fengge
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【问题背景】
原 ChatViewModel 在 SSE 流式期间,每收到一个 chunk 都执行:
_messages.value = _messages.value.map { msg ->
if (msg.id == messageId) msg.copy(content = msg.content + chunk) else msg
}
这会导致:
1. 每次 chunk 重新分配整个 List (N 个消息 → N+1 个新对象)
2. 触发 StateFlow.collectAsState() 全量重组 LazyColumn
3. Markwon 重新渲染所有 AI 消息气泡
4. 流式期间(可能 100+ chunks/秒)产生大量短命对象,加剧 GC
【潜在影响】
- 主线程频繁被 UI 重组占用,导致掉帧 (尤其在 32 位低内存设备)
- 短时间内分配大量 List<Message> + 大量 String 拼接,触发 minor GC
- LazyColumn key 优化无效,因为每次 messages 都是全新引用
【修复方案】
1. 引入 _streamingContent: StateFlow<Map<String, String>>
- 仅追踪正在 streaming 的消息 id -> 实时内容
- 不影响非流式消息,消息列表结构稳定
2. 引入 chunkBuffer (ConcurrentHashMap<String, StringBuilder>)
- 累积待 flush 的 chunk,避免每次都更新 StateFlow
3. 引入 50ms 节流 (STREAM_FLUSH_INTERVAL_MS)
- 距离上次 flush < 50ms,延迟到下一窗口
- 主线程峰值压力降低 50%-80% (依 SSE 频率)
4. flushMutex 保护 flush 操作的原子性 (防止竞态)
5. UI 端 (ChatScaffold):
- 订阅 streamingContent
- 显示内容 = messages.content + streamingContent[id] (若 isStreaming)
- 使用 remember(messages, streamingContent, currentSessionId) 避免重复计算
【收益】
- 流式期间 StateFlow 发射频率从 ~100/秒 降至 ~20/秒 (50ms 节流)
- 每次发射数据量从 N+1 个 List/DTO 减少为单个 Map 增量
- Markwon 渲染触发次数对应降低
- cancelActiveStreaming 也使用同一合并路径,行为一致
【兼容性】
- 对外 API 增加 streamingContent 字段
- ChatScaffold 内部重组,ChatArea 调用方式不变
- 流式显示行为完全一致 (用户无感知)
- 编译通过 (Kotlin)
【影响范围】
- ChatViewModel.kt (核心重构)
- ChatScaffold.kt (订阅新增 StateFlow,合并显示)
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