从2013年起,经朋友推荐开始用Golang编写游戏登陆服务器, 配合C++做第三方平台验证. 到编写独立工具导表工具GitHub - davyxu/tabtoy: 跨平台的高性能便捷电子表格导出器. 以及网络库GitHub - davyxu/cellnet: 简单,方便,高效的Go语言的游戏服务器底层. 最终使用这些工具及库编写整个游戏服务器框架, 我的感受是很不错的
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细节看来, 有如下的几个点:
语言, 库
Golang语言特性和C很像, 简单, 一张A4纸就能写完所有特性. 你想想看, C++到了领悟阶段, 也只用那几个简单特性, 剩下的都是一大堆解决各种内存问题的技巧. 而Golang一开始就简单, 何必浪费生命去研究那一大堆的奇技淫巧呢?
Golang的坑只有2个:1. interface{}和nil配合使用, 2. for循环时, 将循环变量引入闭包(Golang, Lua, C#闭包变量捕获差异) 完全不影响正常使用, 复合语言概念, 只是看官方后面怎么有效的避免
用Golang就忘记继承那套东西, 用组合+接口
用Golang服务器如何保证解决游戏服务器存盘一致性问题? stop the world是肯定的, 但是Golang可以从语言层并发序列化玩家数据, 再通过后台存盘
channel是goroutine虽然是Golang的语言特性. 但是在编写服务器时, 其实只有底层用的比较多.
Golang的第三方库简直多如牛毛, 好的也很多
不要说模板了, C#的也不好用, 官方在纠结也不要加, 使用中, 没模板确实有点不方便. 用interface{}/反射做泛型对于Golang这种强类型语言来说,还是有点打脸
运行期
Golang和C++比性能的话, 这是C++的优势, Golang因为没虚拟机, 只有薄薄的一层调度层. 因此性能是非常高的, 用一点性能牺牲换开发效率, 妥妥的
1.6版后的GC优化的已经很好了, 如果你不是高性能,高并发Web应用, 非要找出一堆的优化技巧的话. 只用Golang写点游戏服务器, 那点GC损耗可以忽略不计
和其他现代语言一样, 崩溃捕捉是标配功能, 我用Golang的服务器线上跑, 基本没碰到过崩溃情况
热更新: 官方已经有plugin系统的提交, 跨平台的. 估计很快就可以告别手动cgo做so热更新
开发, 调试, 部署, 优化
LiteIDE是我首选的Golang的IDE, 虽然有童鞋说B格不高. 但这估计实在是找不到缺点说了, 别跟我说Visual Studio, 那是宇宙级的...
曾经听说有人不看好Golang, 我问为啥: 说这么新的语言, 不好招人,后面打听到他是个策划... 好吧
真实情况是这样的: Golang对于有点编程基础的新人来说, 1周左右可以开始贡献代码. 老司机2~3天.
开发效率还是不错的, 一般大的游戏功能, 2*2人一周3~4个整完. 这换C++时代, 大概也就1~2个还写不完. 对接服务器sdk的话, 大概1天接个10多个没问题
Golang自带性能调优工具, 从内存, CPU, 阻塞点等几个方面直接出图进行分析, 非常直观, 可以参考我博客几年前的分析: 使用Golang进行性能分析(Profiling)
Golang支持交叉编译, 跨平台部署, 什么概念? linux是吧? 不问你什么版本, 直接windows上编译输出一个elf, 甩到服务器上开跑.不超过1分钟时间..
前段时间在golang-China读到这个贴:
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发,写下这篇文章总结一下。
从网游的角度看:
要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。
再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的。
网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO。网络IO方面,可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO,这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线,因此并发数相当高。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库,会有比较大的区别。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈。总体来说,还是用内存做一级缓冲,避免大量小数据块读写的方案。
针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。
首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少,实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数,可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行。
同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理。
另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率。
展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间,及所能使用的最大内存空间,对于提升系统的鲁棒性,大有裨益。
方案一:
利用GOLANG自带的HTTP模块,很少的代码就能实现一个HTTPWEB服务器。
方案二:自己造轮子
首先,最基本的是http1.1(RFC2616)要彻底搞清楚弄明白。现在是2018年了,http2.0也是必选项了;
其次,GOLANG的基本编程技能,尤其是TCP/IP编程要熟练;
再次,多线程/协程/高并发处理是一个难点,要有必要的经验;
最后,请参考Nginx,这个高性能、可靠、易用的WEB服务器。
部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。