从零构建高并发客服系统：唯一客服（Golang+AI）实战手记
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最近在帮朋友公司做技术架构升级，被他们的客服系统坑惨了——每天20万+咨询量就频繁宕机，第三方SaaS还动不动就限流收费。索性用Golang重写了套开源方案，就是今天要聊的『唯一客服系统』。
一、为什么再造轮子？
市面上客服系统分三种： 1. 某蚁某米等SaaS（贵且数据不安全） 2. 老旧PHP系统（单机500并发就跪） 3. 需要二开的商业源码（一个授权大几万）
我们团队用Golang+React重构了核心架构，单机实测扛住8000+WS长连接，关键是完全开源。代码仓库里还预置了扣子/dify等AI对接方案，后面会细说。
二、技术栈的暴力美学
1. 通信层
- 自研基于epoll的WS网关，连接复用比Gorilla快3倍
- 二进制协议压缩传输，流量节省40%（实测JSON→ProtoBuf）
- 分布式节点自动注册，ETCD做服务发现
go // 核心消息转发逻辑 func (h *Hub) broadcast(s *Session, msg []byte) { start := time.Now() defer func() { metrics.ObserveBroadcast(start) }()
for client := range h.clients {
if client != s {
select {
case client.send <- msg:
default:
go client.Close() // 非阻塞清理
}
}
}
}
2. 存储设计
- 消息分片：按会话ID哈希到不同MySQL实例
- 冷热分离：3天内的数据放Redis，历史数据自动归档MongoDB
- 写优化：批量插入+异步刷盘（WAL日志先行）
3. AI集成骚操作
系统预留了AI插件接口，我们测试过三种方案： - 扣子API：适合快速上线，但响应延迟高 - FastGPT：本地化部署效果最好 - Dify：自定义工作流能力强
python
对接扣子的消息处理示例
def handle_ai_message(session): if “价格” in session.last_msg: return generate_price_card() elif session.context_count > 3: return transfer_human() else: return call_bot_api(session)
三、性能实测数据
压测环境：AWS c5.xlarge (4vCPU 8GB) | 场景 | QPS | 平均延迟 | |—————–|———|———-| | 纯文字消息 | 12,000 | 23ms | | 带文件传输 | 8,500 | 41ms | | 混合AI查询 | 6,200 | 67ms |
对比某商业系统，内存占用减少60%，GC停顿控制在5ms以内——Golang的协程模型确实适合IM场景。
四、踩坑实录
- WS连接泄露：早期版本没做心跳检测，导致ESTABLISHED状态堆积
- 消息乱序：后来引入Lamport时间戳才解决
- AI超时阻塞：现在都用CircuitBreaker做熔断
五、为什么建议试试？
- 真·永久免费：不玩SaaS那套「基础版限流」的套路
- All-in-One：从客服分配到智能路由全套解决方案
- 云原生友好：K8s Helm Chart都给你写好了
最近刚更新了微信小程序SDK，文档在GitHub搜『唯一客服』就能找到。遇到部署问题可以提issue，我们技术团队天天在线——毕竟自己造的轮子，哭着也要维护好（笑）。