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游戏服务端究竟解决了什么问题？二
时间： 14:00 来源：互联网 作者：源码搜藏 浏览：
引进新的疑问 如今，client或许效劳都需要经过不相同的协议（Gate、MQ）与别的有些通讯。 这么对使用层开发者来说即是一个担负。 效劳端和客户端，走Gate的流程都是依据私有协议与自有的API。 一起，在客户端，走MQ的流程依据mqtt协议与mqttLib的API；在效劳
引进新的疑问
　　如今，client或许效劳都需要经过不相同的协议（Gate、MQ）与别的有些通讯。
　　这么对使用层开发者来说即是一个担负。
效劳端和客户端，走Gate的流程都是依据私有协议与自有的API。
一起，在客户端，走MQ的流程依据mqtt协议与mqttLib的API；在效劳端，走MQ的流程依据amqp协议与rabbitMQ的API。
　　ps. Gate的私有协议和mqtt、amqp协议下面会统称为音讯路由协议。
　　并且不相同的API的调用模型都不相同，因而咱们需要一种使用层一起的调用标准。
3.3 游戏效劳端中的RPC与Pattern
　　收拾一下现状。
　　如今，client能够发送两类音讯：一类交由Gate路由，一类交由MQ路由。service也能够接纳两类音讯：一类由Gate路由过来，一类由MQ路由过来。
　　咱们期望的是，使用层只需要关怀效劳，也即是说发送的音讯是期望转到哪个效劳上，以及接纳的音讯是恳求自个供给的哪个效劳。
　　这么关于使用层来说，其看到的协议应当是一起的，而至于使用层协议的底层协议是Gate的协议仍是MQ的协议，由具体的适配器（Adaptor）适配。
　　这个使用层的协议即是RPC的一有些。
　　RPC一向都是很有争议的。一方面，它能让代码看起来更高雅，省了不少打解包的重复代码；另一方面，程序员能调RPC了，体系就变得很不行控，格外是像某些架构下面RPC底层会绕许多，终究用的时分彻底违反计划原意。
&　　可是总的来说，RPC的优势仍是比照显着的，终究游戏效劳端的全体效劳界说都是同一个项目组内做的，副作用严厉可控，很少会呈现调用一条RPC要绕许多个节点的状况。
RPC处理啥样的疑问？
　　RPC的定位是具体音讯路由协议与使用层函数调用的中间层。一个标准的RPC构造要处理两个疑问：
榜首是协议界说。
第二是调用标准的确立。
　　 RPC的协议界说也能够做个区分：
协议中的一有些用来标识一次调用session，能够用来完成RPC的回调，能够用来完成RPC的超时办理等等。
另一有些用来标识调用的具体办法。这有些正本跟用不必RPC没太大联络，由于不必RPC仅仅打解包的话也是会用一些协议序列化、反序列化协议包的。选用RPC构造的话，即是期望这有些作业尽或许多的主动化。
　　RPC调用标准的基地计划意图即是让使用层程序员调用起来十分天然、不需要有太多包袱（类bigworld架构的rpc计划一般也是这个准则，尽量让使用层不注重切进程的细节）。调用标准的具体细节就跟言语和渠道有关了。在支撑异步语法的言语/渠道，能够原生集成异步等候、履行完康复上下文持续履行的语义。在不支撑异步语法的言语/渠道，那就只能callback。假设是不支撑将函数作为参数传递的言语/渠道，我想你应当现已离现代游戏开发太远了。
　　通用的有些断定以后，还得处理特定于具体路由办法的、需要适配的有些。
　　我将这有些逻辑称为Adaptor，极好了解，即是RPC到具体音讯路由协议、具体音讯路由协议到RPC的适配器。
　　下面，联络一种具体的RPC完成办法（下文称为Phial标准），来评论下怎么将上面提出的这几个概念串起来。
　　先经过一个大约的流程来厘清一次RPC流程中触及的一切人物。
　　RPC已然作为一次长途过程调用，那么，关于调用方来说，其调用的是一个跟一般函数很像的函数（有或许体现为一个异步函数，也有或许体现为一个同步函数）；关于被调用方来说，其被调用的就真的是自个的一个函数了。
　　悉数的pipeline也很明晰：
调用方调用某个效劳的某个函数，RPC层会依据之前说的RPC层协议将调用信息（invokeId、办法id、参数等）打包，并将打包的音讯和函数对应效劳的路由规矩告诉路由适配层，路由适配层依据路由规矩给打包音讯加个音讯头，然后传给路由层（具体的Gate路由或MQ路由）。
路由层将音讯路由到对应节点，该节点上的路由适配层解出音讯头和打包音讯，依据音讯头断定被恳求效劳，并这些信息传给RPC层，RPC层解打包音讯得到调用信息，然后做一次dispatch，被调用方的一开端注册进来的对应函数就会被回调到了。
　　在这个过程中，咱们称调用方能够调用的是效劳的delegate（能够类比为Stub），被调用方注册进来的是效劳的implement（能够类比为Skeleton）。路由适配层即是Adaptor。能够依据不相同类型的Adaptor构造效劳的delegate。效劳的implement也能够注册在不相同的Adaptor上。不相同的Adaptor只需要关于RPC层供给相同的接口，让RPC层能够发送打包音讯和效劳特定的路由规矩，能够注册implement即可确保RPC层与Adaptor层是彻底无关的。
　　咱们在示例中完成了多种Adaptor，如今停止触及到的有MqttAdaptor、GateAdaptor、AmqpAdaptor。
　　除了这悉数的数据流以外，示例中还包装了两种异步调用与回调办法。
一种是关于.Net 2.0的callback办法；
一种是关于.Net 4.5的Task await/async办法。
　　榜首种专门关于不支撑.Net 4.5的渠道，比方Unity。可是只需关于这种办法稍加拓展，也能支撑.Net 2.0的yield语义，完成简略协程。关于.Net 2.0中的协程完成，能够参阅这儿。
　　两种异步办法完成回调的原理是相同的，都是本地hold住调用上下文，等回包的时分查看即可。
