唯一客服系统_在线客服系统_智能客服系统-对接扣子API与FastGPT的高性能Golang方案
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最近在折腾客服系统选型时，发现市面上大多数方案要么是SaaS化黑箱（比如网易七鱼），要么是性能堪忧的PHP古董。作为一个常年和高并发搏斗的后端老司机，我决定撸一套能同时满足三个核心需求的方案：
- 支持对接主流AI平台（扣子API/FastGPT/Dify）实现智能会话
- 纯Golang开发可独立部署，轻松扛住百万级对话
- 客服工作台体验对标商业产品
为什么放弃现成方案？
第一次接触网易七鱼时，他们的智能路由确实惊艳。但当我们想把对话数据接入自研风控系统时，对方API的QPS限制和字段阉割让人崩溃——毕竟商业产品首先要保证的是自身业务闭环。
后来试过几个开源的PHP客服系统，MySQL连接池爆满的报警声成了团队噩梦。更别提想集成LLM时，那些祖传代码里混着jQuery和AJAX的魔改写法，直接让我血压拉满。
技术选型踩坑实录
通信层： 早期用WS实现消息推送时，单机2W连接就出现消息乱序。后来改用了nats jetstream做消息总线，配合分布式时序锁，现在单集群轻松hold住20W+持久连接。
AI集成： 这里有个骚操作——我们把扣子API的对话状态用Redis的stream做了持久化，这样断连重试时能精准恢复到上次对话节点。FastGPT的异步响应则通过gRPC流式传输，避免HTTP长轮询的资源浪费。
性能优化： 最得意的设计是对话上下文缓存。传统方案用MySQL存对话历史，QPS上500就跪。我们改用BadgerDB做本地KV存储，配合LRU策略，95%的上下文读取能在0.3ms内完成。
核心架构揭秘
go type AIGateway interface { CreateSession(uid string) (sessionID int, err error) StreamResponse(sessionID int, query string, ch chan<- Response) }
// 实现扣子API和FastGPT的双路分发 func (s *Server) handleMessage(session *Session, msg []byte) { select { case s.botChan <- msg: // 优先走扣子API case <-time.After(200 * time.Millisecond): go s.fallbackToFastGPT(msg) // 降级策略 } }
这套golang实现的协程调度，比Node.js版节省40%内存。实测在16核机器上，10K并发会话时CPU占用不到70%。
你可能关心的细节
- 消息可达性： 采用类MQTT的QoS1协议，每个消息带三次重试机制
- 多租户隔离： 基于cgroupv2实现的资源配额，避免单个客户把AI接口打爆
- 监控体系： 内置OpenTelemetry埋点，对话延迟、AI响应时长等指标直接对接Prometheus
为什么建议你试试
最近开源了核心引擎的SDK（当然保留了些企业版黑科技），如果你正在面临：
- 现有客服系统性能瓶颈明显
- 想快速接入LLM能力但不想被厂商绑定
- 需要私有化部署且能通过等保三级审计
欢迎来GitHub仓库拍砖（搜索「唯一客服系统」）。下篇会分享如何用eBPF优化对话日志采集，感兴趣的话点个star不迷路～
