应头Content-Type: text/event-streamdata: {id:chatcmpl-xxx,choices:[{delta:{content:好的下面给你演示},index:0}]} data: {id:chatcmpl-xxx,choices:[{delta:{content:SseEmitter实现代码},index:0}]} data: [DONE]2Java WebClient 消费大模型 SSE 流后端中转import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; import reactor.core.publisher.Flux; public FluxString getGlmStream(String prompt) { String reqJson { model: glm-5.2, messages: [{role:user,content:%s}], stream: true } .formatted(prompt); return WebClient.create(https://open.bigmodel.cn) .post() .uri(/api/paas/v4/chat/completions) .header(Authorization, Bearer API_KEY) .contentType(org.springframework.http.MediaType.APPLICATION_JSON) .bodyValue(reqJson) // 声明接收SSE流 .accept(org.springframework.http.MediaType.TEXT_EVENT_STREAM) .retrieve() .bodyToFlux(String.class); }3SpringMVC SseEmitter 转发给前端GetMapping(/ai/sse/chat) public SseEmitter chatStream(String prompt) { SseEmitter emitter new SseEmitter(60000L); FluxString glmFlux getGlmStream(prompt); glmFlux.subscribe( chunk - { // 直接将大模型data分片推给前端 emitter.send(SseEmitter.event().data(chunk)); }, emitter::completeWithError, emitter::complete ); return emitter; }4前端 EventSource 原生监听 SSEconst source new EventSource(/ai/sse/chat?prompt写Java代码); source.onmessage (e) { const raw e.data; if (raw [DONE]) { source.close(); return; } const res JSON.parse(raw); const text res.choices[0].delta.content; document.getElementById(ans).innerText text; }; source.onerror () console.log(连接断开浏览器自动重连);三、Demo 2手写SseEmitterSseEmitter只是 SpringMVC 对 SSE 协议、异步输出、连接生命周期的封装底层本质就是操作HttpServletResponse输出text/event-stream格式文本。 手动手写分两种同步手写简单 Demo缺点会占用 Tomcat 工作线程异步手写生产可用不阻塞线程复刻 SseEmitter 异步逻辑前置知识SSE 响应固定三件套响应头缺一不可// 1. 媒体类型固定SSE resp.setContentType(text/event-stream;charsetUTF-8); // 2. 禁用缓存 resp.setHeader(Cache-Control, no-cache); // 3. 长连接保持 resp.setHeader(Connection, keep-alive);分片格式data: 内容\n\n双换行代表一条消息结束。方案 1同步手写 SSE简易 Demo不推荐高并发缺点整个流式过程占用 Tomcat 同步线程长连接会耗尽线程池import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; RestController public class RawSseController { // 对接大模型流式接口同步手写SSE返回前端 GetMapping(/raw/sync/sse) public void syncSse(RequestParam String prompt, HttpServletResponse resp) throws IOException, InterruptedException { // 固定SSE响应头 resp.setContentType(text/event-stream;charsetUTF-8); resp.setHeader(Cache-Control, no-cache); resp.setHeader(Connection, keep-alive); resp.flushBuffer(); PrintWriter out resp.getWriter(); // 模拟调用智谱GLM获取流式分片替换成真实WebClient调用逻辑 String[] chunks { {\delta\:{\content\:\手写SSE第一块\}}, {\delta\:{\content\:\手写SSE第二块\}}, [DONE] }; for (String chunk : chunks) { // SSE标准格式 data: xxx\n\n out.write(data: chunk \n\n); out.flush(); // 强制刷出缓冲区前端立刻收到 Thread.sleep(500); } out.flush(); out.close(); } }前端不变依旧用 EventSourceconst es new EventSource(/raw/sync/sse?prompttest); es.onmessage e { console.log(收到分片, e.data); };方案 2异步手写 SSE生产级复刻 SseEmitter 异步能力解决同步方案阻塞 Tomcat 线程的核心问题开启异步上下文startAsync()业务逻辑丢入独立线程池执行监听连接断开事件释放资源避免内存泄漏GetMapping(/raw/async/sse) public void asyncSse(RequestParam String prompt, HttpServletResponse resp) throws IOException { // 1. SSE标准响应头 resp.setContentType(text/event-stream;charsetUTF-8); resp.setHeader(Cache-Control, no-cache); resp.setHeader(Connection, keep-alive); resp.flushBuffer(); // 2. 