多人地图位置同步策略

解码mmo游戏服务器三:大地图同步(aoi) 问题引入:aoi(area of interest).在大地图中,玩家只需要关心自己周围的对象变化,而不需要关心距离较远的对象的变化。所以大地图中的数据不需要全部广播,只要同步玩家自己视野范围的消息即可。 解决方案: 1:灯塔法。 所谓灯塔法,即将大地图划分成有限的小格子,在每个小格子中间放一个灯塔,这个灯塔管理两个队列:一个是本格子内所有的对象集合,另一个是对本灯塔感兴趣的对象集合(简称观... 阅读详情

多人地图的服务端和客户端同步是一个老话题了。公司的新游戏最近在做多人同屏的地图模块,需要先调研一下这方面的技术。打算采用状态同步,因为是大地图人数较多,而且游戏类型本身对位置的精确度要求没那么高。所以以下分析都是针对状态同步而非帧同步的做法。

这里参考了云风的博客以及其他一些的资料,把目前主流的同步策略在这里做下总结。

流程如下:

  1. 进入地图时做一次客户端和服务端的对时,以服务端为准,计算时间差,以后每隔一段时间(1分钟)对时一次。

  2. 客户端每隔一段时间(1秒),将当前运动状态(位置、速度、加速度)和时间戳T1同步到服务端。

  3. 服务端接到客户端同步后,立即推送给地图中的所有人的客户端。以下对于接收方是自己和其他人,两种情况分别讨论:

    1. 对于其他人,根据T1时刻的运动状态和当前本地时间T2,计算T2 + 1秒时刻的预测位置,反推当前的速度。
    2. 对于自己,根据T1时刻的运动状态和当前本地时间T2,计算当前时刻(T2)的预测位置,只要实际位置和预测位置相差不大,不用修正;否则直接移动到预测位置。

对于这套策略的总结如下:

  1. 以客户端的操作手感为先,服务端只做校验,防止作弊。这样对于自己来说,操作体验和单机无异;对于地图上显示的其他玩家,位置还原的精准程度取决于上述步骤2中同步的频率,理论上,频率越高则越精准,不过也会带来更高的网络和服务器开销,同时也要考虑游戏类型的实际需求,各方面因素综合考虑。

  2. 为了减小网络延迟的影响,采用对时和预测补偿的做法。对时是在进入地图的时候做一次,以后每隔1分钟再做一次,以防本地时间跳变带来的影响。预测补偿很重要,对于其他人的运动,我们总是预测1秒后的位置,再反推当前速度,为的是平滑处理,避免出现跳变。

  3. 保持一定的同步频率,还有一个好处是保持网络流量稳定,避免玩家在频繁操作时大量发包。例如,在带摇杆的游戏里玩家有可能会旋转摇杆在原地转圈,其实这种情况下其他玩家不用关心到那么细,只用保持一定采样频率即可。另外,就算客户端需要加入物理引擎也很方便,服务端不用做强验证,只要防止穿越地图这样的明显作弊即可。

基本思路就是这些。当然这些都是理论设想,最终效果还需要在实践中检验,也有可能部分策略需要做补充和微调,部分参数如采样频率和预测时间都需要在项目中调校,为了最终实现效果和性能的平衡。

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长三月
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