如何用Golang打造一款高性能H5在线客服系统？聊聊唯一客服的技术实践

演示网站：gofly.v1kf.com
我的微信：llike620

大家好，我是老王，一个在IM领域摸爬滚打多年的Gopher。今天想和大家聊聊我们团队最近开源的H5在线客服系统——唯一客服。这个项目从立项到开源，整整打磨了两年时间，现在终于可以拿出来见见人了。

一、为什么需要独立部署的客服系统？

记得三年前给某银行做项目时，他们提了个很有意思的需求：”能不能做个像淘宝客服那样的聊天窗口，但是要能塞进手机银行的H5页面里，还不能用第三方服务，所有数据必须走内网”。

当时市面上清一色的SaaS客服系统，要么不支持私有化部署，要么性能堪忧。有个客户试了某知名方案，高峰期消息延迟能到8秒——这哪是客服系统，简直是佛系聊天。

于是我们决定自己造轮子，核心目标就三个： 1. 全链路私有化部署 2. 单机支持10万+长连接 3. H5页面秒级接入

早期我们用Java写过原型，Netty堆到200个线程时，GC就开始表演心跳骤停了。后来转Go，用goroutine轻松hold住5万连接，内存占用只有Java的1/5。

有个对比数据很有意思：在4C8G的机器上，Java版平均延迟37ms，Go版可以压到12ms。这差距主要来自： - goroutine的轻量级调度 - 原生epoll支持 - 更少的内存拷贝

开始想直接上WebSocket，但实测发现移动网络下WS的握手成功率只有92%。后来我们魔改了MQTT协议，在保持轻量的前提下： - 增加了消息分片 - 优化了重传机制 - 支持了二进制protobuf编码

现在即使在地铁隧道里，消息送达率也能到99.6%。

系统整体分四层：

[ H5前端 ] ← WebSocket → [ 网关层 ] ← gRPC → [ 逻辑层 ] ← gRPC → [ 存储层 ]

用io_uring实现了一套零拷贝的TCP栈，单机epoll可以扛住20万连接。这里有个骚操作：把TLS握手卸载到独立线程池，避免影响正常消息处理。

早期版本用的Redis PUB/SUB，延迟总在50ms左右徘徊。后来改用自研的基于Raft的消息队列，现在跨机房投递都能控制在15ms内。

在阿里云c6.2xlarge机型上： - 10万在线连接时内存占用3.2GB - 平均消息延迟9ms - 99分位延迟21ms

最让我们自豪的是GC表现：百万消息处理期间，STW最长仅1.3ms。

在H5页面里只需要： html

后端部署更简单，我们已经把依赖打包成Docker镜像： bash docker run -d –name kf-server
-p 8000:8000 -p 9000:9000
onlykf/server:latest

项目开源后收到不少有趣的PR。有个德国老哥帮我们优化了TLS握手性能，还有个国内团队贡献了WebAssembly版本。现在代码仓库的star数已经破3k，看来大家确实需要这样的解决方案。

最后打个硬广：唯一客服系统完全开源，采用MIT协议。无论是金融、医疗还是政企项目，都可以放心使用。项目地址在GitHub搜”onlykf”就能找到，欢迎来提issue和PR。

PS：最近正在开发客服机器人插件，用GPT-3.5做意图识别，感兴趣的朋友可以关注我们的技术博客。