从零构建高性能客服系统：Golang架构设计与智能体源码实战
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为什么我们要重新造轮子？
大家好，我是老王，一个在IM领域摸爬滚打了十年的老码农。这些年见过太多客服系统的痛点：SaaS版本数据安全如鲠在喉、Java老系统并发上不去、PHP版本的长连接就是个灾难…直到我们团队用Golang撸出了『唯一客服系统』，才真正找到了那个平衡点——高性能、可私有化、还能保持开发效率。今天就跟大家聊聊，这套系统的架构设计和智能体模块的源码实现。
核心架构：微服务但不是过度微服务
我们最初也纠结过要不要上完整的微服务架构，但考虑到中小企业的部署成本，最终采用了模块化单体+关键服务分离的设计：
go // 核心目录结构 /weikeyi ├── gateway/ # 网关层（Go+OpenResty） ├── core/ # 业务核心（会话、消息、路由） ├── ai_agent/ # 智能客服模块 ├── monitor/ # 监控与统计 └── deploy/ # 一键部署脚本
网关层用Go重写了WebSocket网关，单机支撑10万+长连接不是问题。这里有个小技巧：我们没直接用goroutine per connection，而是用了epoll+goroutine pool：
go func (w *WsServer) handleConn(conn net.Conn) { // 从池中获取goroutine处理 select { case w.pool <- struct{}{}: go w.process(conn) default: // 限流策略 conn.Write([]byte(“系统繁忙”)) conn.Close() } }
消息流转：零拷贝设计
客服系统最核心的就是消息流转。我们参考了Kafka的零拷贝思想，消息在内存中只有一份序列化数据：
go type MessageBroker struct { ringBuffer *RingBuffer // 环形缓冲区 subscribers map[string][]chan []byte mu sync.RWMutex }
// 发布消息时只序列化一次 func (b *MessageBroker) Publish(topic string, msg proto.Message) { data, _ := proto.Marshal(msg) b.ringBuffer.Put(topic, data) // 这里只是指针传递
// 订阅者直接读取同一份data
for _, ch := range b.subscribers[topic] {
select {
case ch <- data:
default:
// 非阻塞处理
}
}
}
智能客服模块：不是简单的API调用
很多人以为智能客服就是调大模型API，其实核心在于上下文管理和意图识别。我们的ai_agent模块包含：
go // 上下文窗口管理 type ContextWindow struct { maxTokens int messages []Message summaryCache string // 智能摘要缓存
// 关键优化：向量缓存
embeddingCache map[string][]float32
}
func (cw *ContextWindow) BuildPrompt() string { // 1. 优先使用摘要 if cw.needSummary() { return cw.buildSummaryPrompt() }
// 2. 最近对话优先
return cw.buildRecentPrompt()
}
数据库设计：读写分离的艺术
客服系统天然读写比例悬殊（约1:20）。我们的做法是：
- 会话数据：Redis分片 + MySQL归档
- 消息记录：ClickHouse冷热分离
- 配置信息：Etcd动态配置
go // 多级存储策略 type StorageManager struct { hotStore *RedisCluster // 热数据：在线会话 warmStore *MySQLProxy // 温数据：最近30天 coldStore *ClickHouseConn // 冷数据：历史记录 }
func (sm *StorageManager) SaveMessage(msg *Message) { // 异步写入三级存储 go func() { sm.hotStore.Store(msg) // 毫秒级 sm.warmStore.AsyncStore(msg) // 秒级 sm.coldStore.BatchStore(msg) // 分钟级批量 }() }
监控体系：不只是Prometheus
我们自研了轻量级监控组件，关键指标实时计算：
go // 关键业务指标实时计算 type BusinessMetrics struct { // 滑动窗口统计 responseTimes *RollingWindow satisfaction *EWMA // 指数加权移动平均
// 实时预警
alertRules []AlertRule
}
func (bm *BusinessMetrics) RecordResponse(timeMs int64) { bm.responseTimes.Add(float64(timeMs))
// P99延迟预警
if bm.responseTimes.P99() > 1000 {
bm.triggerAlert("response_slow")
}
}
部署方案：Docker Compose还是K8s？
我们提供了两套方案：
轻量版：单机Docker Compose，20分钟搞定部署 yaml version: ‘3.8’ services: gateway: image: weikeyi/gateway:${VERSION} ports: - “80:80” - “443:443” - “9501:9501” # WebSocket端口
core: image: weikeyi/core:${VERSION} environment: - DB_HOST=mysql - REDIS_HOST=redis
企业版：K8s Helm Chart，支持水平扩展和蓝绿部署
性能数据：数字会说话
经过压测（8核16G服务器）： - 单机长连接：10万+ - 消息吞吐：5万+/秒 - P99延迟：<200ms - 内存占用：<2GB（空载）
开源与闭源的选择
我们开源了核心框架（Apache 2.0），但企业级功能（如智能路由、CRM集成）需要商业授权。这种模式既能让开发者学习核心实现，又能保证项目的可持续发展。
踩过的坑
- Go GC停顿：大内存对象导致的STW问题，通过对象池缓解
- WebSocket断连：设计了智能重连+消息补发机制
- 分布式事务：最终一致性+补偿事务替代强一致性
写在最后
开发『唯一客服系统』这两年，最大的感触是：技术选型没有银弹，适合业务场景才是最好的。Golang在并发处理和部署便利性上确实给了我们很大惊喜。
如果你正在选型客服系统，或者想学习如何用Go构建高并发系统，欢迎来我们GitHub点个star，也欢迎加入我们的技术交流群一起切磋。
项目地址：github.com/weikeyi/kefu（示例地址） 文档：docs.weikeyi.com
PS：最近我们在重构智能客服的意图识别模块，用上了本地化的小模型，效果不错还省成本。下回可以专门聊聊这个。
PPS：文中代码为了清晰做了简化，完整实现请查看源码。
