基于 Golang Fiber 实现 AI 领域的 SSE 流式通信实践

HaiGG
514 阅读4分钟

基于 Golang Fiber 实现 AI 领域的 SSE 流式通信实践指南

1. 引言

在现代 AI 应用中,实时流式响应已成为标配。无论是 ChatGPT 这样的对话模型,还是实时语音转写等场景,都需要服务端能够持续地向客户端推送数据。Server-Sent Events (SSE) 技术凭借其简单高效的特点,成为这类场景的理想选择。本文将详细介绍如何使用 Golang Fiber 框架实现 AI 领域的 SSE 流式通信。

2. 技术栈选择说明

2.1 为什么选择 SSE 而不是 WebSocket?

  • SSE 专注于服务器到客户端的单向通信,非常适合 AI 流式输出场景
  • 实现简单,使用标准 HTTP 协议,无需额外的协议支持
  • 自动重连机制,提供更好的容错能力
  • 对服务器资源消耗更小

2.2 为什么选择 Fiber?

  • 高性能的 Go Web 框架
  • 内置优秀的流式处理支持
  • API 设计简洁直观
  • 良好的并发处理能力

3. 完整实现示例

3.1 服务端实现

首先创建基础的项目结构:

mkdir ai-sse-demo
cd ai-sse-demo
go mod init ai-sse-demo

创建主程序文件 main.go:

package main

import (
    "encoding/json"
    "github.com/gofiber/fiber/v2"
    "github.com/gofiber/fiber/v2/middleware/cors"
    "time"
)

// AIResponse 表示AI响应的数据结构
type AIResponse struct {
    Content string `json:"content"`
    Done    bool   `json:"done"`
}

func main() {
    app := fiber.New()

    // 配置CORS
    app.Use(cors.New(cors.Config{
        AllowOrigins: "*",
        AllowHeaders: "Origin, Content-Type, Accept",
    }))

    // 设置路由
    app.Get("/", handleHome)
    app.Get("/stream", handleSSE)

    app.Listen(":3000")
}

// handleHome 返回测试页面
func handleHome(c *fiber.Ctx) error {
    return c.SendFile("./static/index.html")
}

// handleSSE 处理SSE连接
func handleSSE(c *fiber.Ctx) error {
    c.Set("Content-Type", "text/event-stream")
    c.Set("Cache-Control", "no-cache")
    c.Set("Connection", "keep-alive")
    c.Set("Transfer-Encoding", "chunked")

    // 创建通道用于模拟AI响应
    responseChan := make(chan AIResponse)
    
    // 启动模拟AI处理的goroutine
    go simulateAIProcessing(responseChan)

    // 发送SSE数据流
    for response := range responseChan {
        data, err := json.Marshal(response)
        if err != nil {
            continue
        }
        
        if _, err := c.Write([]byte("data: " + string(data) + "\n\n")); err != nil {
            return err
        }
        c.Context().Flush()

        if response.Done {
            break
        }
    }

    return nil
}

// simulateAIProcessing 模拟AI处理过程
func simulateAIProcessing(ch chan AIResponse) {
    defer close(ch)

    responses := []string{
        "你好!我是AI助手",
        "我正在处理你的请求",
        "这是一个流式响应示例",
        "马上就要完成了",
        "处理完成!",
    }

    for i, text := range responses {
        ch <- AIResponse{
            Content: text,
            Done:    i == len(responses)-1,
        }
        time.Sleep(1 * time.Second)
    }
}

3.2 前端实现

创建 static/index.html:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>AI Stream Demo</title>
    <style>
        #output {
            width: 100%;
            height: 300px;
            border: 1px solid #ccc;
            padding: 10px;
            margin-top: 20px;
            overflow-y: auto;
        }
        .message {
            margin: 5px 0;
            padding: 5px;
            border-radius: 5px;
            background-color: #f0f0f0;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>AI Stream Demo</h1>
    <button onclick="startStream()">开始流式响应</button>
    <div id="output"></div>

    <script>
        function startStream() {
            const output = document.getElementById('output');
            output.innerHTML = ''; // 清空之前的内容

            const eventSource = new EventSource('http://localhost:3000/stream');

            eventSource.onmessage = function(event) {
                const response = JSON.parse(event.data);
                
                // 创建新的消息元素
                const messageDiv = document.createElement('div');
                messageDiv.className = 'message';
                messageDiv.textContent = response.content;
                output.appendChild(messageDiv);

                // 自动滚动到底部
                output.scrollTop = output.scrollHeight;

                // 如果收到完成标志，关闭连接
                if (response.done) {
                    eventSource.close();
                }
            };

            eventSource.onerror = function(error) {
                console.error('EventSource failed:', error);
                eventSource.close();
            };
        }
    </script>
</body>
</html>

3.3 运行和测试

  1. 安装依赖:
go mod tidy
  1. 运行服务:
go run main.go
  1. 访问 http://localhost:3000 进行测试

4. 代码详解

4.1 服务端关键点解析

  1. SSE 配置
c.Set("Content-Type", "text/event-stream")
c.Set("Cache-Control", "no-cache")
c.Set("Connection", "keep-alive")

这些头部设置确保了正确的 SSE 连接建立。

  1. 数据流处理
for response := range responseChan {
    data, err := json.Marshal(response)
    if err != nil {
        continue
    }
    
    if _, err := c.Write([]byte("data: " + string(data) + "\n\n")); err != nil {
        return err
    }
    c.Context().Flush()
}

使用通道来处理异步数据流,确保数据能够实时发送到客户端。

4.2 前端关键点解析

  1. EventSource 建立
const eventSource = new EventSource('http://localhost:3000/stream');
  1. 消息处理
eventSource.onmessage = function(event) {
    const response = JSON.parse(event.data);
    // 处理消息...
}

5. 性能优化建议

  1. 连接管理
  • 实现超时机制
  • 添加错误重试策略
  • 控制并发连接数
  1. 内存管理
  • 及时关闭不活跃的连接
  • 使用对象池复用内存
  • 控制消息大小
  1. 网络优化
  • 启用 GZIP 压缩
  • 实现断点续传
  • 使用心跳保活

6. 实际应用场景

  1. AI 对话系统
  • 实时返回 AI 模型的推理结果
  • 支持打字机效果的渐进式显示
  1. 实时语音转写
  • 将语音实时转换为文字
  • 支持中间结果的实时展示
  1. 图像生成进度
  • 展示 AI 绘画的实时进度
  • 返回阶段性的预览图像

7. 总结

我们通过实际的示例，详细介绍了如何使用 Golang Fiber 实现基于 SSE 的 AI 流式响应系统。通过完整的代码示例和实践指南,展示了从服务端到前端的完整实现过程。SSE 技术在 AI 领域有着广泛的应用前景,希望本文能够帮助大家更好地理解和应用这项技术。

wecom-temp-119440-294b9c25f760eccf0fdc406ed11f57f9.jpg

关注公众号,定期更新AI、Python、Golang领域内容

avatar
文章
阅读
粉丝