豆包大模型流式输出需开启stream: true并正确处理SSE格式：按行解析data:前缀、用WebClient而非RestTemplate、设置MediaType.TEXT_EVENT_STREAM、绑定WebSocket生命周期、缓冲delta.content避免重复。
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stream: true 是豆包大模型流式输出的开关，开就流，关就等全部生成完再返回。它确实支持，而且是 OpenAI 兼容接口风格，不是噱头，生产环境已跑稳数月。
豆包流式接口返回的是 SSE 格式，不是纯 JSON
你调用时传了 stream: true，但后端收到的响应体不是一整块 JSON，而是一行行以 data: 开头的文本片段，结尾还有 [DONE]。如果直接用 ObjectMapper.readValue() 去解析整段响应，会报 JsonParseException —— 因为它根本不是合法 JSON。
正确做法是按行读取、剥离前缀、再逐段 JSON 解析：
String line = reader.readLine();
if (line != null && line.startsWith("data: ")) {
String jsonStr = line.substring(6).trim();
if (!"[DONE]".equals(jsonStr)) {
ChatCompletionChunk chunk = objectMapper.readValue(jsonStr, ChatCompletionChunk.class);
// 处理 content 字段，推给 WebSocket 客户端
}
}漏掉这一步，你会看到前端“卡住”或只显示第一段，后续数据全丢。
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Spring Boot 后端必须用 WebClient 而非 RestTemplate
RestTemplate 是阻塞式 HTTP 客户端，不支持异步流式响应处理；它会一直等到整个响应体收完才交给你，彻底废掉流式意义。
使用豆包（火山引擎 Ark）生成图片或视频并保存本地。用户提及“豆包生图/图片/生视频/视频”、“Doubao”、“Seedance”、“火山引擎图片/视频”时触发。
必须换 WebClient，并配合 Flux<ClientResponse> 或 bodyToFlux() 订阅字节流：
- 用
WebClient.builder().codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().maxInMemorySize(10 * 1024 * 1024)).build()防止大 token 流触发内存限制 - 响应类型要设为
MediaType.TEXT_EVENT_STREAM - 别在
flatMap里做耗时操作（如数据库写入），否则会拖慢流速甚至背压溢出
前端 WebSocket 连接断开后，豆包请求不能继续挂着
WebSocket 连接断开 ≠ HTTP 请求自动取消。如果你用 WebClient 发起豆包流式请求后，用户刷新页面或网络中断，WebSocketSession 关闭了，但后端那个 WebClient 的 HTTP 连接可能还在傻等豆包返回——既浪费线程，又占着连接池，还可能导致超时堆积。
必须显式绑定生命周期：
- 在
WebSocketSession的afterConnectionClosed回调里，触发WebClient请求的cancel() - 或者更稳妥：把
WebClient请求包装进Mono，用onTerminateDetach()+doFinally()确保清理 - 加个
timeout(Duration.ofSeconds(60))双保险，避免豆包侧偶发 hang 住
流式内容拼接时，别直接拼 chunk.delta.content
豆包流式返回的每个 ChatCompletionChunk 中，delta.content 是增量片段，不是完整句子。比如：
第一次： "今天"
第二次："天气"
第三次："真好"
如果你不做缓冲、直接往页面 innerText 上追加，用户会看到“今天今天天气今天天气真好”，因为没清空旧状态。
正确做法是维护一个 StringBuilder 或前端用 textContent 替换而非 append，且注意处理 null 或空字符串的 delta.content（豆包在思考间隙可能发空 chunk）。
流式不是加个 stream: true 就完事，真正难的是让每一段字都“准时、不重、不丢、不卡”地穿过 WebSocket 推到用户屏幕上。中间任何一个环节缓冲错位、取消遗漏、解析越界，都会导致文字乱跳、重复、截断——而这些故障往往只在高并发或弱网下才暴露。
