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Archive for the ‘游戏开发’ Category

再谈网游同步技术

May 9th, 2015 14 comments

实时动作游戏在近年来得到迅猛的发展。而游戏同步问题,成为大家继续解决的核心问题之一。早在 2004年,国内游戏开发还处于慢节奏 RPG满天飞的情况下,我就开始实时动作游戏研究,分别在 2005-2006期间写了一系列相关文章,被好多网站转载:

帧间同步模式:《帧锁定同步算法》(2007): http://www.skywind.me/blog/archives/131 

玩法规避模式:《网络游戏同步法则》(2005): http://www.skywind.me/blog/archives/112

预测插值模式:《影子跟随算法》(2007): http://www.skywind.me/blog/archives/1145

如今十年过去,网上越来越多的人开始讨论游戏同步技术了,然而很多文章往往只针对某种特定的游戏情况,而观点又经常以偏概全。很多人并没有真正开发过实时动作游戏,更别说了解同步技术的前世今生了。转载别人的观点并加上自己理解的人很多,实际动过手的人很少。避免给更多人造成无谓的误导,我今天基于先前的实践和对欧美动作游戏,战网游戏,主机游戏(PSN,XBox Live等)网络技术的了解,来对这个问题做一个简单总结:

网速的变化

开发快速动作游戏,首先要对公网的网络质量数据有详细的了解。这里所说到的网速,是指 RTT,数据往返一周的毫秒时间,而非每秒传送多少 KB/s。我写这篇文章是基于我 2005-2006年开发的东西来说的,当时国内公网质量比国外差很多:

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上图为 2005-2006年国内的网络环境,某三个省级 IDC的情况采样。当时公网 RTT平均值基本在100ms,120ms左右徘徊。所以我文中引用了很多 100ms。这个情况在2009 年以后已经好了很多(60ms的rtt)。到了2012年以后,公网平均 RTT已经降低到平均 40ms-50ms,省内平均10ms以内了:

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上图为 2015年某省级 IDC的全国延迟情况,如若全国多布点以及区别电信联通的话,平均延迟能控制在20ms以内,延迟基本接近国外水平(当然带宽还差很多),比我当年文章中提到的网络情况好了不少。

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游戏服务端架构发展史(下)

May 4th, 2015 7 comments

(占位符)

 

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游戏服务端架构发展史(中)

April 26th, 2015 11 comments

《游戏服务端发展史》转载请著名出处:http://www.skywind.me/blog/archives/1301

类型4:第三代游戏服务器 2007

从魔兽世界开始无缝世界地图已经深入人心,比较以往游戏玩家走个几步还需要切换场景,每次切换就要等待 LOADING个几十秒是一件十分破坏游戏体验的事情。于是对于 2005年以后的大型 MMORPG来说,无缝地图已成为一个标准配置。比较以往按照地图来切割游戏而言,无缝世界并不存在一块地图上面的人有且只由一台服务器处理了:

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游戏服务端架构发展史(上)

April 24th, 2015 No comments

手游页游和端游,本质上没有区别,区别的是游戏类型:

《游戏服务端架构发展史》转载请著名出处:http://www.skywind.me/blog/archives/1265 

类型1:卡牌,跑酷等弱交互服务端

卡牌跑酷类因为交互弱,玩家和玩家之间不需要实时面对面PK,打一下对方的离线数据,计算下排行榜,买卖下道具即可,所以实现往往使用简单的 HTTP服务器:

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登录时可以使用非对称加密(RSA, DH),服务器根据客户端uid,当前时间戳还有服务端私钥,计算哈希得到的加密 key 并发送给客户端。之后双方都用 HTTP通信,并用那个key进行RC4加密。客户端收到key和时间戳后保存在内存,用于之后通信,服务端不需要保存 key,因为每次都可以根据客户端传上来的 uid 和 时间戳 以及服务端自己的私钥计算得到。用模仿 TLS的行为,来保证多次 HTTP请求间的客户端身份,并通过时间戳保证同一人两次登录密钥不同。

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你为什么会离开游戏行业?

April 18th, 2015 29 comments

这个题目本来不想讨论,现实生活中我是一个尊重他人的人,而尊重他人最重要的是尊重他人的选择,尊重他人的价值观和梦想。但是身边太多惨痛的教训,让我有种不吐不快的想法,大家偶尔也该停下忙碌的脚步来想想自己要走的路,也是一件很有意义的事情,所以如果言语中我伤害了你的梦想,请你绕道而行:

下有地雷,玻璃们请小心绕路:

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二十年前是怎样开发游戏的?

