C#游戏服务器开发框架设计与架构详解

于 2024-09-06 13:36:48 发布
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文章标签： c# 游戏 服务器
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我一直在思考一个问题，什么样的服务端框架最好用，最适合? 经过这些年的项目经验，其实最好用，最适合的游戏服务端框架就是自己结合公司项目需求,团队特点与技术能力,自己整合的游戏框架是最好用的。

很多新手会担心自己整合的框架不能商用，这个担心完全没有必要，现在行业的发展已经很成熟，每个模块都有成熟的解决方案来提供支撑，我们要做的就是整合起来，组织我们项目逻辑的开发方式而已，所以现在的行业设计一个游戏服务端框架远比大家想象的简单和稳定。今天给大家分享一下我们最新课程《C#服务端+双端(Unity/Cocos) SLG项目实战》中服务端框架的设计模式与组织项目的思想。希望能给大家带来一些启发。

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！

C# 服务端所依赖的第三方基础库

先给大家列举一下我们选择的一些基础服务的框架方案，使用NuGet包管理器很方便的就安装配置好了。

DotNetty: 网络服务，http服务，WebSocket服务支撑;

Protobuf-net: 对象的序列化/反序列化;

SqlSugarCore: 基于ORM的与mysql数据库交互通讯的服务支撑;

Nlog: 对游戏服务端的日志打印提供服务支撑;

Microsoft.Extensions.Configuration: 对服务器与游戏配置的服务支撑;

Litjson: 对Json编码解码的服务支撑;

