链载Ai

标题: 大模型推理主战场：什么才是通信协议标配？ [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 7 小时前
标题: 大模型推理主战场：什么才是通信协议标配？

DeepSeek 加速了模型平权，随之而来的是大模型推理需求的激增，大模型性能提升的主战场从训练转移到了推理。推理并发的提升，将催生计算、存储、网络、中间件、数据库等领域新的工程化需求。

本文将分享 SSE 和 WebSocket 这两个大模型应用的标配网络通信协议，一起重新认识下这两位新时代里的老朋友。

目录：

• SSE 和 WebSocket 是什么？
• 大模型应用出现前的主流网络通信协议是什么？
• 为什么大模型应用没有沿用 Web 类应用的主流通信协议？
• 为什么 SSE 和 WebSocket 更适合支持大模型应用？
• 实时通信协议的技术挑战和应对方案

• What's Next？

SSE 和 WebSocket 是什么？

SSE（Server-Sent Events，服务器推送事件）是一种基于 HTTP 的网络通信协议，允许服务器向客户端单向推送实时数据。户端和服务端之间需要频繁地传输生成的内容。支持服务器可以一边生成结果，一边分块发送给客户端，这样用户就能逐步看到生成的内容，而不是等待服务端处理完所有内容才能看到。主要特点

• 高效的单向通信：转为服务端到客户端的单向通信所设计，完美匹配大模型场景（客户端发送一次请求，服务端持续返回流式结果）。
• 低延迟：每次生成一个逻辑段落或标记（token）即可立即推送，避免传统 HTTP 请求-响应模式的长等待。
• 轻量协议：基于HTTP/HTTPS，无需额外协议握手（如 WebSocket 的双向协商），减少连接开销。

WebSocket 是一种网络通信协议，允许在客户端和服务器之间建立全双工、持久的连接，实现实时、双向的数据传输。不同于 SSE，WebSocket 连接一旦建立，双方可以随时发送数据，实效性更强，即无须等待服务端返回内容，客户端就能发起请求，适用于多人在线游戏操作实时同步、社交软件的聊天室、在线文档多人同时编辑等。主要特点是：

• 全双工通信：客户端和服务器可以同时发送和接收数据。

• 持久连接：连接建立后保持打开状态，直到主动关闭。
• 低延迟：数据可以即时传输，适合实时应用。

大模型应用出现前的主流网络通信协议是什么？

大模型应用出现前，互联网在线应用以 Web 类应用为主，基于浏览器运行，通常通过 HTTP/HTTPS 协议与服务器通信，例如电商应用、新零售/新金融/出行等交易类应用，教育、传媒、医疗等行业应用，以及公共网站、CRM 等企业内部应用，适用范围非常广泛。其中，HTTPS 是 HTTP 的安全版本，通过 SSL/TLS 协议，对传输数据进行加密保护，加解密过程中会带来一些性能损耗。

从 API 管理的视角，看不同类型的网络通信协议

HTTPS 是一种无状态的、应用层的协议，用于在客户端（如浏览器）和服务器之间传输超文本（如 HTML 文件、图片、视频等），具有以下特点：

• 基于请求-响应模型。

• 无状态：每次请求都是独立的，服务器不会保存客户端的状态。
• 数据加密，防止数据被窃听或篡改；身份验证，确保客户端与正确的服务器通信；数据完整性，防止数据在传输过程中被修改。（HTTP 是明文传输）

优势是：

• 简单易用：HTTP 协议设计简单，易于实现和使用。

• 广泛支持：几乎所有浏览器、服务器和开发框架都支持 HTTP。
• 灵活性：支持多种数据格式（如 JSON、XML、HTML）和内容类型。
• 无状态：简化了服务器的设计，适合分布式系统。

• 安全和合规性：通过加密技术保护数据传输，防止窃听和篡改；符合现代网络安全标准（如 GDPR、PCI DSS）。

这里我们以 TLS 1.3 为例，通过一张图了解下 HTTPS 在客户端和服务端之间的握手过程。（TLS 1.3 简化了以往的握手过程，性能损耗更小、响应更快）

为什么大模型应用没有沿用 Web 类应用的主流通信协议？

不同类型的大模型应用，对网络通信的需求不尽相同，但几乎都离不开以下需求：

• 实时对话：用户与模型进行连续交互，模型需要即时响应。例如通义千问，HIgress 官网的答疑机器人，都是需要依据客户问题，即时做出响应。

• 流式输出：大模型生成内容时，逐字或逐句返回结果，而不是一次性返回。但是钉钉、微信等应用，两个人相互对话时，采用的就不是流式输出了，文字等内容都是一次性返回的。
• 长时任务处理：大模型可能需要较长时间处理复杂任务，同时需要向客户端反馈进度，尤其是处理长文本、以及图片、视频等多模态内容；这是因为依赖大模型计算的响应，要比依赖人为写入的业务逻辑的响应，消耗的资源多的多，这也是为什么大模型的计算要依靠 GPU，而非 CPU，CPU 在并行计算和大规模矩阵计算上远不如 GPU。
• 多轮交互：用户与模型之间需要多次往返交互，保持上下文。这是大模型应用保障用户体验的必备能力。