April 10th, 2015 7 comments

知乎上有人问:“贴吧都是十五六岁就用引擎写游戏的天才,大家怎么看?”,感觉现在做游戏真实一件幸福的事情呀,不尽想起当年开发游戏的各种艰辛。

现在做游戏很简单,大把代码给你参考,大把框架给你使用,Windows帮你作完了大部分事情。我们那个年纪写游戏时,家里还没有Internet,什么资料都查不到,什么开源引擎都没有,95年左右你要写一个游戏,你起码面临:

  • 同显卡打交道,显卡著名的 ModeX显示模式,估计现在没几个人听过了吧,直接写显卡端口,N多trick才能初始化成功。
  • 直接访问显存,记得当年有个优化是,((char*)0xa0000L)[x + (y << 8) + (y << 6)]=c,把y两次左移相加代替y * 320。
  • 用调色板绘图,256色的调色板,建立若干索引表,来快速索引两个颜色混色的结果。
  • 保护模式编程,自己初始化GDT和LDT,后来找到 dos4gw,牛逼的 watcom c++。
  • 自己实现线程,编程8254时钟控制器,给CPU的IRQ0发中断,来调度不同最多32个任务,到时间靠一条IRET指令实现切换。
  • 自己控制声卡,通过220端口控制声卡(估计也没几个人用过吧),再用DMA传送音频,实现声音播放。
  • 自己实现混音,同时播放多个音源时,需要重采样成声卡格式,并且每次DMA中断时混音后给声卡。
  • 自己播放音乐,利用声卡338端口的 FM Synth合成器来播放MIDI音乐里面不同音轨的乐器音符,并用之前实现的线程系统,在后台线程运行。
  • 大量汇编代码,图形拷贝,图块缩放,RLE,显卡控制,多边形填充,键盘中断接管。
  • 自己绘制字体,HZK16,估计听过的人也没几个了。
  • 自己读取图片,GIF,PCX, BMP。
  • 自己播放视频,自己实现解码播放 animator, 3ds输出的 FLC视频格式的视频。
  • 自己实现脚本,没有LUA,没有PYTHON,但是你需要给你的游戏实现脚本来描述一些简单的剧情,没见过其他游戏是怎么做的,没有任何参考代码的情况下,意识到开发游戏需要靠脚本来提高效率,然后自己实现一套脚本系统。
  • 凭空实现游戏,从来没见过任何一款游戏代码的情况下,自己想想状态机应该怎么写,游戏对象应该怎么同时移动,图像前后遮挡该怎么做,游戏各种逻辑该如何写。
  • 学习美术设计,虽然没有美术功底,但得熟练应用当时常用的animator,3ds,等软件,自己制作一些简单的界面和角色,自己能对其他图片进行二次加工,画像素图,合并调色板。

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TINY-GOBANG 最精简的五子棋人机对战

November 8th, 2012 10 comments

国庆没事,想看看最少多少行可以写一个人机对战起来游戏,于是有了这个Python版五子棋人机对战,仅仅几百行。

http://www.skywind.me/mw/images/7/7f/Gobang.7z

https://github.com/skywind3000/gobang

下面是代码(点击More展开)

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体育竞技游戏的团队AI

August 5th, 2011 1 comment

很多人问游戏AI该怎么做?随着游戏类型的多元化,非 MMO或者卡牌的游戏越来越多,对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书,网上找得到的文章,也都流于一些只言片语的认识,理论化的套路,和一些简单的 DEMO,离真正的项目差距甚远,无法前后衔接成一条线,更无法真正落地到编码。

国内真正做过游戏AI的少之又少,东拉西扯的人很多,真正做过项目的人很少,因为国内主要以MMO为主,RTS比较少,体育竞技类游戏更少,而从AI的难度上来看,应该是:MMO < FPS < RTS < 体育竞技。作为实际开发过AI的人,给大家科普一下,什么叫做硬派AI。

硬派游戏AI,不是虚无缥缈的神经网络,用神经网络其实是一个黑洞,把问题一脚踢给计算机,认为我只要训练它,它就能解决一切问题的懒人想法。更不是遗传算法和模糊逻辑,你想想以前8位机,16位机上就能有比较激烈对抗的足球游戏、篮球游戏,那么差的处理器能做这些计算么?

硬派游戏AI,就是状态机和行为树。状态机是基本功,行为树可选(早年AI没行为树这东西,大家都是hard code的)。大部分人说到这里也就没了,各位读完还是无法写代码。因为没有把最核心的三个问题讲清楚,即:分层状态机决策支持系统、以及团队角色分配。下面以我之前做的篮球AI为例,简单叙述一下:

 

何为分层状态机?

每个人物身上,有三层状态机:基础层状态机、行为层状态机、角色层状态机。每一层状态机解决一个层次的复杂度,并对上层提供接口,上层状态机通过设置下层状态机的目标实现更复杂的逻辑。

  • 基础状态机:直接控制角色动画和绘制、提供基础的动作实现,为上层提供支持。
  • 行为状态机:实现分解动作,躲避跑、直线移动、原地站立、要球、传球、射球、追球、打人、跳。
  • 角色状态机:实现更复杂的逻辑,比如防射球、篮板等都是由N次直线运动+跳跃或者打人完成。 image

每一层状态机都是通过为下一层状态机设定目标来实现控制(目标设定后,下层状态机将自动工作,上层不用关心动画到底播到哪了,现在到底是跑是跳),从而为上层提供更加高级拟人化的行为,所有状态机固定频率更新(如每秒10次),用于判断状态变迁和检查底层目标完成情况。最高层的角色状态机的工作由团队AI来掌控,即角色分配的工作。而行为状态机以上的状态抉择,比如回防,到底是跑到哪一点,射球,到底在哪里起跳,路径是怎样的,则由决策支持系统提供支持。

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