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又亏了，《暴打小黑子》投流总结
07-22 658
上面是针对《暴打小黑子》这个项目的买量的一些操作与总结，又亏了^_^，调整后，可能我们经过不断多创建广告计划,做广告素材，然后可能能买到更高单价的用户，适配小黑子这个游戏，能让其ROI为正。7月14日，我们广撒网，创建多条广告计划，跑出一条ROI相对比较高的计划，7月17日，我们对这条计划做更近，发现ROI高的ECPM明显高于7月14日广投放的ECPM。经过这两个尝试以后，我并没有广创建计划，而是只创建了一条广告计划，来进行测试，发现出价到2.2还是消耗不动，消耗了的买回来的用户，还是几分钱级别的。
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Unity GPU Timeline性能热点分析与优化指南
06-30 681
/ 捕获Timeline执行区间。
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Unity基于GraphView的可视化关卡编辑器开发指南
06-06 1401
/ 基础设置// 网格背景// 样式设置// 创建节点连接关系// 禁止自连接// 输入只能连输出// 不同类型端口不能连接});场景优化策略大型关卡分区块加载/动态卸载复杂节点虚拟化渲染/按需加载实时预览LOD细节分级。
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2025年低成本创业项目：微信小游戏买量投流总结
05-06 1579
第16条: 当买的用户增加的时候，我们的利润也开始逼近"边际"，例如买量10000利润是1500, 买量15000,利润是14000,这个时候用户边际效应出现，可以讲买量的数目控制在 10000~12000之间，利润最大化。第4条: 出价的时候，不要扣扣索索，要用最快的速度买到有价值的游戏用户来做数据分析，以及进一步的买量规划，一般我们用高价来买，比如1元开始。第15条：关注好游戏运营数据与利润计算: 日活，时长，次留，日收入，ARPU，MP广告金投放，实际后台扣费, 实际投流成本，利润，ROI。
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Unity多线程渲染指令队列设计与集成技术详解
04-22 1249
通过本方案实现的指令队列系统，可将渲染准备阶段的CPU负载降低60%-80%，特别适用于大规模动态场景。// 参数数据偏移量。// 第一阶段：合并相同Mesh/Material的绘制命令。// 其他URP指令转换...// 其他命令处理...// 第二阶段：生成合并后的指令。：兼容不同图形API的线程限制。// 主线程每帧调用。
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Unity Burst Compiler与Job System的ECS集成技术详解
04-15 1211
实体组件系统（Entity Component System）Entity：轻量ID标识，不包含逻辑Component：纯数据结构，如位置、速度System：处理组件数据的逻辑单元数据布局优先：确保内存连续访问合理划分Job粒度：平衡并行性与开销渐进式优化：先正确性后性能。
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Unity IL2CPP内存泄漏追踪方案（基于Memory Profiler）技术详解
04-11 1394
/ 若未执行将泄漏。// 需调用NativeFree(_nativePtr);// 强制GC确保数据准确性。Profiler-->>User: 展示增长对象Top10。Profiler->>Profiler: 对比A/B快照。User->>Profiler: 捕获快照A。User->>Profiler: 捕获快照B。User->>Game: 进入疑似泄漏场景。// 使用Profiler标记Native内存区域。// 使用WeakReference检测对象泄漏。// 敌人销毁时未从列表移除将导致泄漏。
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Unity AssetBundle依赖树可视化分析工具开发指南
04-10 1032
建议集成到CI流程中，在打包阶段自动生成依赖报告并检测违规模式，确保AssetBundle结构符合架构规范。// 解析所有AssetBundle。// 在BundleNode构造函数中添加样式控制。A[数据采集] --> B[依赖树构建]// 获取包含的资源。// 检测新增/删除的AB包。// 检测修改的AB包。B --> C[可视化渲染]数据驱动的优化决策，减少人工分析耗时。C --> D[交互分析]D --> E[优化建议]：将A/B包的公共部分提取到新包C。
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Unity AssetBundle依赖树可视化分析工具开发指南
04-10 451
本工具已成功应用于多个Unity项目，帮助团队将资源管理效率提升40%以上。开发者可以根据项目需求继续扩展功能，建议结合CI系统实现自动化检测流程。在Unity项目开发中，AssetBundle依赖关系管理是性能优化的关键。
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Unity Addressables资源生命周期自动化监控技术详解
04-10 834
/ 高压力：每帧更新。// 低压力：每10帧。// 中压力：每3帧。// 在Editor中暂停以便调试。// 高级释放策略：超过30分钟未使用 或 内存压力>80%// 特征：引用计数、加载时长、场景层级、历史使用模式。// 使用Addressables API获取依赖链。// 加载预训练模型（需提前训练）A[加载追踪] --> B[引用分析]// 使用ML预测资源生命周期（示例）C --> D[自动回收]// 基于内存压力的动态采样率。// 基于引用计数的智能回收。// 可视化依赖关系图。
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Unity遮挡剔除与视锥剔除混合策略技术详解
04-07 1644