开启Servlet异步上下文释放Tomcat主线程 AsyncContext asyncCtx resp.startAsync(); asyncCtx.setTimeout(60000); // 60秒超时和SseEmitter默认行为对齐 PrintWriter out resp.getWriter(); // 3. 监听连接关闭/超时事件做资源清理 asyncCtx.addListener(new AsyncListener() { Override public void onComplete(AsyncEvent event) throws IOException { out.close(); } Override public void onTimeout(AsyncEvent event) throws IOException { out.write(data: {\done\:true}\n\n); out.flush(); out.close(); asyncCtx.complete(); } Override public void onError(AsyncEvent event) throws IOException { out.close(); } Override public void onStartAsync(AsyncEvent event) {} }); // 4. 独立线程执行大模型流式拉取不占用Tomcat线程池 new Thread(() - { try { // 这里替换 WebClient 调用智谱GLM流式接口 String[] chunks { {\delta\:{\content\:\异步手写SSE分片1\}}, {\delta\:{\content\:\异步手写SSE分片2\}}, [DONE] }; for (String c : chunks) { out.write(data: c \n\n); out.flush(); Thread.sleep(400); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // 流式全部输出完毕关闭异步上下文 asyncCtx.complete(); } }).start(); }核心优势和 SseEmitter 对齐Tomcat 工作线程立刻释放能支撑大量并发长连接自动处理超时、前端主动关闭页面、网络异常断开完全不依赖SseEmitter任何 API纯原生 Servlet 实现。四、Demo 3自研 text/plain 分行流式无 SSE 协议仅内部中转服务使用响应头Content-Type: text/plain每条 JSON 用单换行\n分隔无data:前缀。1后端 Spring 接口输出 text/plain 流GetMapping(value /ai/plain/stream, produces MediaType.TEXT_PLAIN_VALUE) public void plainStream(String prompt, HttpServletResponse resp) throws IOException { resp.setContentType(text/plain;charsetUTF-8); resp.setHeader(Transfer-Encoding, chunked); PrintWriter out resp.getWriter(); // 模拟大模型分片每行一条完整JSON out.println({\content\:\第一段代码\,\done\:false}); out.flush(); Thread.sleep(300); out.println({\content\:\第二段代码\,\done\:false}); out.flush(); Thread.sleep(300); out.println({\content\:\\,\done\:true}); out.flush(); out.close(); }2前端 fetch ReadableStream 手动解析无 EventSource 可用async function fetchPlainStream() { const res await fetch(/ai/plain/stream?prompt测试, { method: GET }); const reader res.body.getReader(); const decoder new TextDecoder(utf-8); let buffer ; while (true) { const { done, value } await reader.read(); if (done) break; buffer decoder.decode(value); // 按换行切割分片 const lines buffer.split(\n); buffer lines.pop(); for (const line of lines) { if (!line.trim()) continue; const json JSON.parse(line); document.getElementById(ans).innerText json.content; if (json.done) reader.cancel(); } } } fetchPlainStream();五、关键补充区分容易混淆的点请求头永远是 application/json两种流式方案客户端 POST 上传参数时Content-Type: application/json不变区别只在服务返回的响应头。为什么大厂不用 text/plain需要前端手写复杂流切割逻辑EventSource 原生能力全部作废没有断线自动重连、断点续传网络抖动体验极差无统一结束标记、事件类型多模型对接要重复写适配代码。什么时候才用 text/plain 仅小型内部工具、单机 Demo不想引入 SSE 规范、不需要稳定长连接的场景线上面向用户的 AI 问答一律使用text/event-stream。
