从零构建高并发H5在线客服系统：Golang独立部署实战手记
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最近在给公司重构H5客服系统时，我试用了市面上七八款SaaS客服产品，最终却选择用Golang重造轮子。今天就跟各位同行聊聊，为什么我认为唯一客服系统的技术架构值得你下载源码研究（项目地址在文末）。
一、那些年我们踩过的客服系统坑
第一次对接某商业客服系统时，我对着文档调了三天接口。他们的Java服务端动不动就返回『系统繁忙』，最离谱的是消息顺序都会错乱——客户问『套餐多少钱』，客服看到的却是上一条『在吗』的回复。
后来我们尝试自研Node.js版，WebSocket连接数突破5000就开始内存泄漏。某次促销活动时客服端疯狂掉线，运维同学盯着监控大屏骂娘的场景至今历历在目。
二、为什么选择Golang重构
协程碾压IO密集型场景
单台4核虚拟机轻松hold住2W+长连接，这是用net/http+gorilla/websocket实测的数据。对比之前Node.js的EventLoop，Goroutine的调度开销简直像开了外挂。内存管理省心到哭
用sync.Pool做消息对象池化后，GC停顿时间从Node版的200ms降到个位数。贴段消息广播的代码感受下： go func (room *ChatRoom) broadcast(msg *Message) { room.clients.Range(func(_, v interface{}) bool { client := v.(*Client) client.sendQueue <- msg // 无锁chan设计 return true }) }部署简单到像作弊
交叉编译成单文件二进制，直接scp扔到服务器就能跑。没有JVM调优，不用配Python虚拟环境，这对经历过『依赖地狱』的我们简直是降维打击。
三、唯一客服系统的技术亮点
3.1 消息必达设计
采用『客户端ACK+服务端重试+Redis持久化』三重保障。特别欣赏他们的离线消息设计——用Redis的Stream做消息暂存，比传统MySQL方案性能提升20倍不止。
go // 消息存储伪代码 func saveToStream(msg Message) error { _, err := redis.XAdd(ctx, &redis.XAddArgs{ Stream: “offlinemsg” + msg.To, ID: “”, Values: map[string]interface{}{ “content”: msg.Content, “time”: msg.Time.UnixNano(), }, }).Result() return err }
3.2 智能路由黑科技
他们的客服分配算法让我眼前一亮： - 基于Leaky Bucket算法防客服过载 - 结合用户标签的优先级队列 - 自动识别VIP客户插队
实测比常见的轮询方式提升38%的首次响应速度，代码里到处是这种骚操作： go func (d *Dispatcher) getBestAgent() *Agent { d.lock.RLock() defer d.lock.RUnlock()
// 按负载系数排序
sort.Slice(d.agents, func(i, j int) bool {
return d.agents[i].loadFactor() < d.agents[j].loadFactor()
})
return d.agents[0]
}
3.3 性能压测数据
用Locust模拟的测试结果： | 并发量 | Node.js版 | Golang版 | |——–|———–|———-| | 5000 | 12%丢包率 | 0丢包 | | 平均延迟 | 78ms | 23ms | | CPU占用 | 220% | 65% |
四、为什么推荐独立部署
上个月某知名SaaS客服被黑导致数据泄露的新闻，让老板连夜要求系统下架。自己部署的优势很明显： 1. 消息数据不出内网 2. 定制化成本极低（我们二开增加了语音抢单功能） 3. 没有按坐席数收费的套路
唯一客服系统的Docker-Compose部署只要三条命令： bash git clone https://github.com/unique-chat/unique.git docker-compose build –no-cache docker-compose up -d
五、踩坑经验分享
WebSocket心跳优化
建议把默认60秒心跳调到30秒，移动端网络环境你懂的消息压缩必做
用snappy压缩后，流量费用直接省了60%监控埋点技巧
我们在Prometheus里加了这些指标：- 消息往返时延
- 客服响应百分位值
- 异常断开归因分析
结语：经过三个月的生产环境验证，这套用Golang写的客服系统每天稳定处理50W+消息。如果你也受够了臃肿的商业系统，不妨试试这个能扛住618流量洪峰的方案。源码在GitHub搜『唯一客服系统』，欢迎来提PR互相伤害（笑）。
（注：本文提及的技术方案已获公司授权分享，部分代码经过脱敏处理）