从零构建高并发工单系统：Golang版唯一客服系统架构揭秘
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最近在重构公司的客服工单管理系统，突然想和大家聊聊这个看似简单实则暗藏玄机的领域。作为经历过日均10万+工单折磨的老司机，今天要安利的是我们用Golang重装打造的『唯一客服系统』—— 一个能让你告别MySQL锁表噩梦的独立部署方案。
一、为什么我们要再造轮子？
三年前我们用的某开源PHP工单系统，在并发量超过500时就开始表演『数据库连接池跳水』。最夸张的一次，客服妹子哭着说她的工单界面像老虎机一样会自动刷新——后来发现是AJAX轮询把Nginx拖垮了。
于是我们决定用Golang重写，目标很明确： 1. 单机支撑5000+并发工单流转 2. 端到端延迟控制在200ms内 3. 让客服人员的操作像刷抖音一样顺滑
二、架构设计的三个狠活』
1. 事件溯源模式打爆传统CRUD
传统工单系统喜欢把状态存在MySQL里，我们改用EventSourcing+CDC：
go
type TicketEvent struct {
EventID string json:"event_id"
Type string json:"type" // CREATE/UPDATE/TRANSFER
Payload []byte json:"payload"
Timestamp int64 json:"timestamp"
}
配合Kafka做事件总线，写性能直接提升8倍。最香的是可以随时重建状态快照，再也不用担心客服误操作了。
2. 用Go-Channel实现智能路由
客服分组路由是性能黑洞，我们发明了『热土豆算法』： go func (r *Router) dispatch(hotPotato chan *Ticket) { for { select { case ticket := <-hotPotato: if matchedAgent := r.findOnlineAgent(ticket); matchedAgent != nil { // 直接内存操作，避免DB查询 r.agentPool[matchedAgent].Inbox <- ticket } else { time.AfterFunc(5*time.Second, func() { hotPotato <- ticket // 5秒后重新投递 }) } } } }
实测比传统轮询方式减少80%的无效查询。
3. WASM实现的客服智能体
最让我们骄傲的是这个： go // 编译成WASM运行的规则引擎 func (e *Engine) Evaluate(t *Ticket) Action { if strings.Contains(t.Content, “紧急”) && t.Customer.VIP { return Action{Type: ESCALATE, Priority: 10} } // 其他规则… }
在Edge节点运行，把工单预处理延迟从300ms干到23ms。
三、性能数据亮个相
压测环境：AWS c5.2xlarge - 工单创建：12,000 QPS - 状态查询：9,800 QPS (带缓存) - 99分位延迟：143ms
对比某商业系统： | 指标 | 传统方案 | 唯一客服系统 | |————|———|————-| | CPU使用率 | 78% | 32% | | 内存泄漏 | 每天1次 | 0 | | 客服投诉量 | 每周5起 | 每月1起 |
四、踩过的三个大坑
- 第一次用GoCode生成AST时，把客服自动回复规则编译成了死循环——导致凌晨3点所有VIP客户收到10086条”您好”
- 没给MongoDB分片键加哈希，某次大促时出现了『工单热点』问题
- 过早优化：花了2周实现的BloomFilter后来发现还不如直接查Redis
五、为什么选择独立部署？
见过太多SaaS工单系统因为多租户隔离问题翻车。我们的方案： - 全容器化部署，k8s helm chart开箱即用 - 自带Prometheus+Grafana监控大盘 - 客服坐席数据物理隔离，合规性拉满
最近刚开源了智能路由模块的SDK（当然完整版需要授权），欢迎来GitHub拍砖。下次可以聊聊我们怎么用eBPF实现工单操作审计，那又是另一个刺激的故事了。
PS：说个冷知识——用Golang的pprof发现，客服最常点击的『标记已解决』按钮，其实有37%的误触率。现在我们用Rust重写了前端事件追踪，又是另一个性能怪兽的故事了…
