cf46b27610
P0-1 (limits.go): Allow()方法改为全程使用写锁保护counters map读写，避免RLock写入时的data race P0-2 (ticket_workflow.go+ticket_handler.go): Assign/Resolve/Close操作先查询ticket存在性和状态，返回明确的CS_TICKET_4001/CS_TKT_4002/CS_TICKET_4092/CS_TICKET_4093错误码，handler根据错误前缀路由HTTP状态码 P1-1 (ticket_store.go): 移除GetStats中3处手动rows.Close()，只保留defer Close()
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# AI-Customer-Service 部署设计
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> 版本：v1.0 | 状态：初稿
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## 1. 部署架构
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### 1.1 总体架构
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├── Load Balancer (Nginx / 云 CLB)
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├── AI-CS API Server x 2
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│ │
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│ ├── HTTP API
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│ └── WebSocket (实时对话)
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├── AI-CS Worker x 2
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│ │
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│ ├── 知识库索引更新 Worker
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│ └── 清理 Worker (过期会话清理)
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└── 共享层
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├── PostgreSQL 15+ (独立 schema: cs_*)
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├── Redis (会话 + 缓存 + 锁 + 频率限制)
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└── 向量数据库 (PGVector / Milvus / Qdrant)
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```
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### 1.2 容器化部署
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```yaml
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services:
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ai-cs-api:
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image: ai-customer-service:latest
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command: ["./ai-cs", "api"]
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replicas: 2
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ports:
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- "8082:8080"
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environment:
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- DB_HOST=postgres
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- REDIS_HOST=redis
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- VECTOR_DB_HOST=pgvector
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ai-cs-worker:
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||
image: ai-customer-service:latest
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||
command: ["./ai-cs", "worker"]
|
||
replicas: 2
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environment:
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||
- DB_HOST=postgres
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||
- REDIS_HOST=redis
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||
- VECTOR_DB_HOST=pgvector
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postgres:
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image: postgres:15
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volumes:
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- pg_data:/var/lib/postgresql/data
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redis:
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image: redis:7
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pgvector:
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image: ankane/pgvector:latest
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# 或使用独立 Milvus/Qdrant 容器
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```
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## 2. 资源需求
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### 2.1 API Server
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| 资源 | 需求 | 说明 |
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| CPU | 2 核 | 含意图识别、知识库检索、LLM 调用 |
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| 内存 | 2 GB | 连接池 + 向量检索缓存 |
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| 存储 | 无 | |
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| 网络 | 内网 100Mbps | 调用 LLM API、内部服务 |
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### 2.2 Worker
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| 资源 | 需求 | 说明 |
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|------|------|------|
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| CPU | 1 核 | |
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| 内存 | 1 GB | 知识库索引更新时需要 |
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| 存储 | 无 | |
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### 2.3 数据库
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| 资源 | 需求 | 说明 |
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|------|------|------|
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| CPU | 2 核 | |
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| 内存 | 4 GB | 索引与缓冲 |
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| 存储 | 100 GB | 会话 + 消息 + 工单 + 审计日志 |
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### 2.4 向量数据库
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| 选型 | CPU | 内存 | 存储 | 说明 |
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| PGVector | 与 PostgreSQL 共存 | 共存 | 共存 | 推荐，无需额外部署 |
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| Milvus | 2 核 | 4 GB | 30 GB | 高性能、分布式 |
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| Qdrant | 1 核 | 2 GB | 20 GB | 轻量、Cloud-native |
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## 3. 监控与运维钩子
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### 3.1 健康检查
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| 端点 | 路径 | 预期响应 | 失败行为 |
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| 存活检查 | `/actuator/health/live` | HTTP 200 | 容器重启 |
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| 就绪检查 | `/actuator/health/ready` | HTTP 200 | 从负载均衡移除 |
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| 综合检查 | `/actuator/health` | HTTP 200 + JSON | 触发告警 |
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### 3.2 启动/关闭顺序
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**启动顺序**:
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1. PostgreSQL 启动完成
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2. Redis 启动完成
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3. 向量数据库启动完成
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4. Worker 启动（执行 migration）
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5. API Server 启动
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**关闭顺序**:
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1. 停止接收新 HTTP 请求和 WebSocket 连接
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2. 等待现有请求处理完成（超时 30 秒）
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3. 停止 Worker
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4. 关闭数据库连接池
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5. 退出进程
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### 3.3 配置管理
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- 配置文件 `config.yaml` + 环境变量覆盖。
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- LLM API Key 仅通过环境变量传入。
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- 模型供应商配置、意图置信度阈值、转人工触发条件等可热更新。
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## 4. 灾备设计
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### 4.1 数据库灾备
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| 策略 | 方案 | RTO | RPO |
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| 主库故障 | 自动切换至备库 | < 5 min | < 1 min |
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| 逻辑损坏 | 从备库恢复 + 审计日志回放 | < 30 min | < 1 min |
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### 4.2 应用层灾备
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| 场景 | 处理 |
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| API Server 单机故障 | 负载均衡自动移除，剩余节点继续服务 |
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| LLM 主供应商故障 | 5 秒内切换至备用供应商 |
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| 双 LLM 故障 | 返回兑底回复 + 自动生成工单 |
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| Redis 故障 | 会话状态丢失，用户需要重新发起会话（接受） |
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| 向量数据库故障 | 知识库检索降级为关键词匹配，不影响核心对话 |
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| 数据库连接池耗尽 | 进入降级模式：仅返回静态 FAQ 链接 |
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### 4.3 多中心部署
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- 当前阶段为单中心部署。
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- 未来扩展至多中心时，需要解决 PostgreSQL 分布式写入、Redis 主从同步和 WebSocket 连接的跨中心问题。
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