系統簡介

我們在《江湖X:漢家江湖》系統中設計了一個每晚9點-10點的論劍系統，它的核心是一個帶實時BAN/PICK的服務端自動計算的RANK框架。

如圖：
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根據雙方分數匹配上之后，雙方輪流進行BAN人、選人。最后服務器計算自動戰斗，并且下發錄像，雙方進行播放。

我們使用服務器組架構，當下的峰值數據大概是單服同時在線1萬人，一個小時內觸發的戰斗量級可達數十萬場。我們的戰斗參數非常復雜，整場戰斗在一臺I7的PC機上計算約需要3-4秒，吃滿一個core。所以這種量級的處理，放在單臺服務器上是非常不科學的，估計同時一百人戰斗就可以隨便down掉這臺服務器。

我們的設計目標是世界同服，所以需要一個架構來支撐理論上無限擴展的用戶并發量級，所以在此設計一個分布式的處理架非常重要。

今天給大家分享一下，我們是如何設計和實現這套系統的。

漢家江湖的服務器組結構

先說一下設計前提：漢家江湖使用的是基于redis為核心的服務器組架構。一個邏輯服務器的實體下掛接了若干臺ECS、DB、redis，以及一臺雙備的索引服務器。這樣是為了提高同服在線玩家數和服務器穩定性，不了解的玩家可以看我們這篇文章：

兩萬人在線服務器架構和一些公有云使用心得(兩萬人在線服務器架構和一些公有云使用心得)

分布式的論劍計算系統

然而我們希望論劍系統是獨立于服務器組之外的，也就是未來可以實現跨服務器組的論劍交互。所以我們給該玩法系統設定的是一個完全獨立的玩法系統

1、系統架構
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其中proxyServer可以認為是來自于不同服務器組的ECS實體，直接處理與客戶端長連接的session。

其中各個名詞解釋如下：

1）Client 指unity游戲客戶端；

2）RankProxy：Rank客戶端在服務器上的代理，指當前的游戲服（SCUT SERVER），由于是世界服的，所以游戲服只充當代理角色；

3）RankDb 指RANK相關的數據庫，同一個RANK群落（跨服戰斗）指向同一個RANK數據庫；

4）ComputeNode：RANK的計算節點，指一臺服務器上部署的用于計算RANK戰斗結果的程序；

5）RankComputeCluster:指ComputeNode的集合。

6）MatchServer配對服務器，一個Rank群落只有一個實例。

7）MessageBus：消息總線，提供訂閱/發布接口，實現松耦合的分布式通信機制

2、功能要點：

·?RankProxy

·?接受終端用戶的所有行為（登錄、登出、匹配、BAN/PICK、查詢等）

·?與終端用戶交互

·?RankDb

·?一個RANK DB集中存儲一個RANK群落的所有數據（從部署架構來說，我們可以實現同一區內的RANK戰斗、甚至是跨大區的RANK戰斗，區別只是在于RankDb）

·?RANK DB自身高可用

·?ComputeNode

·?集群計算（可以以集群的方式接受任務，任務可以分步到各個節點去分別計算）

·?冪等（任何一臺實例計算結果一致，并且不會重復計算）

·?MatchServer

·?RANK匹配配對

·?主動清理過期RANK

·?為了防止單點故障，其自身應該是高可用的

·?各個服務器應該都是無狀態的

·?原因是支持客戶端斷線重連，而客戶端連接是根據網關路由分配RankProxy的，所以這里要求連到任何一個RankProxy都可以繼續流程

·?MessageBus、MQ

·?見消息總線說明

3、業務時序
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帶顏色部分為使用消息總線通信

1）橙色部分使用MessageBus

2）綠色部分使用MQ

4、消息總線

我們使用互聯網中間件來實現各個分布式模塊的通信，以及分布式計算的集群消費模式。同時使用以下兩種方案：

MessageBus

MessageBus使用redis的發布/訂閱作為服務器間的實時通信信道，QQ號拍賣平臺所有的通信均采用廣播，根據業務屬性，該廣播信息為一次性的（可丟棄）。每個服務器根據自己的需要過濾消息。

MQ

戰斗計算任務由于占用大量的CPU計算資源，我們需要搭建計算集群。使用阿里云MQ提供的集群消費模式，保證數據下發到一臺計算節點。

成果

《江湖X:漢家江湖》上線近2個月以來，我們以彈性的云計算資源實現了峰值DAU10萬用戶規模的論劍，并發上千場戰斗計算，一小時內十萬級別的計算規模。在僅1個程序員維護服務器系統的情況下，保證系統穩定運行。

其中云服務器提供商（阿里云）出過幾次MQ和Redis的BUG，導致我們的系統紊亂之外，沒有任何運營事故。并且此框架未來足以支撐更大量級的用戶，目前來看其理論瓶頸在于基于redis pub/sub的消息總線（MessageBus）的IOPS，未來需要的時候可以在這個點做基于業務邏輯的水平拆分。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《江湖X:汉家江湖》游戏论剑系统技术全解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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