在大模型应用从单模型对话向多模型协同架构演进的 2026 年，流式输出已成为用户体验的事实标准。Server-Sent Events（SSE）凭借其轻量、实现简单、浏览器原生支持等特性，成为 LLM 流式输出的首选通道。然而，在生产环境中，SSE 连接的稳定性面临网络波动、代理超时、多模型调度中断等多重挑战。本文从工程实践角度，系统阐述 SSE 连接管理的断线续传机制，并给出覆盖前端、后端、代理层的超时参数配置清单，帮助开发者构建稳定可靠的多模型流式系统。
SSE 在多模型流式输出中的核心角色
多模型协同场景下，系统往往需要同时调度多个模型进行并行推理，并根据业务逻辑动态选择或组合各模型的输出结果。这种架构对流式输出的稳定性提出了更高要求：一旦某个模型的服务出现波动或网络中断，整个对话体验都会受到影响。SSE 的单向推送特性恰好满足了这一需求 —— 后端保持一个 HTTP 长连接，持续向前端推送各模型的 token chunk，直到完成生成。与 WebSocket 相比，SSE 无需复杂的双向信令，实现成本更低，且能够充分利用现有的 HTTP/1.1 基础设施进行水平扩展。根据业界对 2026 年 AI 系统趋势的分析，流式推理能力正从 “高级功能” 演变为 “基础设施标配”，SSE 正是承载这一能力的核心技术之一。
断线续传的实现原理与工程要点
断线续传是 SSE 在生产环境中面临的首要挑战。当网络中断或服务端超时导致连接断开时，客户端需要能够从断点处恢复，而不是重新开始整个生成过程。这一机制的核心在于事件 ID 与会话状态管理。
每条 SSE 消息都可以携带一个可选的 id 字段，用于标识该消息的序号。当连接断开后，浏览器在重新发起连接时会在 HTTP 请求头中自动带上 Last-Event-ID 字段，服务端解析该字段后，即可从对应的位置继续推送后续数据。服务端需要为每条消息维护一个递增的 ID 计数器，并将已发送的消息或生成进度缓存（如 Redis 或内存队列），以便在重连时快速定位续传位置。在实现层面，建议将 ID 与模型的推理进度（如已生成的 token 数量或对话 session 标识）绑定，而非简单的自增数字，这样可以更精确地支持多模型场景下的断点恢复。
除了消息 ID，服务端还可以在 SSE 流中定期发送 retry 字段来控制浏览器的重连行为。retry 参数指定了断线后浏览器再次尝试连接的时间间隔（单位为毫秒），默认值为 3000 毫秒。在长时生成的场景下，建议将 retry 设置为 5000 至 10000 毫秒，避免频繁重连对服务端造成压力。同时，前端应实现一层心跳检测机制：在客户端设置一个定时器，如果在预设时间内未收到任何消息（如 45 秒），则主动断开并触发重连逻辑。这种应用层的超时检测能够捕获那些 “半死不活” 的连接 —— 底层 TCP 可能仍保持，但数据流已实际中断。
各层超时参数的系统化配置
SSE 连接的稳定性需要前端、后端、反向代理三层协同配置，任何一层设置不当都可能导致连接意外断开。
在前端浏览器侧，标准 EventSource API 本身不提供超时参数，超时行为完全由服务端和代理控制。但开发者可以通过封装一层自定义的 ReliableEventSource 来实现更精细的重连策略：在每次 onmessage 回调时重置心跳定时器，在 onerror 时执行带指数退避的重连逻辑，初始重连间隔可设为 2 秒，之后每次失败翻倍，上限设为 30 秒。这种自适应的重连机制能够在网络波动时实现平滑恢复，避免 “一直断一直连” 的抖动。
在服务端，以 Spring 框架的 SseEmitter 为例，其构造函数接受一个 timeout 参数，用于指定本次 SSE 会话的超时时长。对于 LLM 流式输出这类长时任务，常见做法是将 timeout 设为 0 或 Long.MAX_VALUE，表示不设置服务端超时。同时需要在代码中配合心跳包机制，定期向客户端发送空消息或 ping 事件，防止空闲连接被操作系统的 TCP 保活机制误杀。如果是使用 FastAPI 或 Flask 实现 Python 后端，同样需要确保生成器函数不会因框架的默认请求超时而中断，建议显式设置请求处理超时或使用异步流式响应接口。
在反向代理层，Nginx 是最常见的瓶颈。默认情况下，Nginx 的 proxy_read_timeout 约为 60 秒，这意味着即使后端仍在正常生成，Nginx 也会在 60 秒无数据交互后关闭连接。对于 SSE 场景，必须将 proxy_read_timeout 显著拉长，常见配置为 3600 秒甚至 86400 秒。此外，需要关闭 proxy_buffering（proxy_buffering off），否则 Nginx 会缓冲后端发送的数据块，直到积累到一定量才推送给前端，严重破坏流式输出的实时性。完整的 Nginx 配置应包括：proxy_read_timeout 设置、proxy_buffering 关闭、proxy_cache 禁用，以及适当的 proxy_set_header 以确保 Last-Event-ID 头能够正确传递到后端。
多模型场景下的特殊考量
多模型协同架构中，SSE 连接的管理复杂度会进一步提升。当系统并行调用多个模型服务时，需要在 SSE 层之上构建一个统一的流式聚合器，将各模型的输出按业务逻辑（如路由规则、置信度筛选）合并到同一个事件流中。在这种情况下，断线续传不仅需要恢复单个模型的推理进度，还需要维护整个聚合状态。建议为每个模型子任务分配独立的进度追踪器，并在全局状态中记录各模型的完成情况，重连时根据 Last-Event-ID 判断哪些模型需要回退、哪些可以继续。
此外，多模型场景下可能出现部分模型成功、部分模型失败的情况。SSE 事件流应支持结构化的状态消息（如 “模型 A 完成”、“模型 B 失败”），前端可以根据这些消息动态调整界面展示，为用户提供清晰的多模型任务进度。这种透明的流式进度机制是提升用户信任感的关键。
监控指标与运维建议
生产环境的 SSE 服务需要建立完善的监控体系。核心监控指标包括：当前活跃连接数、每秒新建连接数、断线重连率、平均首次字节时间（TTFB）、端到端延迟分布。建议为重连率设置告警阈值（如超过 5%），因为高重连率往往预示着网络问题或服务端压力。此外，在 SSE 连接的生命周期中埋点记录各阶段的耗时，有助于定位是模型推理慢、网络传输慢还是代理层超时。
在运维层面，建议对 SSE 服务单独进行容量规划，避免与其它高并发接口争抢连接池资源。同时，确保负载均衡器的健康检查机制不会误杀长连接的 SSE 节点 —— 部分 LB 默认的 HTTP 健康检查会发起 OPTIONS 请求并期望快速响应，这对于 SSE 节点可能不适用。
总结
SSE 作为 LLM 流式输出的核心技术，在 2026 年的多模型协同架构中扮演着关键角色。其稳定性的保障需要从前端重连策略、后端超时配置到代理层参数进行全链路优化。通过为每条消息绑定 ID 实现断线续传、配置各层超时参数、构建心跳检测与指数退避重连机制，开发者可以为用户交付接近实时的流式体验，同时确保系统在网络波动下的鲁棒性。结合完善的监控告警体系，SSE 连接管理将从 “能用” 迈向 “好用”，为大模型应用的体验优化提供坚实的技术底座。
参考资料
- IBM《2026 年塑造 AI 与技术的趋势》：对 2025-2026 年 LLM 工程化趋势的分析
- CSDN 等技术社区关于 SSE 断线重连与超时配置的技术实践