　　这么，在支撑.Net 4.5的渠道，一个交叉了RPC调用的函数就能够写成这个样子：
&View Code
　　在Unity中的脚本逻辑，能够这么调用RPC：
&View Code
关于一些细节的阐明
我在之前的流程里面特意没有阐明打包协议，打包协议挑选许多，比方msgpack、bson、pb、pbc等等。示例完成中选用的是一种次序的二进制打解包机制，缺陷即是没办法做版别兼容，长处即是完成起来简略速度快。当然换打包协议也是很简略的。示例项目后续会添加对多种打包协议的支撑。
由于这个RPC构造首要是关于unity游戏，客户端有些与效劳端有些的渠道实质是不相同的，客户端以.Net 2.0为根底，效劳端以.Net 4.5为根底。有关的效劳界说文件也都阻隔成了两个库，既减少了对客户端的协议露出，又能够确保客户端依靠库的体积最小。
Adaptor的接口计划。Adaptor是为RPC层效劳的，因而不相同的Adaptor所需要完成的接口只需要面向RPC层坚持一起。Adaptor需要关于delegate与implement供给不相同的笼统含义。关于implement来说，Adaptor是一个持续产出音讯的流；关于delegate来说，Adaptor是一个能够承受音讯的传输器。使用层对自个把握的Adaptor是知情的，因而Adaptor能够供给特化的接口，比方client需要的一切Adaptor都需要额定供给Poll接口，场景效劳需要的GateAdaptor也需要Poll接口。
引进新的疑问
　　有了RPC以后，咱们能够在使用层以一起的办法进行效劳恳求。
　　可是这么还不够&&咱们如今所提的RPC即是一般的办法调用，尽管对使用层彻底躲藏了协议或许别的中间件的细节，可是这么一来这些中间件的强壮特性咱们也就无法利用了。
　　还应当有另一种与RPC平行的笼统来特化RPC的办法，这种笼统与RPC一起构成了一种游戏开发标准。
3.3.2 RPC、Pattern与标准
　　由于不相同的中间件处理疑问的办法不相同，因而咱们没办法在使用层用一起的办法引证不相同的中间件。因而，咱们能够关于游戏开发中的一些比照经典的音讯pipeline，界说pattern。然后，用pattern与RPC一起描绘效劳应当怎么声明，怎么被调用。
Pattern处理了啥疑问
pattern规矩了客户端与效劳、效劳与效劳的有限种交互办法。
pattern处理了之前咱们只能靠感受断定效劳应当走哪种根底设备笼统的疑问。
　　不相同的根底设备笼统能够完成不相同的pattern子集，假设需要新添加一类根底设备，咱们能够看它的功用别离能够映射到哪几种pattern上，这么就能直接集成到Phial标准中。
　　下面，就关于游戏效劳端的多见需要，界说几种pattern。
　　三种通讯情形：
client -& server
　　最简略的pattern是ask，也即是向效劳建议一次异步调用，然后client不注重效劳的处理成果就直接进行后续的逻辑。最多见的即是移动恳求。
　　还有一种是传统MMO中不太注重，而异步交互手游反倒从web引进的request。client向效劳建议一次异步调用，可是会比及效劳处理成果回来（或超时）才进行后续的逻辑。比方比照多，比方一次抽卡或许一次异步PVP。
server -& client
　　与ask对应的是sync，是效劳进行一次无源的对client的impl调用，client无条件履行impl逻辑。sync需要指明被调用方。这种最多见的是移动同步。有一点需要留意，示例中完成了一种办法比照丑恶的组播sync，依靠了Gate的私有协议，也即是forward指定一个int值。这个以后会做调整。
　　与request对应的是reply。这个适当所以处理一次request然后直接回来一个值，没啥格外之处。
server -& server
　　最多见的即是invoke，适当于一次期望回来值的长途调用。比方有许多，适用于恣意两个效劳间的通讯需要。
　　还有一种解耦利器我称之为notify。当然实质上正本即是pub-sub，音讯会在中间件上dup。使用情形是音讯供给者/事情源只管raise event，而不注重event是不是被处理、event后续会被路由到哪里。在中间件上，只需有效劳完成了该notify service的impl，就能得到告诉；假设没有任何节点供给对该效劳的impl，就适当于音讯被推到了sink。使用情形是能够将玩家行为log以及各种监控、统计体系逻辑从业务代码中剥离出来，事情源触发的逻辑只需一处，而处理的逻辑能够涣散在别的监控进程中，不需要添加一种监控就得在每个事情源都对应插一行代码。
　　Gate和MQ完成了不相同的pattern调集。当然，正如之前所说，Gate实质上也是一种MQ，可是由于咱们对这两种根底设备笼统的定位不相同，所以在完成各自的Adaptor的时分也限制了各自支撑的pattern。比方，Gate不能支撑notify，MQ不能支撑ask-sync。
　　我在示例完成中没有参加MQ对客户端组播的支撑。首要因素是思考到client是经过MQTT协议跟MQ通讯，适当于组保护是client建议的。关于谈天这种的或许还好，关于别的的或许会有危险。
引进新的疑问
　　到如今停止，咱们总结出了如下几种与游戏效劳端有关的音讯pipeline：
client -& Gate -& service
service -& Gate -& client
service -& Gate -& client*
client -& MQ -& service
service -& MQ -& client
service -& MQ -& service
service -& MQ -& service*
　　这根本上现已能包含游戏中的大多数需要了，因而咱们对音讯流的评论就到此停止。
　　接下来评论游戏国际的状况保护。
　　保护游戏国际状况的责任相同由一种效劳担任，这种效劳下面称为数据效劳。
　　可是数据效劳所说的效劳与之前所提的作为dynamic parts的Phial效劳不太相同，实践上是一些根底设备笼统和Phial效劳的组合。
