百万在线：大型游戏服务端开发
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1.4　用分布式扩能

对于中大型商业游戏来说，往往出现全服爆满的现象（如图1-12），1000多人的承载量远远不够。根据游戏厂商的新闻稿可知，2012年《梦幻西游》最高同时在线玩家达到了270多万人；2016年《王者荣耀》的同时在线玩家超过了300万人。既然单个程序的承载量有限，最直接的办法就是开启多个程序来提高承载量。

图1-12　玩家爆满的游戏画面示意图

1.4.1　多个程序协同工作

图1-13展示了一种由多个程序共同协作的服务端模型，图中程序A和程序B分别处理客户端消息，程序C作为中转站，负责程序A和程序B之间的通信。每个程序均独立运行，可以将其部署在不同的物理机上，形成天然的分布式系统。

图1-13　多进程服务端示意图

说明：为统一术语，本书中“服务端”代表整个游戏服务端系统；“程序”“进程”或“节点”代表一个操作系统进程；“物理机”代表服务器，涵盖了实体服务器和云服务器。

尽管单个程序还是最多承载1000余人，但是只须开启1000个程序，并将其布置在数百台物理机上，理论上就可以支撑100万玩家，总承载量得以提高。

1.4.2　三个层次的交互

在分布式结构中，数据的交互被分成了三个层次，如表1-2所示。这就要求开发者能对游戏业务功能做出合理的切分。在游戏中，有些功能是强交互的，有些功能是弱交互的。以MMORPG为例，同一个场景的角色交互很强，每走一步都要让对方知道，可以在同一个程序中处理同一个场景逻辑；不同场景的角色交互较弱，只有聊天、好友、公会这些功能需要交互，可以将同一个服务器的玩家都放在同一台物理机上处理；不同服务器的玩家交互很少，可以放到不同的物理机上。

表1-2　不同交互场景的区别

1.4.3　搭个简单的分布式服务端

理论归理论，实践出真知。实现1.2.4节的“走路”程序是场景服务器的一项主要功能，尽管一个场景只能支撑数十人，只要多开几个场景就能够支持更多玩家。本节将实现图1-14所示的分布式程序，系统中有两个“走路”程序，分别代表兽人村落和森林两个游戏场景，客户端直接连接角色所在的场景，玩家只能看到所在场景的角色，不同场景角色可以全服聊天。该程序可分成三个步骤实现。

图1-14　简单的分布式系统

第一步，编写聊天服务器。聊天服务器其实是转发服务器，它管理着场景服务器发来的连接（见代码1-5中的scenes），只要收到场景服务器的消息，它就会广播给所有的场景服务器。聊天服务器会监听8010端口，等待场景服务器连接。

代码1-5　聊天服务器（Node.js）

（资源：Chapter1/3_chat_server.js）

var net = require('net');

var scenes = new Map();

var server = net.createServer(function(socket){
    scenes.set(socket, true) //新连接

    socket.on('data', function(data) { //收到数据
        for (let s of scenes.keys()) {
            s.write(data);
        }
    });
});

server.listen(8010);

第二步，让场景服务器（“走路”程序）连接聊天服务器。场景服务器即是服务端又是客户端，对于玩家来说，它是服务端，对于聊天服务器来说，它又是客户端。在“走路”程序的基础上，让场景服务器连接聊天服务器（见代码1-6中的net.connect），当场景服务器收到聊天服务器发来的数据时，就会把它原封不动地广播给客户端。

代码1-6　场景服务器的部分代码，用于连接聊天服务器（Node.js）

（资源：Chapter1/3_walk_server.js）

var net = require('net');
//"走路"程序略 server.listen(8001);

var chatSocket = net.connect({port: 8010}, function() {});
chatSocket.on('data', function(data){
    for (let s of roles.keys()) {
        s.write(data);
    }
});

第三步，给场景服务器添加聊天功能（见代码1-7）。假设客户端除了发送“left”“right”等指令外，还会发送聊天文字，那么在收到聊天消息后它会把消息原样发给聊天服务器。整个消息流程是：①场景服务器将聊天消息发送给聊天服务器；②聊天服务器把消息广播给所有场景服务器；③各个场景服务器分别将聊天消息广播给场景中的所有玩家。

代码1-7　场景服务器处理聊天消息的部分代码（Node.js）

（资源：Chapter1/3_walk_server.js）

    //接收到数据
    socket.on('data', function(data){
        ……
        //更新位置
        if(cmd == "left\r\n") role.x--;
        ……
        else { 
            chatSocket.write(data);
            return;
        };
        …… 
    });

现在可以进行测试了，先运行聊天服务器，再依次运行两个场景服务器（假设监听的端口分别为8001和8002）。如图1-15所示，客户端A和B连接第一个场景服务器，客户端C连接第二个场景服务器，服务器中的小方块代表各个程序，方块中的数字代表该程序的监听端口。当客户端A走动时，因为A、B同在一个场景中，所以它们会收到移动消息，而客户端C不在同一场景中，因此它不会收到；若客户端A发送聊天信息“战神公会招人”，三个客户端都能收到。

图1-15　测试分布式服务端

1.4.4　一致性问题

分布式程序要处理很多异常情况。如果程序部署在不同物理机上，连接不太稳定，需要处理好断线重连、断线期间的消息重发，以及断线后进程间状态不一致的问题。图1-16展示的是因网络不畅通导致的异常情形，假如客户端A的玩家向客户端B的玩家购买道具，消息需要通过程序C中转，因程序A和程序C之间的网络连接出现异常，出现了客户端B的玩家被扣除了道具，客户端A的玩家却没得到道具的情况。程序A与程序C的网络连接异常，游戏功能受到了影响，就算一段时间后重新连接上，两个进程的状态也可能会不一致。

图1-16　分布式程序的异常情形

一致性问题是分布式系统的一大难题，在游戏业务中，开发者一般会把一致性问题抛给具体业务去处理。对于图1-16所示的异常情况，需要给每个交易赋予唯一编号。程序C除了转发消息，还需要记录程序A对每个交易的执行状态，如果转发失败，程序C要在稍后重发交易消息，直到程序A成功执行。而程序A也需要记录每个交易的状态，如果某个交易已经成功执行，则不再响应程序C发来的消息，避免重复添加道具。

另外，管理数百台物理机、成百上千个程序也不容易，第一，物理机多了，某一台出故障的可能性很大；第二，开启或关闭全部程序要花费很长时间。

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