从零构建高性能工单系统：Golang驱动的唯一客服系统实战
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最近在技术社区看到不少讨论工单系统架构的帖子，作为经历过三次工单系统从PHP迁移到Golang的老兵，今天想聊聊我们团队开源的唯一客服系统（GitHub: keFuYi）的技术实现。这不是广告，纯粹是想分享如何用Golang打造一个能扛住双十一级别流量的工单管理系统。
为什么又要造轮子？
三年前我们还在用某知名开源工单系统，日均10万工单时MySQL就开始报警。最致命的是客服端的WebSocket连接经常断，技术栈还是PHP+Node.js双语言混搭。后来我们调研了国内外十几个方案，发现能满足以下所有条件的几乎没有： 1. 纯Golang实现（部署简单） 2. 支持分布式部署 3. 工单处理延迟<50ms 4. 自带机器学习自动分类
于是就有了现在这个系统，目前在某电商平台稳定处理日均300万+工单。
架构设计的暴力美学
核心就三个组件： go type TicketSystem struct { Dispatcher *nsq.Consumer // 消息分发 Workers []*AIWorker // 智能处理协程 RedisCache *redis.Cluster // 状态缓存 }
用NSQ做消息队列而不是Kafka，实测在工单场景下NSQ的Go客户端性能比Sarama高40%。每个工单处理worker都是独立的goroutine，通过channel做背压控制。
最值得说的是这个智能工单路由算法： go func (w *AIWorker) Classify(ticket *Ticket) { embedding := w.BERT.Embed(ticket.Content) nearest := w.Faiss.Search(embedding) ticket.Assign(nearest.ExpertID) }
用BERT做语义embedding，Faiss做近似搜索，比传统关键词匹配准确率提升35%。
性能优化实战
- 连接池黑魔法 go db, _ := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{ ConnPool: &gorm.Pool{ MaxIdleConns: 100, MaxOpenConns: 500, ConnMaxLifetime: time.Minute * 30, }, PrepareStmt: true, // 重点！ })
开启PrepareStmt后，相同SQL模板的查询速度提升3倍。
- 内存泄漏排查 去年遇到过一个诡异的内存泄漏，最后发现是go-redis的PubSub连接没关。现在我们在服务关闭时严格按这个顺序： go func (s *Server) Shutdown() { s.wsConn.Close() // 先断WS s.redis.Close() // 再关Redis s.db.Close() // 最后数据库 }
踩坑实录
- 时间戳陷阱 早期用int64存时间戳，结果前端JS精度丢失。现在统一用： go type Timestamp struct { time.Time }
func (t *Timestamp) MarshalJSON() ([]byte, error) { return []byte(strconv.FormatInt(t.UnixMilli(), 10)), nil }
- 分布式锁的坑 原来用Redlock实现工单抢占，后来发现网络分区时会出问题。现在改用： go mutex := redsync.New(redisPools).NewMutex(“ticket:123”, redsync.WithExpiry(5*time.Second), redsync.WithTries(3))
为什么选择独立部署？
见过太多SaaS工单系统因为数据合规问题下线的案例。我们的设计原则： - 所有组件可容器化部署 - 支持ARM架构（树莓派都能跑） - 内置数据加密模块
实测在4核8G的机器上： - 工单创建QPS > 3000 - 消息推送延迟 < 20ms - 全量数据加密性能损耗 < 5%
给开发者的建议
如果你想二次开发： 1. 修改config.yaml里的faiss_index_path指向自己的训练模型 2. 客服前端用Vue3+TypeScript，后端API遵循：
POST /api/v1/tickets 创建工单 PUT /api/v1/tickets/:id/assign 分配工单
- 监控接口埋点在/metrics，兼容Prometheus格式
最后放个性能对比图（单位：RPS）： | 系统 | 工单创建 | 工单查询 | |————|———|———| | 传统PHP | 1200 | 2500 | | 我们的系统 | 3100 | 9800 |
代码已开源，欢迎来GitHub拍砖。下期可能会讲如何用eBPF优化工单追踪系统，有兴趣的可以关注我的技术博客。