deepseek封装结合websocket实现与ai对话

项目概述与设计思路

在现代Web应用中，集成AI对话能力可以显著提升用户体验。本项目采用分层架构设计，将WebSocket实时通信与DeepSeek AI服务解耦，实现了可维护、可扩展的智能对话系统。

核心设计理念

• ​接口隔离原则​：通过接口定义服务契约，便于后续实现替换
• ​单一职责原则​：每个类只负责特定功能模块
• ​实时通信​：利用WebSocket实现低延迟的双向数据交换

详细代码解析

1. 服务层接口设计 - 定义AI服务契约

package com.qcby.websocket.service;import java.io.IOException;public interface DeepSeekService {// 核心方法：向DeepSeek API发送问题并获取响应String getDeepSeekResult(String question) throws IOException;
}

​设计意图​：

• 定义标准的AI服务接口，为后续可能的服务替换（如切换为其他AI提供商）提供便利
• throws IOException 明确声明可能出现的网络异常，强制调用方处理

2. 服务层实现 - DeepSeek API集成

package com.qcby.websocket.service.Impl;import com.qcby.websocket.service.DeepSeekService;
import okhttp3.*;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.io.IOException;@Service  // Spring注解，将该类声明为服务层组件
public class DeepSeekServiceImpl implements DeepSeekService {@Overridepublic String getDeepSeekResult(String question) throws IOException {// 1. 创建HTTP客户端实例OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build();// 2. 设置请求内容类型为JSONMediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");// 3. 构造符合DeepSeek API要求的请求体String jsonBody = String.format("{\n"+ "  \"model\": \"deepseek-chat\",\n"      // 指定使用的模型+ "  \"messages\": [\n"                    // 对话消息数组+ "    {\"role\": \"user\", \"content\": \"%s\"}\n"  // 用户消息+ "  ],\n"+ "  \"temperature\": 0.7,\n"    // 控制回复随机性（0-1）+ "  \"top_p\": 0.8\n"           // 核采样参数，控制词汇选择范围+ "}", question);// 4. 创建请求体对象RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, jsonBody);// 5. 构建完整的HTTP请求Request request = new Request.Builder().url("https://api.deepseek.com/chat/completions")  // API端点.method("POST", body)              // POST请求.addHeader("Content-Type", "application/json")     // 请求头.addHeader("Accept", "application/json").addHeader("Authorization", "Bearer yourToken")    // 认证令牌.build();// 6. 执行请求并获取响应Response response = client.newCall(request).execute();// 7. 返回响应体内容return response.body().string();}
}

​关键技术点详解​：

​请求参数说明​：

• temperature：值越大回复越随机有创意，值越小回复越确定保守
• top_p：累计概率阈值，影响词汇选择的多样性

​HTTP客户端选择​：

• 使用OkHttp而非Spring的RestTemplate，因为OkHttp在处理大量并发请求时性能更优
• OkHttp支持连接池复用，减少TCP握手开销

3. WebSocket消息处理器 - 实时通信核心

@Component  // Spring组件注解，纳入IoC容器管理
public class ChatHandler implements WebSocketHandler {@Autowired  // 依赖注入，Spring自动装配DeepSeekService实例private DeepSeekService deepSeekService;/​**​* 用户会话管理Map* Key: session.getId() - 会话唯一标识* Value: WebSocketSession - 活跃的WebSocket会话对象* static修饰确保所有ChatHandler实例共享同一会话集合*/public static final Map<String,WebSocketSession> USERSOCKETSESSION = new HashMap<>();/​**​* 连接建立成功回调* 当客户端成功建立WebSocket连接时触发*/@Overridepublic void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {System.out.println("新用户连接，会话ID：" + session.getId());// 将新会话存入管理Map，便于后续消息定向发送USERSOCKETSESSION.put(session.getId(), session);}/​**​* 核心消息处理方法* 当客户端发送消息到服务端时触发*/@Overridepublic void handleMessage(WebSocketSession session, WebSocketMessage<?> message) throws Exception {System.out.println("接收到来自会话[" + session.getId() + "]的消息：" + message.getPayload().toString());// 步骤1：JSON反序列化 - 将客户端消息转换为Message对象Message meg = GsonUtils.fromJson(message.getPayload().toString(), Message.class);String question = meg.getMessage();// 步骤2：调用AI服务 - 将用户问题发送给DeepSeekString answer = deepSeekService.getDeepSeekResult(question);// 步骤3：解析DeepSeek API响应JSONObject jsonObject = new JSONObject(answer);        // 将JSON字符串转换为对象JSONArray choices = jsonObject.getJSONArray("choices"); // 获取choices数组JSONObject choicesAnswer = choices.getJSONObject(0);   // 获取第一个选择JSONObject messageAnswer = choicesAnswer.getJSONObject("message"); // 获取消息内容String content = messageAnswer.getString("content");   // 提取最终回复文本System.out.println("AI回复内容：" + content);// 步骤4：检查会话状态并返回响应if(session.isOpen()){  // 重要：发送前检查连接是否仍然有效// 构造TextMessage对象并发送给客户端session.sendMessage(new TextMessage(content));}}/​**​* 群发消息功能 - 向所有在线用户广播消息* 适用于公告、系统通知等场景*/public void sendMessageToAll(Message message) throws IOException {// 遍历所有活跃会话for (Map.Entry<String, WebSocketSession> entry : USERSOCKETSESSION.entrySet()){final WebSocketSession webSocketSession = entry.getValue();// 检查会话有效性后再发送if(webSocketSession.isOpen()){// 将Message对象序列化为JSON字符串webSocketSession.sendMessage(new TextMessage(GsonUtils.toJson(message)));}}}/​**​* 私聊功能 - 向指定用户发送消息* @param userId 目标用户的会话ID*/public void sendMessageToUser(String userId, Message message) throws IOException {// 根据用户ID从会话Map中查找对应会话WebSocketSession webSocketSession = USERSOCKETSESSION.get(userId);if(webSocketSession != null && webSocketSession.isOpen()){webSocketSession.sendMessage(new TextMessage(GsonUtils.toJson(message)));}}/​**​* 传输错误处理 - 网络异常、协议错误等*/@Overridepublic void handleTransportError(WebSocketSession session, Throwable exception) throws Exception {System.out.println("会话[" + session.getId() + "]连接出错：" + exception.getMessage());// 从会话管理中移除异常会话USERSOCKETSESSION.remove(session.getId());// 确保关闭异常会话，释放资源if (session.isOpen()) {session.close();}}/​**​* 连接关闭回调 - 客户端主动断开或超时断开*/@Overridepublic void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus closeStatus) throws Exception {System.out.println("会话[" + session.getId() + "]已关闭，状态：" + closeStatus.toString());// 清理会话资源USERSOCKETSESSION.remove(session.getId());}/​**​* 是否支持部分消息 - 对于大文件分片传输*/@Overridepublic boolean supportsPartialMessages() {return false;  // 本项目不处理大消息分片}
}

核心架构优势

1. 会话管理机制

• ​实时状态维护​：通过HashMap实时跟踪所有在线用户
• ​自动清理​：连接异常或关闭时自动清理会话资源，防止内存泄漏
• ​会话查找优化​：O(1)时间复杂度的用户会话查找

2. 消息处理流程

客户端消息 → WebSocket接收 → JSON反序列化 → AI服务调用 → 响应解析 → WebSocket返回

3. 异常处理策略

• ​网络异常​：IOException处理API调用失败
• ​会话异常​：自动移除无效会话，保持系统稳定
• ​JSON解析异常​：通过try-catch确保格式错误的响应不会导致系统崩溃