这些场景对实时性和双向通信有较高要求，沿用 Web 类应用的主流通信协议- HTTPS，将出现以下问题：

• 仅支持单向通信，即请求-响应模型，必须是客户端发起时，服务端才能做出响应，无法进行双向通信，导致无法支持流式输出，无法处理长时任务。

• 客户端每次发出请求都需要重新建立连接，延迟增加，导致无法支持实时对话。
• HTTPS 是一种无状态的通信协议，每次请求都是独立的，服务端不会保存客户端的状态，即便客户端可以在每次请求时重复发送上下文信息，但会带来额外的网络开销，导致无法高效的支持多轮交互场景。

虽然 HTTPS 已经发展到 HTTPS/2 和 HTTPS/3，在性能上了有了提升，但是面对大模型应用这类对实时性要求较高的场景，依旧不够原生，并未成为这类场景下的主流通信协议。

为什么 SSE 和 WebSocket 更适合支持大模型应用？

SSE 的工作流程如下：

1. 客户端发起 SSE 连接

• 客户端通过 JavaScript 的EventSourceAPI 向服务器发起 HTTP 请求。

• 请求头中包含Accept: text/event-stream，表明客户端支持 SSE 协议。
• 示例代码：

consteventSource=newEventSource('https://example.com/sse-endpoint');

2. 服务器返回 HTTP 响应

• 服务器响应头中必须包含以下字段：

• Content-Type: text/event-stream：表明响应内容为 SSE 数据流。

• Cache-Control: no-cache：禁用缓存，确保数据实时更新。
• Connection: keep-alive：保持长连接。

• 示例响应头：

HTTP/1.1200OKContent-Type:text/event-streamCache-Control:no-cacheConnection:keep-alive

3. 服务器推送数据流

• 服务器通过 HTTP 长连接持续推送数据，每条消息以data:开头，以两个换行符\n\n结束。
• 示例数据流：

data: {"message": "Hello"}
data: {"message": "World"}

4. 客户端处理数据

• 客户端通过EventSource的onmessage事件监听服务器推送的数据。
• 示例代码：

eventSource.onmessage=(event)=>{console.log('Receiveddata:',event.data);};

5. 连接关闭或错误处理

• 如果连接中断（如网络问题），客户端会自动尝试重新连接。

• 服务器可以通过发送retry:字段指定重连时间（毫秒）。

• 示例重连设置：

retry:5000

我们可以通过下方方式验证大模型 APP 使用的网络通信协议：

• 调用 API 并检查响应头：
  使用stream=True参数请求流式响应，通过开发者工具或curl查看返回的Content-Type，若为text/event-stream，则明确为 SSE。
  示例命令：

curl-XPOST"https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"\-H"Authorization:BearerYOUR_KEY"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"stream":true}'\-v#查看详细响应头

预期输出：

<HTTP/1.1200OK<Content-Type:text/event-stream<Transfer-Encoding:chunked

• 数据格式验证：
  流式响应的数据体格式为data: {...}\n\n，符合 SSE 规范[1]。
  示例响应片段：

data:{"id":"123","choices":[{"delta":{"content":"Hi"}}]}data:[DONE]

WebSocket 的工作流程如下：

1. 客户端发起 WebSocket 握手请求

• 客户端通过 HTTP 请求发起 WebSocket 握手，请求头中包含以下字段：

• Upgrade: websocket：表明客户端希望升级到 WebSocket 协议。
• Connection: Upgrade：表明客户端希望升级连接。
• Sec-WebSocket-Key：随机生成的 Base64 编码字符串，用于握手验证。

• 示例请求头：

GET/ws-endpointHTTP/1.1Host:example.comUpgrade:websocketConnection:UpgradeSec-WebSocket-Key:dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ==Sec-WebSocket-Version:13

2. 服务器返回 WebSocket 握手响应

• 服务器验证客户端的握手请求，并返回 HTTP 101 状态码（Switching Protocols），表示协议升级成功。
• 响应头中包含以下字段：

• Upgrade: websocket：确认协议升级。
• Connection: Upgrade：确认连接升级。
• Sec-WebSocket-Accept：基于客户端的Sec-WebSocket-Key计算的值，用于验证握手。