/ 视锥外直接剔除。// 使用AsyncGPUReadback实现异步遮挡查询。：根据物体包围盒与摄像机视锥体的相交测试，移除非可见物体。A[物体列表] --> B{视锥内?// 使用预训练模型预测可见性（示例伪代码）B -->|是| C[遮挡测试]B -->|否| D[直接剔除]// 分块处理可见物体。计算成本低（平均0.1ms/万物体）E -->|是| F[剔除]E -->|否| G[渲染]// 生成3级包围盒。// 使用低精度测试。C --> E{被遮挡?：区分静态/动态物体采用不同策略。
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《全栈+双客户端Turnkey方案》架构设计图
04-02 501
全程配备完整的教程，把多年积累下来的设计思路，设计使用过程中遇到的优点与缺点，这次一并综合起来，做到自己认为的最好。8: 支持分布式部署方案：网关方案，顶配服务器的单服方案，多直连逻辑服方案。6:支持通用的系统解决方案：寻路导航，AOI， RVO，战斗与buff等;1：三种分布式部署方案:网关方案，超级服务器单服方案，直连逻辑服方案。4: 主体通用功能完善，很多工作可以不用重复做，比如登录，排行等;3: 多线程架构，支持逻辑服基于线程实例来进行部署;2: 单服多线程核心架构: 系统服务+逻辑服服务。
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Unity LOD Group动态精度切换算法（基于视锥+运动速度）技术详解
03-30 890
/ 每3帧更新一次。// 在视锥内降低LOD需求。// 在视锥外提高LOD需求。// 在CalculateFrustumScore中添加VR支持。// LOD过渡Shader (需配合CrossFade)A[LOD决策] --> B[视锥权重]// 计算当前速度（平滑处理）B --> E[最终LOD层级]// 计算各维度评分。// 应用LOD层级。// 在DynamicLOD类中添加。A --> C[速度权重]A --> D[距离权重]// 原有更新逻辑...// 绘制LOD影响范围。
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Unity顶点优化：UV Splits与Smoothing Splits消除技巧
03-29 1108
顶点分裂(Vertex Splits)是3D渲染中常见的性能问题，当模型需要为同一顶点位置存储不同属性值时，会创建多个顶点副本。UV Splits：由UV不连续引起：由硬边/法线不连续引起对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀。
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Unity光线传播体积(LPV)技术实现详解
03-29 1121
光线传播体积(Light Propagation Volumes)是一种实时全局光照技术，通过将场景中的间接光信息存储在3D网格中，实现动态物体的间接光照效果。
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Unity开放世界实时GI分块烘焙策略技术详解
03-21 1065
通过分块烘焙策略，开发者可在保持视觉质量的同时，将开放世界光照烘焙效率提升5-10倍。关键技术点包括：1）动态场景划分与加载；2）渐进式异步烘焙；建议结合Unity的DOTS系统实现大规模场景的高效管理，并使用Addressables优化资源加载流程。A[世界网格划分] --> B[9宫格加载区]// 从Addressables加载光照数据。B --> C[动态加载卸载]C --> D[异步烘焙队列]D --> E[边缘过渡处理]// 基于距离的线性混合。
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Unity Enlighten与Progressive GPU Lightmapper对比分析
03-19 1358
Enlighten的淘汰：Unity 2021 LTS后不再支持Enlighten，全面转向Progressive和自定义SRP管线8。Progressive的改进：结合硬件光追（如NVIDIA OptiX），未来可能实现实时路径追踪11。总结Enlighten适合对噪点敏感、硬件受限的静态场景，但需严格优化UV。凭借GPU加速和动态调整能力，成为高画质项目的首选，但需平衡采样数与性能3811。通过合理选择光照烘焙方案，开发者可在视觉效果与性能之间找到最佳平衡。
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基于Compute Shader的GPU粒子系统技术详解与实现
03-19 908
A[CPU] -->|初始化| B[ComputeBuffer]// 更新Compute Shader参数。：负责粒子渲染（Billboard/Mesh）：万级以上粒子时，逐粒子计算导致主线程阻塞。：每个粒子单独提交渲染指令，引发性能悬崖。// 设置间接绘制参数。C -->|更新| D[GPU显存]// 创建粒子缓冲区。// 初始化粒子数据。// Billboard计算。：CPU与GPU间频繁传输粒子数据。：负责粒子位置/速度/生命周期计算。：单DrawCall渲染全部粒子。// 转换到裁剪空间。
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Unity Shader Graph高级节点逻辑设计：程序化噪声生成技术详解
03-19 1394
/ ... 完整Simplex算法实现。
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游戏服务器分区的分布式部署
03-14 752
当我们运营要扩展一个分区时，只要拿一组新的服务器，做好配置，登记到上图的HttpServer,这样客户端就能看到新的服务器分区。b:可以让不同的物理机器，通过网关串联，来形成一个分区，降低游戏服务器分区的机器配置，让多台性能不那么好的机器，来完成一个分区的任务。与网关方式不同，将不同的内部逻辑服部署到不同的机器上，游戏的时候,客户端连接哪个逻辑，就直接对应连接哪个逻辑服。a:安全，对外的只有一个服务器机器，一个端口，只要做好一台机器的网络安全即可;1: 可以用低配置的多台机器完成游戏分区部署，降低成本;
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