首页
/ Spring AI项目中SimpleLoggerAdvisor重复订阅导致聊天中断问题分析

Spring AI项目中SimpleLoggerAdvisor重复订阅导致聊天中断问题分析

2025-06-11 09:22:14作者:范垣楠Rhoda

问题现象

在Spring AI项目中,开发者使用SimpleLoggerAdvisor进行日志记录时发现了一个异常现象:每次聊天会话中,向模型发送的请求消息数量会随着聊天次数的增加而递增。具体表现为第一次聊天发送1条消息,第二次发送2条,第三次发送3条,最终导致模型因超出限制而中断。

问题根源分析

通过对代码的审查,我们发现问题的核心在于SimpleLoggerAdvisor的实现方式。该advisor同时实现了StreamAroundAdvisor和CallAroundAdvisor两个接口,但在处理流式响应时存在订阅管理不当的问题。

关键问题点在于aroundStream方法中的响应处理逻辑。当使用MessageAggregator聚合响应时,如果没有正确处理订阅关系,可能会导致多次订阅同一个响应流,从而产生消息重复处理的现象。

技术细节

  1. Advisor链机制:Spring AI中的advisor链允许在请求处理前后插入自定义逻辑。SimpleLoggerAdvisor同时实现了流式和非流式两种处理接口。

  2. 响应订阅问题:在流式处理中,每次订阅Flux都会触发新的请求处理流程。如果聚合器或日志记录逻辑没有妥善管理订阅,就会导致重复处理。

  3. 资源消耗:随着聊天次数的增加,重复订阅会导致请求消息数量呈线性增长,最终超出模型的处理能力限制。

解决方案

要解决这个问题,我们需要重构SimpleLoggerAdvisor的实现,确保:

  1. 单一订阅原则:确保每个响应流只被订阅一次,避免重复处理。

  2. 响应共享:对于需要多次使用的响应流,使用share()cache()操作符来共享订阅。

  3. 清晰的日志记录边界:明确区分请求日志和响应日志的记录时机,避免交叉影响。

优化后的实现建议

@Override
public Flux<AdvisedResponse> aroundStream(AdvisedRequest advisedRequest, StreamAroundAdvisorChain chain) {
    // 记录请求日志
    advisedRequest.messages().forEach(message -> {
        logger.info("request: {}", message);
    });
    
    // 获取响应流并共享订阅
    Flux<AdvisedResponse> sharedResponses = chain.nextAroundStream(advisedRequest).share();
    
    // 附加响应处理逻辑
    return sharedResponses
        .doOnNext(response -> {
            if (response.isLast()) {
                logger.info("token使用量,response: {}", 
                    response.response().getMetadata().getUsage());
            }
        });
}

最佳实践

  1. 避免多重继承:除非必要,advisor最好只实现一种处理接口(流式或非流式)。

  2. 谨慎使用聚合器:MessageAggregator等工具需要特别注意订阅管理。

  3. 性能监控:实现日志记录功能时,应同时监控其对系统性能的影响。

  4. 资源清理:确保所有响应流都有适当的终止处理,避免资源泄漏。

总结

Spring AI项目中的advisor机制提供了强大的扩展能力,但也需要开发者理解响应式编程的基本原则。通过正确处理流式响应的订阅关系,可以避免类似SimpleLoggerAdvisor导致的重复消息问题。在实现自定义advisor时,应当特别注意响应式流的生命周期管理,确保系统的稳定性和可靠性。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8