　　有了数据效劳，咱们还能够愈加明晰client与service走Gate与MQ终究有啥实质差异。
4 游戏国际状况的保护办法
4.1数据效劳的定位
　　游戏国际的状况能够简略分为两个有些，一有些是需要存档的，比方玩家数据；一有些是不需要存档的，比方场景状况。
　　关于拜访较频频的有些，比方场景状况，会保护成纯内存数据；关于拜访较不频频的有些，比方玩家存档，就能够思考保护在第三方。这个第三方，即是数据效劳。
　　数据效劳与之前所说到的场景效劳、IM效劳等都归于使用层的概念。数据效劳一般也会依靠于一种根底设备笼统，那即是缓存。
4.1.1 传统架构中的数据效劳
　　传统MMO架构中，数据效劳的概念十分含糊。
　　咱们仍是先经过回忆开展前史的办法来厘清数据效劳的界说。回到场景进程的开展时期，玩家状况是内存中的数据，可是效劳器不会一向开着，因而就有了存盘（文件或db）需要。可是随着业务变杂乱，存盘逻辑需要数据层露出不断添加的存储API细节，十分难拓展。因而开展出了Db署理进程，场景进程直接将存档推给Db署理进程，由Db署理进程定时存盘。
　　这么，存储API的细节在Db署理进程内部闭合，游戏逻辑无须再注重。场景进程只需要经过协议封包或许RPC的办法与Db署理进程交互，别的的就不必管了。
　　Db署理进程由于是定时存盘，因而它适当于保护了玩家存档的缓存。这个时分，Db署理进程就具有了数据效劳的雏形。
　　跟之前的评论相同，我在这儿又要开端批评一番了。
　　许多团队至今，新立项的项目都依然选用这种Db署理进程。尽管的确能够用来满意必定程度的需要，可是，存在几个丧命疑问。
榜首，Db署理进程让悉数团队的代码复用等级坚持在copy-paste层面。玩家存档必定是项目特定的，而选用Db署理进程的团队，一般并不会将Db署理进程计划成普适、通用的，终究关于他们来说，Db署理进程是场景进程和存盘之间的仅有中间层。举个比方，Db署理进程供给一个LoadPlayer的RPC接口，那么，接口完成就必定是具体游戏有关的。
第二，Db署理进程严峻耦合了两个概念：一个是面向游戏逻辑的存储API；一个是数据缓存。数据缓存实质上是一种新的根底设备笼统，kv开展了这么多年，现已涌现出许多高度老练的工业级缓存根底设备，竟然还有新立项游戏对此后知后觉。殊不知，自个对Db署理进程再怎么做拓展，也不过是在feature set上逐渐挨近老练的KV，可是在可用性上即是玩具和工业级出产资料的距离。举个最简略的比方，有多少团队的Db署理进程能供给一个标准化的忍耐多少秒掉线的确保？
第三，Db署理进程在分差异服架构下一般是一区一个的，一个很首要的因素即是Db署理进程一般是自个YY写出来的，很少能够处理扩容疑问。假设多服共用一个Db署理进程，大局单点给体系添加不稳定性的疑问暂时按下不表，负载早就撑爆了。可是仅仅担任缓存玩家存档以及将存档存盘，这跟之前评论过的大局IM效劳定位十分相似，又有啥必要分差异服？
　　咱们能够构建一个数据效劳处理这些疑问。至于依靠的具体缓存根底设备，我以后会以redis为例。
　　redis比照于传统的KV比方memcache、tc，具有不相同的计划理念，redis的定位是一种数据构造效劳器。游戏效劳端开发能够拿redis当缓存用，也能够直接当一个数据库用。
数据效劳处理了啥疑问
　　数据效劳首要要处理的即是玩家存档疑问。redis作为一个高功用缓存根底设备，能够满意逻辑层的存档需要。一起还能够完成额定的落地效劳，比方将redis中的数据定时存回mysql。之所以这么做，一方面是由于redis的定位是高功用缓存设备，那就不期望它被rdb、aofrewrite机制拖慢体现，或许卡IO；另一方面是关于一些数据剖析体系，用SQL来描绘数据查询需要更适宜，假设只用redis，还得独自开发查询东西，因小失大。
　　数据效劳其非有必要处理的疑问是能够做到效劳等级的复用。这一点咱们能够凭借公司使用开发中的ORM来计划一套目标-kv-联络映射。也即是数据效劳是一起的，而不相同的业务能够用不相同的数据构造描绘自个的领域模型，然后数据效劳的配套东西会主动生成数据拜访层API、redis中cache联络以及mysql中的table schema。也即是说，相同的数据效劳，我在项目A中引证并界说了Player构造，就会主动生成LoadPlayer的API；在项目B中界说User同理生成LoadUser的API。
　　这两个疑问是比照简略处理的，最要害的仍是一个思路的变换。
　　下面看一种non-trivial的完成。Phial中的DataAccess有些，Phial的Model代码生成器。
　　实践上，数据效劳除掉缓存根底设备的有些，都归于外围机制。在有些计划中，咱们能够看到仍是存在缓存效劳与逻辑效劳的中间层。这种中间层的单点疑问很简略处理&&只需不相同的逻辑效劳拜访不相同的中间层节点即可。中间层的含义一般是进行RPC到具体缓存协议API的变换，在我的完成中，由于现已有了数据拜访API的主动生成，因而没有这种中间层存在的必要。一切需要拜访数据效劳的逻辑效劳都能够直接经过数据拜访API拜访。
　　其间还有几点细节：
数据拜访层API的调用标准与RPC的调用标准坚持了一起，都是依据async/await办法。
经过数据效劳对恣意存档进行添加或修正都会记载一个job，由落地效劳定时查看job进行落地。
引进新的疑问
　　如今依然遗留了几个疑问：
redis单实例的功用的确很强悍，可是假设全区全服只开一个redis实例的确是存在疑问的，这个疑问需要处理。
数据效劳关于传统MMO架构来说能够无缝替换掉丑恶的Db署理进程，可是，已然数据效劳现已能供给笼统程度如此高的存储接口，那是不是还能够使用在别的地方？
4.1.2 无状况效劳中数据效劳的定位
　　之前说到过，游戏国际的状况除了需要存档的玩家数据，还有一有些是不需要存档的逻辑效劳的状况。
