Spring AI Skill实战：如何构建高可用的智能对话服务

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在传统 AI 服务集成中，我们经常会遇到以下几个性能瓶颈：

同步阻塞 ：大多数 AI 服务调用都是同步的，导致线程资源被长时间占用
高并发场景下的响应延迟 ：当并发请求量增加时，响应时间会急剧上升
重复计算 ：相同的用户输入会导致重复调用 AI 模型，造成资源浪费
服务雪崩风险 ：下游 AI 服务不稳定时可能拖垮整个系统

Spring WebFlux 基于 Reactor 库提供了响应式编程支持，可以显著提升系统的吞吐量。核心优势包括：

非阻塞 I / O 模型
背压机制防止系统过载
更高效的线程利用率

使用 Spring Data Redis 可以轻松实现对话结果缓存。以下是一个典型配置示例：

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {return new LettuceConnectionFactory("localhost", 6379);
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

Resilience4j 提供了完善的熔断、限流和重试机制，可以有效保护系统：

@Bean
public CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig() {return CircuitBreakerConfig.custom()
            .failureRateThreshold(50)
            .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
            .ringBufferSizeInHalfOpenState(2)
            .ringBufferSizeInClosedState(2)
            .build();}

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AIController {@GetMapping("/chat")
    @Cacheable(value = "chatCache", key = "#input")
    public Mono<String> chat(@RequestParam String input) {return Mono.fromCallable(() -> aiService.process(input))
                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
    }
}

@Bean
public RateLimiterRegistry rateLimiterRegistry() {
    return RateLimiterRegistry.of(RateLimiterConfig.custom()
            .limitForPeriod(100)
            .limitRefreshPeriod(Duration.ofSeconds(1))
            .timeoutDuration(Duration.ofMillis(500))
            .build());
}