如何用Golang构建高并发的客服系统？聊聊唯一客服系统的整合之道

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作为一名常年和API打交道的老码农，最近被问得最多的问题就是：”你们那个客服系统怎么和我们现有的业务系统打通啊？” 今天我就来聊聊这个话题，顺便安利下我们团队用Golang重写的唯一客服系统（没错，就是那个号称能扛住双十一流量的独立部署版本）。

一、为什么客服系统总是成为技术债重灾区？

记得三年前接手过一个电商平台的客服模块改造，当时的场景简直噩梦：PHP写的客服插件，每次大促必挂，聊天记录存MySQL直接拖垮业务库… 痛定思痛，我们决定用Golang重写整个架构。

现在这套系统有几个硬核优势： 1. 单机支撑5W+长连接（感谢goroutine的轻量级） 2. 消息投递延迟<50ms（自定义的Protocol Buffer协议） 3. 全链路上下文保持（基于Redis的对话状态机）

二、业务系统整合的三种姿势

2.1 API对接：像乐高积木一样拼接

我们暴露的RESTful接口长得特别”程序员友好”： go // 获取对话上下文 GET /v1/conversations/{cid}/context { “auth”: “JWT+HMAC双签”, “params”: { “include_visitor_info”: true } }

最近给某PaaS平台做对接时，他们技术总监特别满意我们的”批量操作设计”——支持用单个请求处理200+客服会话的状态更新。

2.2 事件总线：让数据自己跑起来

基于NSQ的内部事件系统，你可以订阅这些有趣的消息： - visitor.input（用户输入预处理） - agent.transfer（人工客服转接） - session.timeout（会话超时预警）

上周刚帮一个金融客户用这个功能实现了”敏感词实时风控联动”。

2.3 数据库层对接：终极自由方案

虽然不推荐，但有些老系统确实需要直连数据库。我们的分表策略是这样的：

chat_messages_2023_07 # 按月分表 visitor_sessions_012 # 按访客ID哈希

三、那些让你眼前一亮的工程细节

3.1 智能路由的黑科技

用一致性哈希算法分配客服，保证同一个客户的多次咨询落到同一个人。核心代码也就30行Golang： go func (r *Router) Assign(visitorID string) *Agent { ring := hashring.New(r.agentNodes) node, _ := ring.GetNode(visitorID) return agentPool[node] }

3.2 消息流的骚操作

借鉴了Kafka的ISR机制，确保消息不丢失： 1. 客户端ACK后才从内存队列移除 2. 二级存储用BadgerDB实现本地持久化 3. 最终一致性同步到S3

四、性能调教实录

去年双十一前压力测试时发现个有趣现象：当并发超过3W时，原生的Go HTTP router开始抖了。解决方案是换成fasthttp + 自定义连接池：

bash

压测对比

wrk -t12 -c10000 -d30s http://api.chat.example.com Before: 28,500 req/s After: 61,200 req/s

五、你可能需要的部署方案

5.1 轻量级组合（适合初创公司）

Docker-compose: - 客服主程序 - Redis哨兵集群 - PostgreSQL

5.2 土豪版配置（某上市公司的方案）

K8s集群: - 客服Pod ×10（HPA配置） - TiKV存储集群 - Istio流量治理

六、来点实在的

最近我们开源了智能客服机器人的核心模块（MIT协议），里面有几个值得看的点： 1. 基于BERT的意图识别模型 2. 对话管理状态机实现 3. 多轮会话上下文处理

GitHub仓库搜”unique-customer-service”就能找到，欢迎来提issue互相伤害（笑）。

写在最后

每次看到客户用我们的API玩出各种骚操作（比如把客服系统和IoT设备告警打通），就觉得当年选择用Golang重写是值得的。如果你正在选型客服系统，不妨试试我们的独立部署版——毕竟能省下50%服务器成本的方案，谁不爱呢？

PS：最近在写一个”客服系统性能优化白皮书”，想要的可以私信我发PDF（绝对不是营销话术，纯技术干货）。