　　数据效劳假设仅仅用来代替MMO中的Db署理进程的，那么它的悉数责任就仅仅是为需要存档的数据供给效劳。从更高的笼统层次来看的话，数据效劳适当所以保护了client在效劳端的状况。
　　可是，数据效劳供给了更强壮的笼统才干。如今数据效劳的API构造是恣意定制的、code first，并且数据效劳依靠的根底设备&&redis又被证实十分强壮，不仅仅是功用极佳，并且供给了多种数据构造笼统。那么，数据效劳是不是能够保护别的效劳的状况？
　　在web开发中，用缓存保护效劳状况是一种很惯例的开发思路。而在游戏效劳端开发中，由于场景效劳的存在，这种思路一般并不靠谱。
　　为啥要用缓存保护效劳状况？
　　思考这么一个疑问：假设效劳的状况保护在效劳进程中，那么效劳进程挂掉，状况就不存在了。而关于咱们来说，效劳的状况是比效劳进程自身愈加首要的&&由于进程挂了能够赶紧重启，哪怕耽搁个1、2s，可是状况没了却意味着这个效劳在全有些布式效劳端中地点的大局一起性现已不正确了，即便瞬间就重启好了也没用。
　　那么为了让效劳进程挂掉时不会致使效劳状况扔掉，只需别离效劳进程的生命周期和效劳状况的生命周期就能够了。
　　将进程和状况的生命周期别离带来的另一个优点即是让这类效劳的横向拓展本钱降到最低。
　　比照简略的别离办法是将效劳状况保护在同享内存里&&现实上许多项目也的确是这么做的。可是这种做法拓展性不强，比方很难跨物理机，并且同享内存就这么一个文件安全性很难确保。
　　咱们能够将效劳状况存放在外部设备中，比方数据效劳。
　　这种能够将状况存放在外部设备的效劳即是无状况效劳（stateless service）。而与之对应的，场景效劳这种状况需要在进程内保护的即是有状况效劳（stateful service）。
　　有时分跟只触摸过游戏效劳端开发的业务狗谈起无状况效劳，对方竟然会发生 一种&无状况效劳是为了处理游戏断线重连的吧&这种观点，真的很哭笑不得。断线重连在游戏开发中固然是大坑之一，可是处理计划历来都跟有无状况毫无联络， 无状况效劳终究是效劳而不是客户端。假设真的能完成一个无状况游戏客户端，那真的是能直接处理坑人许多的断线重连疑问。
　　无状况游戏客户端意味着网络通讯的本钱跟内存数据拜访的本钱相同低&&这当然是不或许完成的。
　　无状况效劳即是为了scalability而呈现的，无状况效劳横向拓展的才干比照于有状况效劳大大增强，一起完成负载均衡的本钱又远低于有状况效劳。
　　分布式体系中有一个根本的CAP原理，也即是一起性C、呼应功用A、分区容错P，无法三者统筹。无状况效劳更倾向于CP，有状况效劳更倾向于AP。可是要补充一点，有状况效劳的P与无状况效劳的P所能到达的程度是不相同的，后者是真的容错，前者只能做到不把鸡蛋放在一个篮子里。
　　两种效劳的计划意图不相同。无状况效劳的一切状况拜访与修正都添加了内网时延，这关于场景效劳这种功用优先的效劳是不行忍耐的。而有状况效劳十分合适场景同步与交互这种数据密布的情形，一方面是数据交互的延迟仅仅是进程内办法调用的开支，另一方面由于数据局部性原理，对相同数据的拜访十分快。
　　已然计划意图正本即是不相同的，咱们这一节就只评论数据效劳与无状况效劳的联络。
　　游戏中能够拆分为无状况效劳的业务需要正本有许多，根本上一切效劳间交互需要都能够完成为无状况效劳。比方切场景效劳，由于切场景的恳求是有限的，对时延的恳求也不会格外高，同理的还有分配房间效劳；或许是面向客户端的IM效劳、拍卖行效劳等等。
数据效劳关于无状况效劳来说，处理了啥疑问？
　　简略来说，即是搬运了无状况效劳的状况保护本钱，一起让无状况效劳具有了横向拓展的才干。由于状况保护在数据效劳中，所以无状况效劳开多少个都无所谓。因而无状况效劳十分合适核算密布的业务需要。
　　你或许觉得我之前在效劳区分一节以后直接提出要引进MQ有些突兀，实践上，效劳区分要处理的根本疑问即是让程序员能明白自个界说每种效劳的意图是啥，哪一种效劳更合适Request-Reply，哪一种效劳更合适Ask-Sync。
　　假定策划对游戏没有分服的需要，理论上讲，有节操的程序是不应当以&别的游戏就这么做的&或&做不到&之类的借口搪塞。每一种效劳都由分布式的多个节点一起供给效劳，假设效劳的音讯流更合适Request-Reply pattern，那么完成为无状况效劳就更适宜，因素有二：
一个Request上来，取有关数据，处理，直接回来。悉数状况的生命周期坚持在一次RPC调用过程中，这描绘的即是Request-Reply的作业办法。
如今只需走MQ的音讯pipeline支撑Request-Reply pattern，而MQ一般都能极好地支撑无状况效劳的round-robin work distribution。
　　关于第二点，或许需要略微介绍下rabbitMQ。rabbitMQ中有exchange（交换机）、queue、binding（绑定规矩）三个首要概念。其间，exchange是对应出产者的，queue是对应消费者的，binding则是描绘音讯从exchange到queue的路由联络的。exchange有两种常用类型direct、topic。其间direct exchange接纳到的音讯是不会dup的，而topic exchange则会将接纳到的音讯依据匹配的binding断定要dup到哪个target queue上。
　　这么，关于无状况效劳，比方同一命名空间下的切场景效劳，能够共用同一个queue，然后client发来的音讯走direct exchange，就能够在MQ层面做到round-robin，将音讯轮番分配到不相同的切场景效劳上。
　　并且无状况效劳实质上是没有扩容本钱的，波峰就多开，波谷就少开。
　　程序员担任为不相同效劳计划不相同的横向拓展办法。比方相似公会效劳这种走MQ的，横向拓展的触发条件即是如今恳求数量级或许是节点压力。比方场景效劳这种Ask-Sync的，横向拓展就需要凭借第三方的效劳作为仲裁者，而这个仲裁者能够完成为依据MQ的效劳。
　　这儿有个疑问需要留意一下。
　　由于如今同一个client上来的request音讯或许由无状况效劳的不相同节点处理，那么就会呈现这么的状况：
