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用@microsoft/fetch-event-source实现可靠的 SSE 对话流：从原理到封装实践

在构建现代 AI 对话应用时，流式响应（Streaming Response）已成为提升用户体验的关键能力——用户不再需要等待数秒才能看到完整回答，而是像真人聊天一样“逐字输出”。而实现这一能力的核心技术之一，就是SSE（Server-Sent Events）。

本文将带你深入理解 SSE，并分享我们在实际项目中如何基于@microsoft/fetch-event-source封装一个健壮、可复用的 SSE 请求工具，解决原生EventSource的诸多痛点。

1. SSE 是什么？

SSE（Server-Sent Events）是一种基于 HTTP 的单向通信协议，允许服务器主动向浏览器客户端推送实时数据。与 WebSocket 不同，SSE 是单工通信（仅服务端 → 客户端），且基于标准 HTTP/HTTPS，天然支持 CORS、缓存、代理等 Web 基础设施。

一个典型的 SSE 响应格式如下：

HTTP/1.1 200 OK Content-Type: text/event-stream Connection: keep-alive Cache-Control: no-cache data: {"content": "你好"} data: {"content": "世界"} event: done data: {"status": "complete"}

每条消息以data:开头，可选带event:类型。浏览器通过监听message或自定义事件名来处理数据。

在大模型对话场景中，后端会将生成的 token 逐个通过data: {...}推送给前端，前端拼接后实时渲染，从而实现“打字机”效果。

2. 原生EventSource有什么缺陷？

虽然浏览器提供了原生EventSourceAPI 来处理 SSE，但在实际项目中，我们发现它存在几个致命短板：

❌ 无法发送 POST 请求（或带 body 的请求）

EventSource构造函数只接受 URL，不支持自定义 method、headers 或 request body。这意味着你无法：

• 在请求体中传递对话历史（messages）
• 设置AuthorizationToken
• 发送 JSON 格式的参数

虽然可通过 URL query 传参，但长度受限且不安全，完全无法满足 LLM 对话的复杂入参需求。

❌ 错误处理机制薄弱

EventSource只提供简单的onerror回调，无法区分是网络错误、服务端业务错误（如配额超限），还是流内容本身的异常。

❌ 无法精细控制连接生命周期

比如：无法在请求发出前 abort，或在特定条件下重连策略不可控。

❌ 不支持流式 JSON 解析的上下文管理

你需要手动拼接data字段、处理换行、解析 JSON，容易出错。

这些限制使得原生EventSource几乎无法用于生产级的 AI 对话流场景。

3. 为什么选择@microsoft/fetch-event-source？

经过调研多个开源方案（如event-source-polyfill、sse.js等），我们最终选定Microsoft 官方出品的@microsoft/fetch-event-source，原因如下：

✅基于fetch实现：天然支持 POST、自定义 headers、request body
✅完全兼容 SSE 协议：正确解析data:、event:、id:、retry:等字段
✅提供 AbortController 支持：可随时取消请求
✅支持自定义 onopen/onmessage/onerror/onclose 钩子：便于集成业务逻辑
✅TypeScript 友好：官方提供类型定义
✅轻量无依赖：仅 ~5KB，无第三方依赖

更重要的是，它模拟了EventSource的行为，但底层使用fetch + ReadableStream，完美绕过了原生 API 的限制。

4. 封装@microsoft/fetch-event-source：打造项目级 SSE 工具

为了在团队中统一使用、降低接入成本，我们对fetchEventSource进行了二次封装，目标是：

• 支持标准 JSON 请求体
• 自动处理流式 JSON chunk
• 提供成功/运行中/错误三种状态回调
• 支持取消请求
• 兼容 BFF 层错误与 SSE 内容错误

封装代码（TypeScript）

// sse.tsimport{fetchEventSource}from'@microsoft/fetch-event-source';classFetchBffErrorextendsError{constructor(message:string){super(message);this.name='FetchBffError';}}constisJSON=(str:string):boolean=>{try{JSON.parse(str);returntrue;}catch{returnfalse;}};exportinterfaceSSEOptions{url:string;data:Record<string,any>;headers?:Record<string,string>;cb:(chunk:any|null,status:'running'|'success')=>void;onError?:(error:{type:'BFF_ERROR'|'SSE_ERROR';message:string})=>void;}exportfunctioncreateSSEStream({url,data,headers={},cb,onError,}:SSEOptions){constcontroller=newAbortController();fetchEventSource(url,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json',Accept:'text/event-stream;charset=UTF-8',...headers,},body:JSON.stringify(data),signal:controller.signal,openWhenHidden:true,// 处理非流式错误（如 BFF 返回 JSON 错误）asynconopen(response){if(response.headers.get('content-type')?.includes('application/json')){constreader=response.body?.getReader();if(reader){const{value}=awaitreader.read();consttext=newTextDecoder().decode(value);if(isJSON(text)){constjson=JSON.parse(text);if(json.code&&json.code!=='200'){onError?.({type:'BFF_ERROR',message:json.message||'请求失败'});controller.abort();}}}}},// 处理流式消息onmessage(msg){if(msg.data&&isJSON(msg.data)){constchunk=JSON.parse(msg.data);// 这里可根据实际后端格式提取 content，例如 OpenAI 格式：// const content = chunk.choices?.[0]?.delta?.content;cb(chunk,'running');}},onclose(){cb(null,'success');// 流结束},onerror(err){if(!err.message?.includes('aborted')){onError?.({type:'BFF_ERROR',message:err.message||'连接异常'});}throwerr;// 阻止自动重连},});return{cancel:()=>controller.abort(),};}

使用示例

// 在 React 组件中使用useEffect(()=>{conststream=createSSEStream({url:'/api/chat/completions',data:{model:'qwen-max',messages:[{role:'user',content:'天空为什么是蓝的？'}],stream:true,},headers:{Authorization:`Bearer${token}`,},cb:(chunk,status)=>{if(status==='running'&&chunk){constcontent=chunk.choices?.[0]?.delta?.content;setContent(prev=>prev+(content||''));}},onError:(err)=>{console.error('对话流错误:',err);toast.error(err.message);},});return()=>{stream.cancel();// 组件卸载时取消请求};},[]);

结语

SSE 是实现 AI 对话流式体验的轻量级利器，而@microsoft/fetch-event-source则解决了原生 API 的关键缺陷。通过合理封装，我们不仅能获得灵活的请求能力，还能统一错误处理、状态管理和生命周期控制。

在我们的项目中，这套方案已稳定支撑日均百万级的对话流请求，兼具性能与可维护性。

附：相关链接

• fetch-event-source GitHub
• MDN: Server-sent events
• OpenAI Streaming Guide