• 示例响应头：

HTTP/1.1101SwitchingProtocolsUpgrade:websocketConnection:UpgradeSec-WebSocket-Accept:s3pPLMBiTxaQ9kYGzzhZRbK+xOo=

3. WebSocket 连接建立

• 握手成功后，HTTP 连接升级为 WebSocket 连接，客户端和服务器可以通过 WebSocket 协议进行双向通信。
• 连接基于 TCP，支持全双工通信。

4. 数据传输

• 客户端和服务器通过 WebSocket 协议发送和接收数据帧（Frame）。数据帧可以是文本或二进制格式。
• 文本帧：用于传输 JSON、字符串等文本数据。

{"message":"Hello"}

• 二进制帧：用于传输图片、音频、视频等二进制数据。

[0x01,0x02,0x03]

5. 连接关闭

• 客户端或服务器可以主动发送关闭帧（Close Frame）来终止连接。
• 关闭帧包含关闭状态码和原因（可选）。
• 示例关闭帧：

CloseFrame:-Code:1000(NormalClosure)-Reason:"Connectionclosedbyclient"

例如 OpenAI 的 Realtime API （适用于对实时性要求更高的场景，客户端在不需要等待服务端发送完内容后就能发起请求），推荐基于 WebSocket 协议，以支持低延迟的多模态交互，包括文本和音频输入输出。具有以下特征：[2]

• 基于事件的通信：Realtime API 通过 WebSocket 进行有状态的事件驱动交互，客户端和服务器之间通过发送和接收 JSON 格式的事件进行通信135。
• 持久连接：WebSocket 协议使得 API 能够保持一个持续的双向连接，允许即时的数据流动，这对于实时对话和交互至关重要。
• 多模态支持：该 API 不仅支持文本输入，还可以处理音频数据，提供更加丰富和自然的用户体验。

可见，SSE 和 WebSocket 均能较好的支持大模型应用的实时性需求，前者更加轻量化，后者因为是双向通信在实时性要求更高的场景更有优势。这里我们通过一张表来比对下各个协议的特点。

特性	HTTP/1.1	HTTP/2	SSE	WebSocket
协议基础	基于 TCP，文本协议	基于 TCP，二进制协议	基于 HTTP/1.1 或 HTTP/2	基于 TCP，独立的全双工协议
通信模式	请求-响应	请求-响应	单向（服务器 → 客户端）	双向（服务器↔客户端）
连接复用	不支持（默认短链接）	支持（多路复用）	支持（基于 HTTP/1.1 或 HTTP/2）	支持（长连接）
头部压缩	不支持	支持（HPACK 压缩）	依赖底层 HTTP 协议	不支持
数据格式	文本	二进制	文本	文本或二进制
延迟	较高（队头阻塞问题）	较低（多路复用解决队头阻塞）	低（服务器主动推送）	极低（全双工实时通信）
断线重连	需手动实现	需手动实现	支持自动重连	需手动实现
适用场景	传统网页、API 请求	高性能网页、API 请求	实时通知、日志流、进度更新	实时聊天、在线游戏、协同编辑
安全性	需 HTTPS 加密	需 HTTPS 加密	需 HTTPS 加密	需 WSS（WebSocket Secure）加密
协议升级	无需升级	无需升级	无需升级	需要协议升级（HTTP → WebSocket）
典型应用	静态资源加载、表单提交	流媒体、多资源并行加载	一问一答的大模型应用	在线游戏、多人协作、实时性要求更高的大模型应用场景

总结来看，HTTP/1.1 适合传统网页和简单 API 请求，但性能较低。HTTP/2 适合现代高性能网页，解决了 HTTP/1.1 的队头阻塞问题，SSE 适合服务器主动推送实时数据的场景，如一问一答的大模型应用，WebSocket 适合需要双向实时通信的场景如在线游戏、多人协作、实时性要求更高的大模型应用场景（随时可以打断生成过程进行追问的场景，例如大模型实时辩论平台）。

此外，WebRTC 也广泛应用于大模型应用场景，例如，当调用 Realtime API 时，OpenAI 官方推荐使用 WebSocket 或 WebRTC[3]。

实时通信协议的技术挑战和应对方案

虽然 SSE 和 WebSocket 的特点，天然适合处理游戏、社交、大模型应用等有处理实时通信的场景。但是用户体量扩大后，依旧会遇到一些工程化上的技术挑战。

如果把数据比作货物，HTTPS 是小型渡轮，适合短距离、少量的货物运输，SSE 和 WebSocket 则是大型货轮，适合长距离、大批量的货物运输。此时，网关是负责连接陆地和水域的中转大厅，控制船只的秩序和方向（路由、负载均衡），对货船进行安全检查（身份验证），还设置了应急和备用通道（流量管控、高可用保障）等。由于大型货轮不间断（长连接）的进入中转大厅，且单次访问数据量大、访问用户多，对扮演管理 SSE 和WebSocket 的连接建立和维护的网关，提出了更高的要求。