某个client由于一些因素，快速发了两个message1、message2。
message1先到了效劳A，效劳A去数据效劳拉有关数据调集Sa，并进行后续处理。
此刻message2到了效劳B，效劳B去数据效劳拉有关数据调集Sb，进行后续处理，处理完毕，将成果存回数据效劳。
然后效劳A才处理完，并测验将处理成果存回数据效劳。
　　假设Sa与Sb有交集，那就会呈现竞态条件，假设这时答应效劳A存回成果，那数据就有或许存在不一起。
　　相似的状况还会出如今像率土之滨或许cok这种战略游戏的大国际刷怪需要中。当然条件是玩家与大地图上的元素交互和后台刷怪逻辑都是依据无状况效劳做的。
　　这正本是一个跨进程同享状况疑问，并且是一个高度简化的版别&&由于这个同享状况只在一个实例上保护。能够引进锁来处理疑问，思路一般有两个：
　　最直观的一种计划是失望锁。也即是假设要进行修正操作，就需要在读有关数据的时分就都加上锁，终究写成功的时分开释锁。取得锁一切权时期别的impure效劳恣意读写恳求都是不合法的。
　　可是，这终究不是多线程履行环境，没有言语或渠道帮你做主动锁开释的确保。获取失望锁的效劳节点不能确保必定会将锁开释掉，拿到锁以后节点挂掉的或许性十分大。这么，就需要给失望锁添加超时机制。
　　第二种计划是达观锁。也即是impure效劳能够随意进行读恳求，读到的数据会额定带个版别号，等写的时分比照版别号，假设一起就能够成功写回，不然就告诉到使用层失利，由使用层决议后续操作。
　　带过期机制的失望锁和达观锁实质上都归于可抢占的分布式锁，适当所以将paxos要处理的疑问退化为单Acceptor，因而完成起来十分简略。可过期的失望锁和达观锁仅有的差异即是前者在恳求锁的时分有或许恳求失利，而后者恳求锁时永久不会失利。两种计划具体的体现优劣跟业务需要有关，不管一开端挑选的是哪一种，都十分简略切换到另一种。
　　我在示例中完成了一个简略的达观锁，在提交修正的时分用一个lua脚本做原子查看就能简略完成。假设要完成带过期机制的失望锁，需要确保使用层有简略的时钟同步机制，并且在恳求锁的时分也要写一个lua脚本。
　　在使用层也做了对应修正，调用数据拜访层API能够按如下这种办法调用。之所以用了RTTI，是思考到有或许会改成失望锁完成，在Dispose的时分会主动release lock。如今pure效劳与impure效劳对数据效劳调用的接口是不相同的，咱们乃至还能够依据这一点在底层做一些拓展，最典型的比方读写别离。当然，这些都是引进主从以后要思考的疑问了。
&View Code
　　有了这么一个简便的锁机制，咱们能够确保单redis实例内的一起性。
引进新的疑问
　　有了无状况效劳的概念，咱们的架构中就能够逐渐干掉相似切场景办理这种单点进程。无状况效劳是高可用的，也即是说，恣意挂掉一个，依然能持续供给效劳。
　　悉数游戏效劳端理论上应当具有全体持续供给效劳的才干。也即是说，随意挂掉一个节点，不需要停服。场景效劳挂掉一个节点，不会影响别的任何效劳，仅仅玩家短期内无法进行场景有关操作了罢了。
　　而咱们见过的大多数架构，处处皆单点，这彻底不能叫可用的架构。有的时分一个效劳端跑的好好的，有人硬是要额定加一个大局单点，并且理由是更简略办理，让人哭笑不得。分布式体系中动不动就想加单点，这是病，得治。判别一悉数游戏效劳端是不是具有可用性很简略，随意kill掉一个节点，假设效劳端依然能持续供给效劳，即便是有些client受到了影响，也能称为是可用的。
　　可是，如今逻辑效劳具有可用性了，可是数据效劳还没有具有可用性，数据效劳依靠于一个redis实例，这个redis实例反而成为了悉数效劳端中的单点。
　　幸亏，redis像别的大多数工业级缓存根底设备相同，现已供给了足够用的可用性机制。可是，在评论redis的可用性机制之前，咱们先处理一下数据效劳的一个遗留疑问，那即是怎么构建一个能够拓展的大局数据效劳。
4.2 数据效劳的拓展
　　redis是一种stateful service，持续使用之前的CAP准则，redis是倾向于AP的。以后咱们能够看到，redis的各种拓展，实践上都是依据这个准则来做的。
4.2.1 分片计划
　　咱们遇到的疑问是，假设将数据效劳定位为大局效劳，那仅用单实例的redis就难以应对多变的负载状况。终究redis是单线程的。
　　从mysql一路用过来的同学这时都会习气性地水平拆分，redis中也是相似的原理，将全体的数据进行切分，每一有些是一个分片shard，不相同的shard保护的key调集是不相同的。
　　那么，疑问的实质即是怎么依据多个redis实例计划大局一起的数据效劳。一起，有一个约束条件，那即是咱们为了功用需要献身大局一起性。也即是说，数据效劳进行分片拓展的条件是，不供给跨分片业务的确保。redis cluster也没有供给相似支撑，由于分布式业务正本就跟redis的定位是有抵触的。
　　因而，咱们以后的评论会有一个预设条件：不相同shard中的数据必定是严厉阻隔的，比方是不相同组服的数据，或许是彻底不相干的数据。要想完成跨shard的数据交互，有必要依靠更上层的和谐机制确保，底层不做任何许诺。
　　这么，咱们的分片数据效劳就能经过之前说到的简便锁机制供给单片内的一起性确保，而不再供给大局的一起性确保。
　　依据相同的因素，咱们的分片计划也不会在分片间做相似分布式存储体系的数据冗余机制。
分片计划处理了啥疑问
　　分片需要处理两个疑问：
榜首个疑问，分片计划需要描绘shard与shard之间的联络，也即是cluster membership。
第二个疑问，分片计划需要描绘dbClient的一个恳求应当交给哪个shard，也即是work distribution。
　　关于榜首个疑问，处理计划一般有三：
presharding，也即是sharding静态装备。
