从零构建高并发工单系统：唯一客服系统(Golang)的技术突围
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最近在技术社区看到不少关于工单系统的讨论，作为曾经被工单系统性能问题折磨过的老司机，今天想聊聊我们用Golang重构工单管理系统时趟过的坑。特别安利下我们团队开源的唯一客服系统(github.com/unique-ops/unique-cs)，这个能独立部署的怪兽级方案或许能解决你的痛点。
为什么需要再造轮子？
三年前我们用的某商业工单系统，在日均10万+工单时就开始疯狂掉链子：MySQL死锁、Redis连接池爆满、WebSocket断连…最夸张的是客服端经常要等5秒才能看到新工单。于是我们决定用Golang重写整套系统，目标很简单——单机扛住50万日工单量。
架构设计的三个狠招
- 事件驱动的工单流水线 抛弃传统的CRUD模式，我们把每个工单状态变更都抽象成事件。核心是用Kafka做事件总线，配合自定义的gRPC插件机制。比如当用户提交工单时，触发的事件会像多米诺骨牌一样依次触发：
- 智能分配插件（基于NLP分析内容匹配客服）
- 风险检测插件（调用风控系统）
- 自动回复插件（结合历史工单生成建议） 这种设计让我们的工单处理延迟从平均2秒降到200ms。
- 内存里的工单战场 借鉴游戏服务器架构，我们用红黑树在内存维护了三个核心索引：
- 按优先级排序的待处理工单
- 按客服ID分组的处理中工单
- 按超时时间堆排序的预警工单 配合自研的增量同步协议，客服端每次只接收变更数据包，WebSocket流量降低87%。
- 客服智能体的骚操作 这套系统最得意的其实是智能体模块： go type AgentBrain struct { knowledgeGraph *bolt.DB // 工单知识库 intentClassifier *tf.LiteModel // TensorFlow Lite模型 decisionTree *custom.DT // 自定义决策树 }
当新工单进来时，智能体会先做意图分类，然后像老司机一样： - 自动关联相似历史工单 - 预填充回复模板 - 甚至能根据客服响应速度动态调整工单分配
性能数据说话
在阿里云c6e.4x16机型上压测结果： - 工单创建QPS：28400（带智能路由） - 状态变更延迟：＜150ms（P99） - 万级并发推送：内存占用＜3GB
为什么敢开源？
因为我们找到了更可持续的商业模式——企业版提供智能训练平台。现在社区版已经包含： ✅ 完整工单生命周期管理 ✅ 基于WebRTC的客服视频通话 ✅ 可插拔的智能体框架 ✅ 炫酷的实时数据看板
最近刚新增了工单自动溯源功能，能像Git blame一样追踪每个字段的修改记录。有同事开玩笑说这系统现在像工单界的『航空母舰』——功能多到我们自己都要看文档才能玩转。
如果你正在选型工单系统，不妨试试这个『暴力美学』风格的方案。至少下次面试时，可以聊聊怎么用跳表优化工单排序这种硬核话题了（笑）。源码仓库见github.com/unique-ops/unique-cs，欢迎来提PR虐我们的CI服务器。
