一、系统架构设计：分层与模块化

企业级在线客服系统需满足高并发、低延迟、可扩展的核心需求，推荐采用分层架构设计：

表现层：基于ASP.NET Core MVC或Razor Pages构建响应式前端，集成WebSocket实现实时消息推送。示例代码：

// WebSocket服务端配置（Startup.cs）
public void ConfigureServices(IServiceCollection services) {
 services.AddWebSocketMiddleware();
}
public void Configure(IApplicationBuilder app) {
 app.UseWebSockets();
 app.UseMiddleware<WebSocketMiddleware>();
}

业务逻辑层：通过MediatR模式实现CQRS（命令查询职责分离），将客服对话、工单处理等业务拆分为独立服务。

数据访问层：采用Entity Framework Core + SQL Server实现事务管理，配合Redis缓存会话状态。关键配置：

// DbContext配置（多租户场景）
public class CustomerServiceContext : DbContext {
 public DbSet<Conversation> Conversations { get; set; }
 protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder options) {
     options.UseSqlServer("ConnectionString", x => x.MigrationsAssembly("Migrations"));
 }
}

二、核心功能模块实现

1. 实时通信引擎

消息路由：基于SignalR实现分组广播，支持一对一、群组及部门级对话。核心代码：

public class ChatHub : Hub {
  public async Task JoinGroup(string groupId) {
      await Groups.AddToGroupAsync(Context.ConnectionId, groupId);
  }
  public async Task SendMessage(string message, string groupId) {
      await Clients.Group(groupId).SendAsync("ReceiveMessage", message);
  }
}

离线消息处理：通过Hangfire后台任务队列存储未送达消息，用户上线后触发补发机制。

2. 智能路由分配

技能组匹配：结合客服标签（语言、专业领域）与用户问题分类，使用加权轮询算法分配对话。

// 路由算法示例
public class Router {
  public Agent AssignAgent(List<Agent> agents, Question question) {
      return agents.OrderByDescending(a => 
          a.Skills.Intersect(question.Tags).Count() * 10 + 
          (1 - a.CurrentLoad / a.MaxLoad)
      ).First();
  }
}

紧急度评估：通过NLP分析用户情绪（如愤怒检测）和问题复杂度，优先处理高风险会话。

3. 多渠道接入

统一消息网关：封装微信、APP、网页等渠道的协议差异，转换为内部消息模型。

public interface IChannelAdapter {
  Task<Message> Parse(dynamic externalMsg);
}
public class WeChatAdapter : IChannelAdapter {
  public async Task<Message> Parse(dynamic wechatMsg) {
      return new Message {
          Content = wechatMsg.Content,
          Sender = wechatMsg.FromUserName,
          Type = MessageType.Text
      };
  }
}

三、性能优化策略

连接管理：
- 实现心跳机制检测断连，超时后自动重连
- 采用长连接复用技术，减少TCP握手开销
数据库优化：
- 对Conversation表按时间分区，提升历史数据查询效率
- 使用读写分离架构，主库写、从库读
缓存策略：
- 热点数据（如在线客服列表）采用本地内存+Redis两级缓存
- 实现缓存雪崩防护，设置随机过期时间

四、安全防护体系

数据加密：
- 传输层启用TLS 1.2+
- 敏感信息（如用户手机号）存储前使用AES-256加密
访问控制：
- 基于JWT的权限验证，区分客服、管理员角色
- 实现操作日志审计，记录关键操作（如工单状态变更）
防攻击措施：
- 限制单个IP的连接数，防御DDoS攻击
- 对输入内容进行XSS过滤，使用HtmlSanitizer库

五、部署与运维方案

容器化部署：
- 使用Docker打包应用，通过Kubernetes实现自动扩缩容
- 配置健康检查端点，监测服务可用性
监控告警：
- 集成Prometheus+Grafana监控系统指标（如消息延迟、错误率）
- 设置阈值告警，当95%分位延迟超过500ms时触发通知
灾备方案：
- 多可用区部署，数据库采用Always On可用性组
- 定期备份会话数据至对象存储，保留周期30天

六、扩展性设计

插件化架构：

定义IModule接口，支持第三方功能扩展（如工单系统集成）

public interface ICustomerServiceModule {
  void Initialize(IServiceCollection services);
  void Configure(IApplicationBuilder app);
}

微服务改造：
- 将用户认证、消息存储等模块拆分为独立服务
- 使用gRPC进行服务间通信，降低耦合度

该方案通过分层架构、智能路由、多渠道接入等设计，可支撑日均10万级会话的企业级需求。实际实施时建议分阶段推进：先实现核心实时通信功能，再逐步完善工单系统、数据分析等模块。对于超大规模场景，可考虑引入消息队列（如RabbitMQ）解耦各组件，进一步提升系统吞吐量。

基于ASP.NET的企业级在线客服系统构建指南