gossip protocol，正本即是redis cluster选用的计划。简略地说即是集群中每个节点会由于网络分解、节点颤动等因素而具有不相同的集群大局视图。节点之间经过gossip protocol进行节点信息同享。这种计划更着重CAP中的A准则，由于不需要有仲裁者。
consensus system，这种计划跟上一种正相反，更着重CAP中的C准则，即是凭借分布式体系中的仲裁者来决议集群中各节点的身份。
　　需要决议处理计划，关于游戏效劳端来说，后两者的本钱太高，并且添加了许多不断定的杂乱性，因而现时期这两种计划并不是适宜的挑选。比方gossip protocol，redis cluster如今都不算是release，的确不太合适游戏效劳端。并且，游戏效劳端终究不是web效劳，一般是能够在计划时期断定每个分片的容量上限的，也不需要太杂乱的机制支撑。
　　可是榜首种计划的缺陷也很显着，做不到动态增容减容，并且无法高可用。可是假设稍加改造，就足以满意需要了。
　　在谈具体的改造办法之前，先看之条件出的第二个疑问。
　　第二个疑问实践上是从另一种维度看分片，处理计划许多，可是假设从对架构的影响上来看，大约分为两种：
一种是proxy-based，依据额定的转发署理。比方有twemproxy/Codis。
一种是client sharding，也即是dbClient（每个对数据效劳有需要的效劳）保护sharding规矩，自助式挑选要去哪个redis实例。redis cluster实质上就归于这种，client侧缓存了有些sharding信息。
　　榜首种计划的缺陷清楚明了，在悉数架构中添加了额定的间接层，pipeline中添加了一趟round-trip。假设是像twemproxy或许Codis这种支撑高可用的还好，可是github上随意一翻还能找到格外多的无法做到高可用的proxy-based计划，平白无故多个单点，这么就彻底搞不明白sharding的含义何在了。
　　第二种计划的缺陷即是集群状况发生变化的时分无法即时告诉到dbClient。
　　榜首种计划，咱们正本能够直接pass掉了。由于这种计划实质上仍是更合适web开发的。web开发有些许多，开发数据效劳的有些有或许和业务有些相去甚远，因而需要一起的转发署理效劳。可是游戏开发不相同，数据效劳逻辑效劳都是一帮人开发的，没啥添加额定中间层的必要。
　　那么，看起来只能挑选第二种计划了。
　　将presharding与client sharding联络起来后，如今咱们的改造成果是：数据效劳是大局的，redis能够开多个实例，不相干的数据需要到不相同的shard上存取，dbClient把握这个映射联络。
引进新的疑问
　　如今的计划只能满意游戏对数据效劳的根本需要。
　　大多数选用redis的游戏团队，一般终究会选定这个计划作为自个的数据效劳。后续的拓展正本对他们来说不是不能够做，可是或许有保护上的杂乱性与不断定性。今日这篇文章，我就持续对数据效劳做拓展，后边的内容权当抛砖引玉。
　　如今的这个计划存在两个疑问：
首要，尽管咱们没有支撑在线数据搬迁的必要，可是离线数据搬迁是有必要得有的，终究presharding做不到满有把握。而在这个计划中，假设用单纯的哈希算法，添加一个shard会致使原先的key到shard的对应联络变得十分乱，举高数据搬迁本钱。
其次，分片计划固然能够将悉数数据效劳的溃散危险涣散在不相同shard中，比方比照于不分片的数据效劳，一台机器挂掉了，只影响到一有些玩家。可是，咱们理应能够对数据效劳做更深化的拓展，让其可用程度更强。
　　关于榜首个疑问，处理办法跟proxy-based选用的处理办法没太大差异，由于如今的数据效劳计划比照简略，选用一起性哈希即可。或许选用一种比照简略的两段映射，榜首段是静态的固定哈希，第二段是动态的可装备map。前者经过算法，后者经过map装备保护的办法，都能最小化影响到的key调集。
　　而关于第二个疑问，实践上即是上一节末说到的数据效劳可用性疑问。
4.2.2 可用性计划
　　评论数据效劳的可用性之前，咱们首要看redis的可用性。
　　关于redis来说，可用性的实质是啥？正本即是redis实例挂掉以后能够有后备节点顶上。&
　　redis经过两种机制支撑这一点。
一种机制是replication。一般的replication计划首要分为两种。一种是active-passive，也即是active节点先修正自身状况，然后写一起耐久化log，然后passive节点读log跟进状况。另一种是active-active，写恳求一起写到耐久化log，然后每个active节点主动同步log进展。
　　仍是由于CAP准则，redis的replication计划选用的是一种一起性较弱的active-passive计划。也即是master自身保护log，将log向别的slave同步，master挂掉有或许致使有些log丢掉，client写完master即可收到成功回来，是一种异步replication。
这个机制只能处理节点数据冗余的疑问，redis要具有可用性就还得处理redis实例挂掉让备胎主动顶上的疑问，终究由人肉去监控master状况再人肉切换是不现实的。 因而还需要第二种机制。
第二种机制是redis自带的能够主动化fail-over的redis sentinel。reds sentinel实践上是一种格外的reds实例，其自身即是一种高可用效劳，能够多开，能够主动效劳发现（依据redis内置的pub-sub支撑，sentinel并没有禁用掉pub-sub的command map），能够自立leader election（依据sentinel完成的raft算法），然后在发现master挂掉时由leader建议fail-over，并将掉线后再上线的master降为新master的slave。
　　redis依据自带的这两种机制，现已能够完成必定程度的可用性。那么接下来，咱们来看数据效劳怎么高可用。
　　数据效劳具有可用性的实质是啥？除了能完成redis可用性的需要&&redis实例数据冗余、毛病主动切换以外，还需要将切换的音讯告诉到每个dbClient。
