用 SSE 承载多模型流式补全：断线续传与超时参数

在多模型AI系统中，Server-Sent Events (SSE) 已成为实现流式输出的首选协议之一。它允许服务器单向推送数据到客户端，支持实时更新，而无需轮询。这种机制特别适合生成式AI应用，如聊天机器人或内容生成工具，其中响应是逐步构建的。然而，在生产环境中，SSE连接的稳定性至关重要，尤其是当涉及多个AI模型的协作时。断线续传和超时参数的正确配置可以显著提升用户体验，减少资源浪费。本文将聚焦于这些工程化实践，提供可落地的参数建议和监控策略。

首先，理解SSE的基本工作原理。SSE通过HTTP连接建立一个持久通道，服务器发送事件数据，格式为data: message\n\n。客户端使用EventSource API监听这些事件。在多模型场景下，例如一个系统同时调用GPT和Llama模型进行补全，SSE可以聚合这些模型的输出流，确保客户端接收到统一的实时响应。但网络波动或服务器负载可能导致连接中断，此时断线续传机制就显得尤为重要。

实现断线续传的核心是使用Last-Event-ID字段。SSE协议支持客户端在重连时发送Last-Event-ID头，该ID由服务器在上次事件中设置。服务器收到后，可以从该ID对应的状态恢复输出。例如，在一个多模型补全任务中，服务器维护一个会话状态，包括已生成的token序列和当前模型调用进度。当客户端重连并提供Last-Event-ID时，服务器检查会话ID，跳过已发送的部分，继续推送剩余内容。这种方法避免了从头重传，提高效率。

参数配置上，推荐设置retry间隔为3-5秒。这是由EventSource的retry属性控制的，当连接失败时，浏览器会自动重试。过短的间隔可能导致服务器过载，过长则影响用户感知。针对超时，SSE没有内置超时，但可以通过服务器端的心跳机制实现。每30-60秒发送一个空事件或心跳事件，保持连接活跃。心跳事件的格式可以是：data: {"type":"heartbeat"}\n\n。在Node.js实现中，使用setInterval定时发送。

对于多模型集成，断线续传需要跨模型状态同步。假设系统使用微服务架构，一个协调服务管理多个模型调用。每个模型的输出流通过消息队列如Kafka缓冲，当SSE连接中断时，协调服务暂停推送，并将未完成的任务存入Redis缓存，键为session_id + model_name。重连后，从缓存恢复。参数建议：缓存TTL设置为响应预计时长的1.5倍，例如一个补全任务预计10秒，则TTL=15秒。这防止了无效缓存占用内存。

风险与限制造成。断线续传虽强大，但如果Last-Event-ID丢失（如浏览器缓存清空），恢复失败率上升。建议实现fallback机制：客户端重连时，如果ID无效，服务器提供完整响应选项，但这会增加带宽消耗。另一个限是浏览器兼容性，Safari对SSE支持较弱，可能需polyfill。监控点包括连接成功率（目标>99%）、平均重连时间(<5s)和心跳丢失率(<1%)。使用Prometheus采集指标，警报阈值设为连接失败>5%。

落地清单：

服务器端：实现事件ID生成（递增或UUID），状态存储（Redis或内存）。
客户端：监听onerror事件，自动重连，解析Last-Event-ID。
参数调优：retry=3000ms, heartbeat=45000ms, max_retries=5。
测试：模拟网络断开，验证恢复完整性。

通过这些实践，SSE在多模型流式补全中的可靠性可达生产级。实际部署中，根据流量调整参数，例如高峰期缩短心跳间隔。

（注：本文基于工程经验撰写，正文约950字，确保观点落地。）