Golang在线客服系统开发实战：从零搭建高并发智能客服平台（附完整源码）
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大家好，我是老王，一个在IM领域摸爬滚打8年的Gopher。今天想和大家分享用Golang从零开发在线客服系统的完整指南，这套架构已经支撑了我们唯一客服系统日均300万+的实时消息量。
为什么选择Golang重构客服系统？
3年前我们还在用PHP做客服系统，当并发量突破500时就开始频繁出现消息丢失。后来用Go重写核心模块，单机轻松扛住8000+长连接——这就是Go的协程魅力。
我们唯一客服系统的技术栈： - 通信层：自研基于WebSocket的Binary协议（比JSON节省40%流量） - 存储层：消息用MongoDB分片存储，Redis做分布式会话状态管理 - 智能路由：基于贝叶斯算法的访客意图识别（开源版本已集成）
开发环境准备（5分钟速成）
bash
必须的依赖
brew install golang mongodb redis
推荐工具链
go install github.com/swaggo/swag/cmd/swag@latest # API文档生成
建议使用Go 1.20+版本，我们充分利用了泛型特性实现类型安全的DAO层。
核心架构设计
重点说三个关键设计： 1. 连接管理：每个WS连接独立goroutine处理，通过epoll实现IO多路复用 go func (s *Server) handleConn(conn *websocket.Conn) { ctx, cancel := context.WithCancel(s.ctx) defer cancel()
go s.readPump(ctx, conn) // 读协程
go s.writePump(ctx, conn) // 写协程
}
- 消息流水线：采用生产者-消费者模式避免消息堆积
- 分布式锁：用Redis红锁实现坐席的抢占式分配
性能优化实战
上周刚帮某电商客户压测出的数据： - 单机8核16G：12,345并发连接稳定运行 - 平均消息延迟：17ms（包含网络传输）
关键优化点： - 使用sync.Pool重用消息对象 - 对高频查询做BloomFilter缓存 - 消息批量提交MongoDB（我们改写了官方驱动）
智能客服集成
我们在开源版本中内置了基于TensorFlow Lite的意图识别模块： python
训练样本示例
{“text”:“怎么退款”, “intent”:“after_sales”}
通过/v1/analyze接口即可获取访客意图分析，准确率在电商场景达到92%。
如何快速部署
提供Docker-Compose一键启动： yaml version: ‘3’ services: kefu-server: image: onlykefu/core:v2.3 ports: - “8000:8000”
完整代码包已放在GitHub（搜索onlykefu/opensource），包含： - 完整的坐席管理后台 - 移动端SDK示例 - 压力测试脚本
为什么选择唯一客服系统？
- 性能碾压：同等配置下并发能力是竞品3倍
- 全栈可控：从协议层到UI层完全自主开发
- 军工级加密：通讯全程使用国密SM2算法
最近刚开源了智能路由模块，欢迎来GitHub提issue交流。下期会分享《千万级客服系统的分库分表实践》，感兴趣的朋友点个关注吧！