　　由于是redis sentinel担任主从切换，因而最天然的主意即是问sentinel恳求当时节点主从衔接信息。可是redis sentinel自身也是redis实例，数量也是动态的，redis sentinel的衔接信息不仅在装备上成了一个难题，动态更新时也会有各种疑问。并且，redis sentinel实质上是悉数效劳端的static parts（要像dbClient供给效劳），可是却依靠于redis的发动，并不是格外高雅。另一方面，dbClient要想问redis sentinel要到当时衔接信息，只能依靠其内置的pub-sub机制。redis的pub-sub仅仅一个简略的音讯分发，没有音讯耐久化，因而需要轮询式的恳求衔接信息模型。
　　上一节末说到过，要想最小化数据搬迁本钱能够选用两段映射或一起性哈希。这时还有另一种能够拓展的思路，假设选用两段映射，那么咱们能够动态下发第二段的装备数据；假设选用一起性哈希，那么咱们能够动态下发分片的衔接信息。这其间的动态，就能够依据新的契合Phial标准的效劳来做。而这个告诉机制，就十分合适选用Phial中的Notify pattern完成。并且redis sentinel的完成难度比照低，咱们彻底能够以较低的本钱完成一个拓展性更强，定制性更强，还能额定支撑分片效劳的有些在线数据搬迁机制的效劳。
　　一起，有一有些我在这篇文章里也没提过，那即是落地效劳所依靠的mysql的可用性确保机制。比照于再开一个额定的mysql高可用组件，倒不如联系到相同的一个数据效劳监控效劳中。
　　这个监控效劳即是watcher。由于原理相似，接下来的评论就不再触及对mysql的监控有些，只关于redis的。
watcher处理了啥疑问？
要能够监控redis的生计状况。这一点完成起来很简略，定时的PING redis实例即可。需要的信息以及做出客观下线和片面下线的判别依据都能够直接照搬sentinel完成。
要做到自立效劳发现，包含别的watcher的发现与所监控的master-slave组中的新节点的发现。前者依据MQ定时Notify告诉，后者定时INFO 监控的master实例即可。
要在发现master客观下线的时分选出leader进行后续的毛病搬运流程。这有些完成起来算是最杂乱的有些，接下来会会集评论。
选出leader以后将一个最适宜的slave提升为master，然后等老的master再上线了就把它降级为新master的slave。
　　处理这些疑问，watcher的责任就现已达到，咱们的数据效劳也就愈加强健，可用程度更高。
引进新的疑问
　　可是，假设咱们引进了新的效劳，那就引进了新的不断定性。假设引进这个效劳的一起还要确保数据效劳具有可用性，那咱们就还得确保这个效劳自身是可用的。
　　先简略介绍一下redis sentinel的可用性是怎么做到的。一起监控同一组主从的sentinel能够有多个，master挂掉的时分，这些sentinel会依据一种raft算法的工业级完成选举出leader，算法流程也不是格外杂乱，最少比paxos简略多了。一切sentinel都是follower，判别出master客观下线的sentinel会升级成candidate一起向别的follower拉票，一切follower同一epoch内只能投给榜首个向自个拉票的candidate。在具体体现中，一般一两个epoch就能确保构成多数派，选出leader。有了leader，后边再对redis做SLAVEOF的时分就简略多了。
　　假设想用watcher替代sentinel，最杂乱的完成细节或许即是这有些逻辑了。
　　这有些逻辑说白了即是要在分布式体系中保护一个一起状况，举个比方，能够将&谁是leader&这个概念当作一个状况量，由分布式体系中的身份持平的几个节点一起保护，已然谁都有或许修正这个变量，那终究谁的修正才见效呢？
　　幸亏，关于这种多见的疑问情形，咱们有现成的根底设备笼统能够处理。
　　这种根底设备即是分布式体系的和谐器组件（coordinator），老牌的有zookeeper（zab），新一点的有etcd（raft）。这种组件一般没有重复开发的必要，像paxos这种算法了解起来都得老半天，完成起来的细节数量级更是不可思议。因而许多现成的开源项目都是依靠这两者完成高可用的，比方codis即是用的zk。
zk处理了啥疑问？
　　就咱们的游戏效劳端需要来说，zk能够用来选leader，还能够用来保护dbClient的装备数据&&dbClient直接去找zk要数据就行了。
　　zk的具体原理我就不再介绍了，具体的能够参阅lamport的paxos paper，没时间没精力的话搜一下看看zk完成原理的博客就行了。
　　简略介绍下怎么依据zk完成leader election。zk供给了一个相似于os文件体系的目录构造，目录构造上的每个节点都有类型的概念一起能够存储一些数据。zk还供给了一次性触发的watch机制。leader election即是依据这几点概念完成的。
　　假定有某个目录节点/election，watcher1发动的时分在这个节点下面创立一个子节点，节点类型是暂时次序节点，也即是说这个节点会随创立者挂掉而挂掉，次序的意思即是会在节点的姓名后边加个数字后缀，仅有标识这个节点在/election的子节点中的id。
　　一个简略的计划是咱们能够每个watcher都watch /election的一切子节点，然后看自个的id是不是是最小的，假设是就阐明自个是leader，然后告诉使用层自个是leader，让使用层进行后续操作就行了。可是这么会发生惊群效应，由于一个子节点删去，每个watcher都会收到告诉，可是最多一个watcher会从follower变为leader。
　　优化一些的计划是每个节点都注重比自个小一个排位的节点。这么假设id最小的节点挂掉以后，id次小的节点会收到告诉然后了解到自个成为了leader，防止了惊群效应。
