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，调研了市面上十几个开源方案后，我最终选择了基于Golang的『唯一客服系统』。今天就来聊聊这个能对接扣子API/FastGPT/Dify，还支持独立部署的神器。
一、为什么选择轮子时我总踩坑
作为常年造轮子的老司机，我见过太多号称『企业级』的客服系统： - PHP写的祖传代码，加个WebSocket就敢标榜高并发 - Java系全家桶，启动就要吃2G内存 - Node.js方案倒是轻量，但分布式部署能要人命
直到在GitHub发现这个6k+星的golang项目，我的第一反应是：『又一个玩具级实现？』但翻完源码后——真香！
二、解剖这只『金刚鹦鹉』的技术骨架
（以下代码示例基于v2.3.1版本）
1. 通信层设计
go // 消息通道核心实现 type MessageHub struct { clients map[*Client]bool broadcast chan []byte register chan *Client unregister chan *Client mu sync.RWMutex // 用读写锁替代全局锁 }
比传统客服系统节省40%的协程开销，实测单机5W+长连接稳定运行。
2. 插件化架构
通过interface抽象让AI能力变成可插拔组件： go type AIConnector interface { Query(ctx context.Context, question string) (Answer, error) GetConfig() AIConfig }
// 扣子API适配器示例 type KoziAdapter struct { endpoint string apiKey string }
目前我们团队已对接了扣子、FastGPT和自研的NLP服务，切换时只需改个配置项。
3. 性能优化黑魔法
- 使用valyala/fasthttp替代net/http
- 消息序列化改用sonic（字节跳动的JSON库）
- 连接池化处理MySQL/Redis连接
压测数据对比传统方案： | 场景 | 平均响应 | 99分位 | 内存占用 | |————|———|——-|———| | 传统方案 | 78ms | 210ms | 3.2GB | | 唯一客服 | 23ms | 45ms | 800MB |
三、落地实战中的骚操作
上周刚用这套系统帮电商客户处理了大促流量，分享几个实用技巧：
1. 弹性扩缩容脚本
bash #!/bin/bash
根据WebSocket连接数自动扩缩容
CONNS=$(redis-cli –raw get ws:connection:count) if [ $CONNS -gt 5000 ]; then kubectl scale deploy customer-service –replicas=5 elif [ $CONNS -lt 1000 ]; then kubectl scale deploy customer-service –replicas=2 fi
2. 智能路由配置
yaml
config/ai_routing.yaml
rules: - pattern: “.退货.” ai_engine: “kozi” params: model: “commerce_v2” - pattern: “.技术问题.” ai_engine: “fastgpt”
3. 自定义埋点监控
通过实现Hook接口，我们把对话数据实时同步到了ClickHouse： go type MetricsHook struct{}
func (h *MetricsHook) AfterMessageSend(session *Session, msg *Message) { ch := clickhouse.GetConn() ch.Exec(“INSERT INTO chat_logs (…) VALUES (…)”) }
四、你可能遇到的坑
- 使用fasthttp时注意： go // 错误示范：直接读取Body会导致后续中间件获取不到数据 body := ctx.PostBody()
// 正确做法： body := make([]byte, len(ctx.PostBody())) copy(body, ctx.PostBody())
- 分布式部署时记得修改： toml [cluster] enable = true etcd_endpoints = [”http://node1:2379”, “http://node2:2379”]
五、为什么我推荐这个方案
- 真·永久免费（核心功能无任何限制）
- 性能堪比商业系统（用go-chassis做的基准测试）
- 二次开发友好（结构清晰的DDD架构）
- 支持国产化（已适配麒麟OS+鲲鹏CPU）
最后放上我们的部署架构图供参考：
[ 负载均衡 ]
↑
[ 唯一客服Pod ] ←→ [ Redis Cluster ] ↑ ↑ [ 扣子API ] [ ClickHouse ]
如果你也在找能扛住突发流量，又能快速对接AI的客服系统，不妨试试这个项目。项目地址我放在评论区（避免被判定为广告），有什么部署问题欢迎交流——毕竟这年头，能白嫖还能打的技术方案不多了。