JDBC 聊天记忆存储实现指南

适用项目：恋爱大师ai-agent 技术栈：Spring Boot 3.5.3 / JDK 21 / Spring AI 1.1.2 / MySQL 8.0.33（mysql-connector-java）/ DashScope（spring-ai-alibaba 1.1.2.0）核心依赖：spring-ai-starter-model-chat-memory-repository-jdbc:1.1.2 存储表：SPRING_AI_CHAT_MEMORY

一、实现原理

1.1 组件协作关系

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用户对话
   │
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ChatClient（defaultAdvisors 装配）
   │
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MessageChatMemoryAdvisor ──► ChatMemory（MessageWindowChatMemory，窗口上限 20 条）
                                   │
                                   ▼
                            ChatMemoryRepository
                                   │
                                   ├── JdbcChatMemoryRepository（本项目，MySQL 持久化）
                                   ├── InMemoryChatMemoryRepository（内存兜底，仅开发用）
                                   └── FileBasedChatMemory（本项目自定义，Kryo 文件持久化）

1.2 一次对话的完整读写链路

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请求前（before）：
  ① chatMemory.get(chatId)  → SELECT content, type FROM SPRING_AI_CHAT_MEMORY WHERE conversation_id = ?
  ② 将历史消息拼入 Prompt 发给大模型

请求后（after）：
  ③ chatMemory.add(chatId, 新消息)
      └─ 内部先 findByConversationId() 查出历史
      └─ 合并窗口裁剪后 saveAll()（事务内：DELETE 该会话全部 → 批量 INSERT 全部）

1.3 存储语义（重要）

快照语义：saveAll 每次"先全删、再全插"，表内永远是该会话的完整最新消息列表，不存在追加残留；
事务保障：删除 + 批量插入包在 TransactionTemplate 中，中途失败自动回滚；
消息顺序：timestamp 以秒为单位，通过 AtomicLong 自增保证同批消息严格有序（该列仅作排序号，不追求精确时间）；
TOOL 消息：读取时还原为空内容 ToolResponseMessage（JDBC 方言不保存工具调用细节）。

二、项目环境配置

2.1 引入依赖（pom.xml）

已添加（版本 1.1.2，与 spring-ai-alibaba 1.1.2.0 对齐）：

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xml
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<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-chat-memory-repository-jdbc</artifactId>
    <version>1.1.2</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>

2.2 数据源配置（application.yaml）

项目当前配置（本机 MySQL，库名 xm-kimoaiagent）：

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yaml
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spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/xm-kimoaiagent?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false
    username: root
    password: abc123

2.3 建表

Spring AI 的 spring.ai.chat.memory.repository.jdbc.initialize-schema 默认值为 embedded，即只对嵌入式数据库（H2 等）自动建表，MySQL 不会自动建表。两种方式任选：

方式一（推荐，手动建表）：

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sql
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS SPRING_AI_CHAT_MEMORY (
    conversation_id VARCHAR(36) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    type VARCHAR(20) NOT NULL,
    timestamp TIMESTAMP NOT NULL,
    KEY idx_conversation_timestamp (conversation_id, timestamp)
);

⚠️ 表名大小写：Spring AI MySQL 方言的 SQL 硬编码为全大写 SPRING_AI_CHAT_MEMORY。

Windows 本机 MySQL 默认 lower_case_table_names=1，大小写不敏感，建小写表也能命中；

Linux 服务器默认大小写敏感，必须建大写表名，否则报"Table doesn't exist"。

方式二（自动建表），在 application.yaml 追加：

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yaml
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spring:
  ai:
    chat:
      memory:
        repository:
          jdbc:
            initialize-schema: always

三、代码集成（LoveApp 当前实现）

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java
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@Component
@Slf4j
public class LoveApp {

    private final ChatClient chatClient;

    /**
     * 构造函数注入 JdbcChatMemoryRepository（关键：必须构造注入，不能字段注入）
     */
    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel, JdbcChatMemoryRepository jdbcChatMemoryRepository) {
        // 基于 JDBC 的窗口记忆：最多保存 20 条消息
        MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(jdbcChatMemoryRepository)
                .maxMessages(20)
                .build();

        // 注入带记忆的对话顾问
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表")
                .defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build(),
                        new MyLoggerAdvisor(),
                        new ReReadingAdvisor())
                .build();
    }

    public String doChat(String userMessage, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt()
                .user(userMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId))
                .call()
                .chatResponse();
        return chatResponse.getResult().getOutput().getText();
    }
}

要点：

MessageChatMemoryAdvisor 通过 ChatMemory.CONVERSATION_ID 参数区分会话，调用方必须传 chatId；
JdbcChatMemoryRepository 由 Spring AI 自动配置（@ConditionalOnMissingBean），无需手动声明 Bean；
记忆窗口 maxMessages=20：超过后优先保留 System 消息、裁剪最旧的非 System 消息。

四、常见坑与排查

4.1 【高频坑】@Resource 字段注入导致记忆"失效但无报错"

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java
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// ❌ 错误：字段注入发生在构造函数之后
@Resource
JdbcChatMemoryRepository jdbcChatMemoryRepository;

public LoveApp(ChatModel model) {
    // 这里 jdbcChatMemoryRepository 还是 null！
    MessageWindowChatMemory.builder().chatMemoryRepository(jdbcChatMemoryRepository)...
}

Spring 创建 Bean 的生命周期：构造函数 → 字段注入 → @PostConstruct。

而 MessageWindowChatMemory.Builder.build() 对 null 有静默容错：

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java
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if (this.chatMemoryRepository == null) {
    this.chatMemoryRepository = new InMemoryChatMemoryRepository(); // 静默回退纯内存！
}

症状：测试中多轮对话记忆正常（模型记得上一轮说的话），但数据库表始终为空、且不报任何错误。

解决：改为构造函数注入（见上文 LoveApp 写法）。

4.2 表建了但写不进去

确认 initialize-schema 已按 2.3 配置（外部 MySQL 默认不建表）；
确认表名大小写与 MySQL 的 lower_case_table_names 匹配（Linux 必须大写）；
确认 timestamp 列类型为 TIMESTAMP 且非空（方言 SQL 直接写该列）。

4.3 每次对话数据库有 4 条 SQL，是否压力大？

见同目录文档《Redis缓存必要性分析.md》：单次对话 DB 耗时约 5~10ms，占对话总耗时 < 0.5%，现阶段无需 Redis。

五、验证方法

运行 mvn test -Dtest=LoveAppTest（两轮对话 + 结构化输出测试）；
查询数据库：

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sql
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SELECT conversation_id, type, LEFT(content, 30), timestamp
FROM SPRING_AI_CHAT_MEMORY
ORDER BY conversation_id, timestamp;

预期：每个测试会话出现 USER / ASSISTANT 成对记录，第二轮对话的模型回复能正确引用第一轮的用户信息。

MySql-JDBC 聊天记忆存储实现指南-最新Spring-Ai-Alibaba 1.1.2