　　还有一点需要留意的是，暂时次序节点的暂时性体如今一次session而不是一次衔接的停止。例如watcher1每次恳求节点都叫watcher1，榜首次它恳求成功的节点全名假定是watcher10002（后边的是zk主动加的序列号），然后下线，watcher10002节点还会存在一段时间，假设这段时间内watcher1再上线，再测验创立watcher1就会失利，然后之前的节点过一瞬间就由于session超时而毁掉，这么就适当于这个watcher1不见了。处理计划有两个，能够创立节点前先显式delete一次，也能够经过别的机制确保每次创立节点的姓名不相同，比方guid。
　　至于装备下发，就更简略了。装备改变时直接更新节点数据，就能凭借zk告诉到注重的dbClient，这种事情告诉机制比照于轮询恳求sentinel要装备数据的机制愈加高雅。
　　我在完成中将zk作为路由协议的一种联系进了Phial标准，这么依据zk的音讯告诉能够直接走Phial的RPC协议。
　　有爱好的同学能够看下我完成的zkAdaptor，leader election的功用作为zkAdaptor的格外API，watcherService会直接调用。而装备下发直接走了RPC协议，集成在一起的Phial.RPC标准中。zkAdaptor仅支撑Phial.RPC中的Notify pattern。
　 watcher的完成在这儿。
5.总结如今构成的架构以及能做啥
　　收拾下这篇文章到如今停止做了啥事情：
在文章的一开端断定了游戏效劳端要处理的基地两个疑问：音讯的pipeline与游戏国际状况保护。
经过回忆前史的办法提出游戏效劳端中最多见的需要情形：多玩家场景同步，并梳理了场景同步最合适的音讯pipeline。
联络切场景的拓展需要，提出Gate这种根底设备笼统（infrastructure abstraction，简称IA）。
测验进行高内聚、低耦合的效劳区分，并总结Gate无法统筹的音讯pipeline。
关于Gate无法处理的音讯pipeline（service -& service），提出新的MQ-IA，能够大大简化效劳间拓扑联络。
依据不相同的IA与有关协议，提出更高层次的RPC协议，界说了合适.Net2.0和.Net4.5的两种异步RPC调用标准。完成了不相同IA到一起标准的Adaptor。总结了游戏中RPC使用的pattern，不相同pattern怎么与不相同IA联络使用。
相同经过回忆前史的办法引进数据效劳来替代传统MMO中的Db署理进程。
联络MQ与数据效劳，提出无状况效劳在游戏效劳端中的使用情形，打开介绍数据效劳关于无状况效劳的含义地点。
依据构建大局数据效劳的理念，测验完成一种多实例的、每实例内向不相同效劳供给原子修正操作等级一起性的数据效劳。
为数据效劳添加了契合需要的高可用支撑。引进了zookeeper，能够让一般的效劳也能够复用相同的和谐者组件。
　　总结下呈现的几种概念：
IA。包含Gate、MQ、内存db、耐久化强一起性db、分布式和谐器等等。不相同的IA各司其职，各自只担任处理分布式体系中的一小有些疑问。
RPC与Pattern。面向使用层的一起效劳调用办法与标准。
Adaptor。不相同的IA与有关协议到一起RPC与Pattern的适配器。
　　到如今停止的拓扑图：
　　体系计划中的static parts与dynamic parts
& & 　　gate/mq/zk/redis/mysql
& & 　　almost all custom services
　　这篇文章的创意来源是the log，看完以后深有感触。尽管JAVA不是一门好言语，可是JAVA技能栈却开展得如此高雅。JAVA技能栈上的每一种IA都专注于处理特定的一小块疑问，比方这儿说到的。未来的使用构造开发者，就像是用胶水将这些根底设备粘合起来。游戏效劳端程序员一般习气于c++的小圈子，乃至有一种布道的趋势宣扬c++才是代表的游戏效劳端的基地技能。有的时分，游戏程序员需要从c++的小圈子跳出来向外走一走，有或许你就不想再湮没在繁文缛节中，而是发现更大的国际。
　　不过话又说回来，不喜爱跳出c++小圈子的游戏效劳端程序员，大多数又都对c++自身正本知之甚少，奉OOP为圭臬，各种虚承继、多承继出来的代码看到想吐。测验用模板的各种奇技淫巧把c++写成haskell的尽管更有跳出c++小圈子的倾向，可是已然都如此用了，又何必拘泥于c++？
　　我在这篇文章里尽量少的刺进代码，尽量描绘游戏效劳端界说疑问、处理疑问的思路。效劳端用C#写的终究是少量，可是有了思路随意改写成别的言语都没疑问。
　　我趁便也借着写这篇博客的时机，收拾了下一些小东西放在github上。
　　比方之前的面向组合子博客说到的代码生成器组合子，CodeC
　　比方之前的定时器博客说到的linux内核个性定时器，以及依据定时器写的example，C#协程，都放在这儿，CoroutineSharp
　　比方之前的游戏AI博客说到的行为树编译器原型和c# runtime示例，Behaviour
　　还有学习parsec的一个小结，能够用来parse单个c#文件拿到一些描绘信息的，当然纯属学习性质，有这种需要的时分最佳优先用反射。cs_file_parser
　　然后即是跟这篇博客有关的
　　　　一个简略的网络库，Network；
　　　　一个简略的依据Network的Gate，GateSharp；
　　　　标准的悉数底层库，Phial；
　　　　为底层库开发的两个配套代码生成器，Phial.CodeGenerator；
　　　　示例完成，Phial.Fantasy。
　　github中的以演示为意图，因而比照于博客，还有不少有些是to be determined（比方具体的装备流程、MQ的集群化、mysql的毛病搬运集成、落地效劳的完成细节等等），以后我也会持续保护。
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