从零搭建高性能在线客服系统：唯一客服系统技术解析与实战

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为什么我们又造了一个客服系统轮子？

最近在帮某跨境电商客户做客服系统改造时，发现市面上开源的客服系统要么是PHP古董级架构，要么就是Node.js写的玩具级项目。当我们需要对接AI能力时，这些系统在并发处理和长连接稳定性上的表现简直让人崩溃。于是我们决定用Golang重写整个核心引擎，这就是「唯一客服系统」的诞生故事。

技术人的技术选型 checklist

在评估客服系统架构时，我们主要考虑这几个硬指标： 1. 单机万级并发：Golang的goroutine天生适合IM场景，实测单机轻松hold住3W+长连接 2. AI友好架构：预留了插件化接口，已经预置扣子API、FastGPT、Dify等对接方案 3. 无状态设计：所有会话状态通过Redis集群管理，扩容时只需无脑加worker节点 4. 协议兼容性：同时支持WebSocket和HTTP长轮询，自动降级策略保证弱网环境可用

那些让我们骄傲的性能数字

用ab压测对比其他开源方案时，数据不会说谎：

指标	某PHP系统	某Node.js系统	唯一客服系统
100并发延迟	320ms	210ms	38ms
5000并发QPS	82	217	4986
内存占用/MB	512	896	138

这个性能表现主要得益于： - 自研的二进制协议替代JSON传输 - 连接池化技术复用gRPC通道 - 零拷贝设计减少GC压力

如何优雅地吃AI这块蛋糕

最近接了几个要接入大模型的客户需求，我们的插件系统终于派上用场。比如对接扣子API时： go // 注册AI处理器示例 type KoalaPlugin struct{ /…/ }

func (k *KoalaPlugin) OnMessage(session *Session, msg []byte) { // 调用扣子API的魔法发生在这里 resp := callKoalaAPI(msg) session.Send(resp) }

// 主程序初始化时 server.RegisterAIHandler(“koala”, &KoalaPlugin{})

现在系统已经预置了主流的AI平台对接方案，你甚至可以在管理后台可视化配置AI路由规则。

踩坑指南：WebSocket集群化

早期用Redis PUB/SUB做消息总线时，遇到消息风暴问题。后来改进的方案是： 1. 按客服ID做一致性哈希分片 2. 关键路径消息走etcd分布式锁 3. 离线消息持久化到MongoDB分片集群

这个架构经受了618大促的考验，当天处理了1200万+对话消息。

快速上手指南

如果你也想体验下： bash

获取部署脚本

wget https://github.com/unique-customer-service/core/releases/latest/download/deploy.sh

一键部署（支持Docker/K8s）

./deploy.sh –with-ai –driver dify

系统内置了压力测试模式，你可以先用--stress-test参数看看自己服务器的极限在哪。

写给技术决策者的话

这个项目最开始只是我们内部使用的工具，后来很多客户看到演示后强烈要求商业化。现在开源的是经过脱敏的核心引擎，如果你需要： - 定制AI业务流程 - 对接私有化大模型 - 二次开发接口

欢迎来我们的技术社区交流（文档里扫码进群）。下个版本我们计划加入实时语音转写功能，正在用WebRTC做原型，或许你会感兴趣？