以下罗列了具体的挑战和网关层的应对方案，方案部分仅供参考，工程上的问题没有唯一的答案，应结合业务和技术团队的实际情况，选择适合自己的方案。

软件变更和服务扩缩容导致的稳定性风险

技术挑战：

• 越是高速发展的应用，越是新兴应用，软件变更频率越高，网关升级是软件变更的重要组成部分。但是，网关的升级通常涉及服务重启、配置变更或网络切换等作用，这会直接影响 SSE 和 WebSocket 连接的稳定性。
• 服务扩容过程中（增加实例），现有的 SSE 和 WebSocket 可能无法连接到新实例，服务缩容过程中（减少实例），现有的 SSE 和 WebSocket 可能会因服务的下线而被强制关闭，这些对实时性要求比较高的应用，例如游戏、大模型实时聊天，都会带来用户体验的下降。

应对方案：

• 无损上下线能力：该能力在微服务变更时，应用比较广泛，可以有效降低版本发布和扩缩容的稳定性风险。常见于云产品的商业能力。例如，阿里云的云原生 API 网关提供了面向 HTTPS/WebSocket 的微服务治理能力。
• 客户端重连机制：在客户端设计自动重连机制，减少中断影响，和无损上下线一样，使用心跳包检测连接状态，一旦中断自动重连，此外，还可以在服务器端记录已发送的数据，实现断点续传。
• 协议切换机制：在 SSE 和 WebSocket 不可用时，回退到长轮询（Long Polling），不过这个依赖于网关本身是否支持这些长连接。
  

大带宽导致内存快速上涨的稳定性风险和带宽成本

技术挑战：

大模型经常需要处理长文本、以及图片、视频等多模态内容，对带宽的消耗远超 Web 类应用，导致内存快速上涨，同时带来更高的带宽成本。

应对方案：

选择支持流式处理的网关（如 Higress），将生成的内容分块传输，减少单次传输的数据量。同时，采用压缩算法（如 Gzip），减少数据传输量，控制带宽成本。阿里云云原生 API 网关即将上线软硬一体化的内容压缩方案，带宽传输成本可下降20%+。

高延时导致防范恶意攻击的资源成本增高

技术挑战：相比 Web 类应用，大模型应用推理时消耗的计算资源更多。例如发生 DDoS 攻击时， Web 类应用应对攻击会消耗1:1的计算资源，大模型应用则会消耗1:x(x 远大于1) 的后端资源，导致大模型应在面对恶意攻击时，更加脆弱。

应对方案：在网关层部署立体的防护措施，包括认证鉴权、安全防护、流量管控等。

• 认证鉴权：对来自客户端的请求，进行合规性的校验。基于具体的业务需求，选择第三方的认证协议，从我们服务的客户经验上看，选择OAuth2、JWT 的居多。

• 安全防护：通过 IP 限制，或者基于URL、请求头等特征，设计安全防护措施。
• 流量管控：基于 URL 参数、HTTP 请求头、客户端 IP 地址、消费者名称或 Cookie 中的 Key，进行 token 级别的限流。

Higress 和商业版云原生 API 网关提供了丰富的开箱即用的插件，降低了用户的开发、适配和维护成本。如下是产品的插件市场。

这些防护措施，不仅能提升面对恶意攻击系统的健壮性，在面对外部不规则流量时，还能提升系统的稳定性。

What's Next？

大模型应用除了带来了 SSE 和 WebSocket 的使用频率越来越高，也在助推 API First 的理念。以往，在线应用都是通过 Service 来对外暴露提供能力，但大模型应用将通过 API 对外提供服务能力，除了基模类厂商已经通过提供 API 来服务广大开发者群体，大模型应用类厂商也开始提供 API 服务。

例如，近日 Perplexity 将面向企业客户和开发人员推出其 AI 搜索的 API 服务——基础版 Sonar 和高级版 Sonar Pro，以允许企业和开发人员把 Perplexity 的生成式 AI 搜索工具构建到自己的应用中去。

这样做的好处是：第一，Perplexity 可以因此让自己的 AI 搜索无处不在，而不只局限在它的应用与网站里。一个案例是其客户 Zoom：Sonar 允许 Zoom 的 AI 聊天机器人根据带有引文的网络搜索提供实时答案，而不需要 Zoom 的视频用户离开聊天窗口。

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