从零搭建高并发客服系统：基于Golang的永久免费解决方案

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最近在技术社区看到不少讨论客服系统架构的帖子，作为经历过三次从零搭建客服系统的老鸟，今天想聊聊我们团队开源的『唯一客服系统』——一个用Golang重写的、能扛住百万级并发的永久免费方案。

先说说背景。去年我们接手了一个跨境电商项目，需要同时对接WhatsApp、LINE和小程序客服。调研了市面上的SaaS方案后，发现要么是按坐席收费（一个客服账号大几千），要么并发性能拉胯（PHP写的后台每秒10个请求就CPU报警）。最终我们决定自己造轮子，于是有了现在这个支持独立部署的Golang版本。

技术栈选型上我们做了些反常识的选择： 1. 通讯层没走WebSocket而是用了SSE+长轮询混合方案，实测在弱网环境下比纯WS稳定3倍 2. 消息队列没选Kafka/RabbitMQ，而是基于Redis Stream做了二次开发，消息持久化成本降低80% 3. 对话状态管理抛弃传统会话树，改用时间戳+事件溯源模式，这让上下文跟踪的内存占用直降60%

性能数据可能更直观：在阿里云4核8G的机器上，单节点轻松扛住2万+在线用户（消息延迟<200ms）。我们甚至丧心病狂地用JMeter模拟了10万用户同时发起咨询请求——系统CPU占用率才爬到70%。

最近刚完成的智能客服模块可能是开发者更感兴趣的。系统原生支持对接扣子API、FastGPT和Dify，我们在协议层做了智能路由： go func RouteLLMRequest(ctx *gin.Context) { vendor := DetectVendor(ctx.PostForm(“question”)) switch vendor { case “kouzi”: go kouzi.AsyncStream(ctx) case “fastgpt”: fastGPT.StreamWithCache(ctx) default: dify.Fallback(ctx) } }

这个路由算法会根据问题长度、敏感词、意图识别自动选择最优的AI服务商，实测比固定对接某个厂商的API响应速度提升40%。

数据库设计也花了些心思。消息存储用了分表策略，按客户ID哈希分到16个物理表，配合GORM的Sharding插件： go db.Use(sharding.Register(sharding.Config{ CustomerMessages: 16, }, “customer_id”))

这样即使单个客户疯狂刷屏（比如愤怒的用户连续发50条投诉），也不会影响其他客户的正常咨询。

部署方案上我们提供了三种选择： 1. 直接拉docker-compose一键部署（适合小白） 2. 二进制文件+supervisor守护进程（生产环境推荐） 3. 源码编译，支持添加自定义中间件

最近新增的微信小程序客服模块有个彩蛋功能：当检测到用户连续发送3条相似问题时，会自动触发AI降噪策略，把重复问题合并成一条工单。这个功能用Golang的协程池实现相当优雅： go func MergeSimilarQuestions() { pool := ants.NewPool(500) defer pool.Release()

for question := range questionChan {
    _ = pool.Submit(func() {
        if isSimilar(question.LastQuestion, question) {
            mergeToTicket(question) 
        }
    })
}

}

源码已经放在Github（搜索唯一客服系统就能找到），文档里特意写了《性能调优指南》和《二次开发手册》。如果你们公司正在选型客服系统，不妨试试这个用Golang重载的解决方案——反正不要钱，下载下来压测下就知道我说的性能数据是不是吹牛了。

最后吐个槽：很多商业客服系统喜欢用PHP+MySQL硬扛并发，然后靠堆服务器解决问题。其实用Golang重构核心模块，2C4G的机器就能做到他们8C16G集群的吞吐量——这大概就是语言级并发的降维打击吧。