如何使用 SseEmitter 實現 Spring Boot 后端的流式傳輸和前端的數據接收
使用 SseEmitter 實現 Spring Boot 后端的流式傳輸和前端的數據接收
在構建現代 Web 應用時,實時數據推送是一個非常重要的需求,比如 AI 對話流式響應、實時通知推送等。而在 Spring Boot 中,SseEmitter 是一個非常方便的工具,它可以讓后端向前端進行流式數據傳輸(Server-Sent Events,簡稱 SSE)。本文將介紹如何使用 SseEmitter 創(chuàng)建流式傳輸,并實現后端與前端的高效交互。
1. 什么是 SseEmitter?
SseEmitter 是 Spring Web 提供的一個用于服務器推送事件(SSE, Server-Sent Events)的工具。它可以讓服務器端不斷向客戶端推送數據,而不需要客戶端不斷輪詢。
相比于 WebSocket,SSE 具有以下優(yōu)點:
- 基于 HTTP 連接,無需額外的協議支持,前端可以直接使用
EventSource進行接收。 - 支持自動重連,如果連接斷開,瀏覽器會自動嘗試重新建立連接。
- 更適合單向推送數據的場景,如 AI 生成流式文本、服務器消息推送等。
2. 在 Spring Boot 中使用 SseEmitter
2.1 添加依賴
如果你的項目使用的是 Spring MVC,無需額外的依賴。但如果你使用的是 Spring WebFlux,請確保你的 pom.xml 中包含以下依賴(僅 WebFlux 需要):
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>2.2 創(chuàng)建后端流式接口
java的代碼示例如下:
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
@GetMapping("/stream")
public SseEmitter streamResponse() {
SseEmitter emitter = new SseEmitter(0L); // 0L 表示永不超時
Executors.newSingleThreadExecutor().execute(() -> {
try {
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
emitter.send("消息 " + i);
Thread.sleep(1000); // 模擬延遲
}
emitter.complete();
} catch (Exception e) {
emitter.completeWithError(e);
}
});
return emitter;
}
}3. 前端如何接收流式數據
?? 使用 fetch 處理 SSE(流式數據),fetch 默認不會處理流式數據,因此我們需要手動解析 ReadableStream 以逐步接收數據。
? 前端代碼(基于 fetch/infetch)
async function fetchStreamData() {
const response = await fetch("/api/chat/stream");
// 確保服務器支持流式數據
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP 錯誤!狀態(tài)碼: ${response.status}`);
}
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder("utf-8");
// 讀取流式數據
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
// 解碼并輸出數據
const text = decoder.decode(value, { stream: true });
console.log("收到數據:", text);
}
console.log("流式傳輸完成");
}
// 調用流式請求
fetchStreamData().catch(console.error);?? 為什么使用 fetch + ReadableStream?
- 兼容性更好:fetch API 是現代瀏覽器的標準方法,相比 EventSource 可處理更多類型的流式數據(如 JSON、HTML、二進制)。
- 更靈活:可以手動控制數據讀取,支持自定義解析方式。
- 適用于 AI 大模型返回:如果你的后端是 ChatGPT/DeepSeek API 這樣的 AI 接口,fetch + stream 是最佳方式。
到此這篇關于使用 SseEmitter 實現 Spring Boot 后端的流式傳輸和前端的數據接收的文章就介紹到這了,更多相關Spring Boot SseEmitter流式傳輸和數據接收內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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