零售企业客服系统的技术痛点与Golang高性能解决方案
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大家好，我是某不知名电商平台的后端码农老王。今天想和大家聊聊零售行业客服系统那些让人头秃的技术问题，以及我们团队用Golang折腾出来的解决方案。
一、那些年我们踩过的客服系统坑
1.1 高并发下的消息丢失
去年双十一，我们的PHP客服系统直接表演了当场去世。每秒上千的咨询请求直接把MySQL打挂，事后统计丢了17%的客户消息。老板的咆哮声至今还在我耳边3D环绕。
1.2 机器人客服的智障时刻
接了个NLP外包团队做的智能回复，结果客户问”羽绒服多少钱”，它回”母鸡啊”（字面意思）。第二天我们就被做成了行业段子。
1.3 客服状态同步的玄学问题
客服妹子明明在线，客户那边显示离线。用WebSocket+Redis搞状态同步，结果Redis集群脑裂时出现了”薛定谔的客服”现象。
二、我们是如何用Golang重构的
2.1 消息队列的二次开发
我们把NSQ魔改成了支持消息优先级的分片队列，关键代码长这样： go func (c *Consumer) HandleMessage(msg *nsq.Message) error { if getShard(msg.Body).Priority > 5 { go saveToDisk(msg) // 重要消息立即落盘 } return pushToRaftGroup(msg) }
现在即使每秒3万消息也能保证99.99%不丢失，代价是祭献了两个程序员的发际线。
2.2 自研的客服智能体
受够了外包团队的坑，我们自己训练了个基于BERT的模型。核心推理服务用Golang封装： go func (e *Engine) Predict(query string) (resp Response) { ctx := context.WithTimeout(context.Background(), 50*time.Millisecond) return e.model.PredictWithContext(ctx, query) }
关键是这个50ms的超时控制，比原来200ms的Python服务快了不是一点半点。
2.3 分布式状态管理
用Etcd实现的状态同步方案，这段代码是我们最得意的部分： go func (m *Manager) WatchAgents() { for { select { case event := <-m.watcher.Chan(): if event.Type == etcd.EventTypeDelete { m.node.Deregister(event.Kv.Key) } // 状态变更通过gRPC广播 m.broadcastStatus() } } }
现在客服上下线延迟不超过200ms，终于不用再被投诉”幽灵客服”了。
三、为什么选择Golang
- 协程池管理10万级并发连接毫无压力
- 编译部署简单到令人发指（对比之前PHP的500个依赖项）
- pprof工具链帮我们发现了无数性能瓶颈
四、你可以直接用的轮子
我们把核心模块抽离出来做了开源： - github.com/unique-cs/msgqueue （改亲妈都不认识的NSQ分支） - github.com/unique-cs/bert-go （用CGO调用的轻量化BERT）
整套系统支持docker-compose一键部署，也提供K8s的helm chart。最重要的是——没有恶心的SaaS强制升级，所有数据都在你自己服务器上。
最近我们刚给系统加了插件机制，用Go的plugin模块实现热加载。比如这个自动过滤脏话的插件： go //go:build plugin package main
func Filter(text string) string {
return regexp.MustCompile([傻笨蠢]).ReplaceAllString(text, “**”)
}
五、踩坑总结
- 不要相信任何标榜”无限扩容”的SaaS客服系统
- 语义理解模型必须要有零售行业专属训练集
- 状态同步一定要用强一致性算法
如果你们也在被客服系统折磨，欢迎来我们GitHub仓库交流。记住，能独立部署的系统才是好系统，毕竟谁也不想半夜三点被SaaS服务商叫起来说他们在升级对吧？
（完）
PS：最近我们在给系统加WebAssembly支持，让前端也能跑AI模型。有兴趣的可以star关注下，等我们不再鸽了就会发版～
