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背景:公司平台要加一个客服功能,我选了deepseek,便宜稳定,测试环境没问题,上线后高峰期系统变慢,监控一看tomcat连接池用满了,排查发现AI流式请求高峰期20个并发,每个占连接15秒,需要300个连接,但连接池只有200个,而且跟业务请求公用,AI请求把连接池占满,业务请求进不来,测试环境没问题, 生产环境高峰期系统变慢, 今年做大模型接入的,应该都会遇到.

今天,聊一下java接入大模型会遇到的一些坑

2026 年国内主流接入方案有三种：第一种是国产 API（如 DeepSeek、通义千问、文心一言），优势是国内访问稳定、价格低廉（DeepSeek V3 约 1 元 / 100 万 TOKEN），为多数公司选择；第二种是本地部署开源模型（如 Qwen、ChatGLM），数据不出内网适合金融医疗等安全敏感场景，但需 A100 显卡等高昂硬件成本；第三种是代理 OpenAI 或 Claude，存在随时被封风险，生产环境不推荐。结论:大部分公司选择第一种,国产API.

流式请求连接池占满问题

AI 流式请求与普通接口不同，普通接口 0.5 秒内处理完即释放连接，而 AI 流式需持续推送 15-20 秒，期间连接被持续占用。案例：业务接口 QPS100 响应 0.5 秒需 50 个连接，AI 接口 QPS20 响应 15 秒则需 300 个连接，若连接池共 200 个且与业务共用，会导致业务请求阻塞。解决方案包括：第一个办法, 临时加大连接池（但会占用更多内存）但这只是治标不治本的方法、第二个办法, 改异步架构, WebFlux跟我们之前使用的SpringMVC不一样,SpringMVC是一个请求占一个线程,现成等着AI响应回来,200个线程就只能同时处理200个请求, 采用 WebFlux 响应式架构（一个线程可处理多个请求，无需等待 AI 响应）、 AI开始推送了,线程不等了 ,去处理别的请求, AI推一段回来,现成去处理一下, 这样的话几十个线程就能处理几百个AI流式请求.而且WebFlux 底层连接管理用的netty,比tomcat高效. 建议独立部署 AI 服务（与业务接口物理隔离，避免互相影响）, AI服务用WebFlux,其他服务继续用MVC, 互不影响, 而且这样AI服务挂了,不影响业务。

未限流导致成本失控

大模型按 TOKEN 计费，未限流可能导致成本剧增，如内测阶段链接被分享到论坛，一晚上产生 10 万元费用。需实施三层限流：

• 用户级限流（每个用户每天最多提问 100 次）、

• 接口级限流（如用 Sentinel 限制 QPS 为 50）、

• TOKEN 级限流（单次请求最多 4000 TOKEN，超限截断）。

• 同时需加成本监控，每天消耗超 500 元即报警。

重试与降级机制缺失

国产 API 存在不稳定情况（如 DeepSeek 429 限流、通义千问 502 错误、文心一言超时），需通过重试、熔断、降级保障可用性。

• 重试采用 Spring Retry，最多重试三次并指数退避（1 秒、2 秒、4 秒）；

• 熔断使用 Resilience4j，连续失败 1 次则熔断 5 分钟；

• 降级在熔断后返回预设回复（如 “AI 助手暂时繁忙，请稍后再试”）。

上下文管理不当导致 TOKEN 爆炸

大模型无状态，需携带历史对话，但全量携带会导致 TOKEN 数爆炸。DeepSeek 上下文窗口为 64K TOKEN，约 50 轮对话即满。

解决方案：采用滑动窗口保留最近 10 轮对话，老对话丢弃；对历史对话进行上下文压缩，总结为摘要（如将 Java 性能优化咨询压缩为 200 TOKEN 摘要）；用 Redis 存储对话历史，key 为用户 ID，过期时间 24 小时。

内容审核缺失引发违规风险

大模型可能生成政治敏感、暴力色情、诈骗话术等有害内容，导致账号被封或承担法律责任。需实施双层审核：

• 输入审核（用户提问前通过敏感词过滤，可使用阿里云内容安全或腾讯天域 API）；

• 输出审核（AI 回复前再次审核，防止 AI 被绕过生成危险内容），高风险内容需人工复审，定期检查。

完整实战方案总结

选型推荐 DeepSeek 或通义千问；架构上独立部署 AI 服务，采用 WebFlux 响应式框架；实施用户级、接口级、TOKEN 级三层限流；通过 Spring Retry 和 Resilience4j 实现重试、熔断、降级；上下文管理采用滑动窗口 + Redis 存储，定期清理；接入阿里云或腾讯云内容安全 API 进行输入输出审核，异常情况人工介入；监控成本、QPS、错误率等指标，确保系统稳定可控。

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