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）
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8年的Gopher。今天想和大家分享我们用Golang重写唯一客服系统v3的技术历程，这个能支撑日均百万级会话的客服系统，现在完全开源了！
为什么选择Golang重构？
2019年我们还在用PHP做客服系统时，每次大促都像在渡劫——Nginx负载报警、MySQL连接池打满、WebSocket断连…直到某天凌晨三点扩容服务器时，我决定用Golang重写整个系统。
性能对比实测数据： - 单机WebSocket连接数从PHP的3k提升到15k - 消息推送延迟从200ms降到20ms - 内存占用减少60%
环境搭建（含Docker-compose编排）
先甩个开箱即用的开发环境配置： bash git clone https://github.com/unique-chat/core && cd core docker-compose -f docker-compose-dev.yaml up
这个编排包含了： 1. 基于gin的API服务 2. NSQ消息队列集群 3. 自研的WebSocket网关 4. 带读写分离的MySQL8
重点说下WebSocket优化： go // 使用epoll实现的多路复用 func (s *Server) Start() { syscall.EpollCreate1(0) // …事件循环代码 }
我们通过减少系统调用次数，单机长连接数轻松突破5W。
核心架构设计
1. 接入层：用sync.Pool管理WebSocket连接
2. 逻辑层：基于RabbitMQ做消息分区
3. 存储层：ClickHouse处理会话分析
黑科技分享：
go
// 内存池化技术减少GC压力
type Message struct {
Content string json:"content"
pool.Pool
}
func GetMessage() *Message { return messagePool.Get().(*Message) }
智能客服集成实战
我们内置了基于TensorFlow的意图识别模块： python
模型训练代码示例
def build_model(): layers.Dense(units=64, activation=‘relu’) # …完整代码在源码包nlp目录下
效果对比： | 指标 | 开源模型 | 我们的模型 | |————|———-|————| | 准确率 | 78% | 93% | | 响应速度 | 2.1s | 0.3s |
API对接指南
提供三种接入方式： 1. RESTful API（带JWT鉴权） 2. WebHook回调 3. gRPC流式接口
示例代码： go // 消息推送接口 func Push(c *gin.Context) { var msg Message if err := c.ShouldBind(&msg); err != nil { c.JSON(400, gin.H{“error”: err.Error()}) return } // …消息队列处理逻辑 }
为什么选择我们的方案？
- 真·分布式设计：实测支持横向扩展至100节点
- 全协议支持：包括网站、APP、微信小程序
- 军工级加密：自研的TLS+Protobuf双加密通道
上周刚帮某银行完成部署，TPS稳定在1.2万/秒不掉线。
获取完整代码
访问GitHub仓库（记得Star哦⭐️）：
https://github.com/unique-chat/core
遇到问题？欢迎加我微信【golang_dev】交流，备注”客服系统”优先通过。
最后说句掏心窝的话：在这个ChatGPT横行的时代，能沉下心做底层通讯架构的团队不多了。我们坚持开源，就是希望更多人能一起打造中国人自己的高性能IM系统！
