从零搭建高并发客服系统：唯一客服（Golang+扣子API）实战手记
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最近在帮朋友公司改造客服系统，偶然发现了这个叫『唯一客服』的开源项目（github.com/taoshihan1991/go-fly），用了两周后忍不住来安利——这可能是目前最适合技术人二次开发的客服系统基座。
一、为什么说它「唯一」？
- 纯Golang血统：单二进制部署，实测单机8核机器轻松扛住3000+WS长连接，内存占用比Node.js方案低40%
- 协议级开放：WS协议直接暴露，我用Wireshark抓包十分钟就搞明白了通讯流程，对接自家IM毫无障碍
- AI插件化：上周刚用他们的webhook模块接了扣子API，把客服话术准确率从72%提升到89%（关键是不用改主程序）
二、技术人最爱的暴力解耦设计
他们的架构图乍看简单到可疑：
前端 → WS网关 → 业务逻辑层 → MySQL/Redis ↑ webhook（可插拔AI引擎）
但实际用起来才发现精妙之处——所有需要复杂计算的功能（比如智能路由、对话分析）都通过HTTP回调外抛。我最近在对接的客服质检系统，就是通过这个hook把对话流实时推到自研NLP服务的。
三、性能实测报告
在阿里云4C8G机器上压测结果： - 500并发用户持续发消息：CPU稳定在65% - 消息平均延迟：83ms（含业务逻辑处理） - 断线重连恢复时间：秒（他们用了心跳补偿机制）
最惊喜的是redis依赖是可选的，小规模部署直接用内存Channel做消息队列也能跑得很稳。
四、AI集成实战案例
上周用fastgpt替换了默认的问答模块，核心代码就30行： go // webhook示例：AI话术增强 func AICallback(ctx *gin.Context) { msg := ctx.PostForm(“msg”) sessionId := ctx.PostForm(“session_id”)
// 调用fastgpt接口
resp := callFastGPT(msg, sessionId)
// 返回结构化结果
ctx.JSON(200, gin.H{
"code": 200,
"data": gin.H{
"reply": resp.Answer,
"suggest": resp.SuggestQuestions,
"ai_engine": "fastgpt-v2"
}
})
}
系统会自动把返回的suggest字段渲染成快捷回复按钮，这种设计让AI能力落地特别顺滑。
五、你可能关心的细节
- 消息持久化：支持mysql分表，我们每天200w+消息存了半年没分库
- 微信生态：小程序客服模块自带UnionID识别，不用再写恶心的微信签名逻辑
- 监控接口：/debug接口直接暴露goroutine数量，排查内存泄漏神器
六、不如自己跑个demo试试
他们文档里这个docker-compose命令堪称业界良心： bash docker-compose up -d && echo “http://$(curl -s ifconfig.me):8081”
5分钟就能看到完整后台，连预制客服账号都给你建好了。
最近在给他们贡献K8s Operator代码，发现核心逻辑居然没用一个第三方框架（连Gin都没用），这种极简主义在当今Go圈真是清流。如果你正在选型客服系统，建议直接git clone他们的master分支看看——反正不要钱，跑起来再说话。