学习Golang之服务器框架编写 – 配置与日志

blue的配置功能实现在:

https://github.com/lanyutc/blue/tree/master/conf

blue的日志功能实现在:

https://github.com/lanyutc/blue/tree/master/util/log

配置功能

目的是暴露出重要的运行参数,通过配置文件的形式进行设置,比如应用名字,服务名字,提供服务的IP:Port等等。

配置文件使用最简单的key=value格式,同时约定以‘#’开始的行为注释行;配置项分为必需配置项与可选配置项,必需配置项若留空则程序启动时会出错,可选配置项若留空则使用默认值。

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学习Golang之服务器框架编写 – 开篇

写在前面的废话

最近几年一直关注Golang(后面简称Go)的发展,最开始翻看了很多关于Go独特优点以及如何解决传统C/C++程序员痛点的文章,这几年也断断续续的使用Go写一些工具来辅助开发或者服务器事务处理,一方面是在实践中学习Go,另一方面是体验一下Go的“妙处”,看看是不是真说的那么神。但从目前来看收效并不明显,或者说自己没有明显感觉到Go的魅力,归结原因还是对Go使用程度不够。

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。所以我决定使用Go来造一个服务器框架的轮子。在此之前见过太多的服务器框架,凡是和“框架”两字沾边,必然有一些个人偏好或者选择倾向(从模块结构,代码组织,使用方式等几个角度),而且一般都是针对某种特定场景的框架,比如Http服务、游戏服务、微服务等等。

所以这个轮子也逃不出“凡是”:它会带有一些个人偏好,并且倾向于游戏服务,甚至因为个人经验水平有限会有一些不成熟的设计。不管怎么说,欢迎一起讨论学习。

目前来说初步的功能已经实现,包括一些基本的功能测试用例,后续除了未知BUG的修改,还会出一版完整的使用样例,扩容一下CS通信相关,以及接口易用性的调试修改。

Github地址: https://github.com/lanyutc/blue

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Tars批量发布的轮子

Tars的开源Web管理没有提供 SET区域层级 批量发布的功能(内部版本里面我记得有),提了Issue( https://github.com/TarsCloud/TarsWeb/issues/13 )也没回馈。想想自己也算对Tars熟悉,于是便挽起袖子造轮子。

需求比较明确,在上面的Issue里面也说的比较清楚:对一个app众多set里的同一server服务进行发布更新。

最终实现: https://github.com/lanyutc/TarsBatchPatch

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努力与选择

(全文谨代表个人观点)

毕业后进入了一家几百人的游戏公司做开发工作,当时满心欢喜,原因有三:钱够,游戏行业,离女朋友近。进入公司后,并不是965或者996工作时长,而是 周一、二10:00~19:00(开发功能),周三10:00~24:00(开发+测试),周四11:00~周五1:00-13:00(改BUG+发版本),通宵是常事,周六周日很少加班 。

开始的1年我成长很快,一方面是 有高人指点 ,一方面是 自己的努力,有时能搞定别人搞定不了的事情,或者提出更加合理的实施方案 。那会比较年轻,对于“每周通宵一次”丝毫没在意,更何况当时的游戏DAU高峰有50W,月流水高峰有400W,一片欣欣向荣(现在回过头来看已经是我职业生涯所处项目的巅峰了!)。过了一年半慢慢意识到“通宵”的伤身,但是公司的制度无法改变(周四发版本), 最终选择和组员商量轮班:第一周周四A、B晚11点回去,C、D留守发版本,周五A、B早些过来处理线上问题,第二周轮换 。

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网游自动开服方案

网游自动开服不是什么有难度的技术,严格来说只能算是一个业务需求。这篇文章会介绍一种自动开服的方案,梳理清楚实现逻辑以及相关的注意点。

写在前面

虽然把方案形容成“自动”,但并非是我们想象中的流程: 服务器自动购买/部署->新服运行->玩家进入, 而是在 服务器自动购买/部署 这一步做了一些妥协。

为什么?

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2018年小游戏开发总结

这其实是一篇个人的2018年度总结。

整个2018年我基本都投身到小游戏的开发制作当中,游戏先后上线了 微信小游戏 , QQ空间小游戏 ,同时预开发了 厘米游戏 版本。所以这篇总结我会站在开发的角度谈一谈在这三个平台开发的经验,以及趟过的坑。

上述的三个平台分别对应微信平台,QQ空间平台,手Q平台,对于详细介绍这里就不累述了,相信网上的很多文章肯定比我介绍的好。

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libcurl内存泄漏排查

由于一些第三方平台/服务的API都升级成了Https,导致原来Tars自带的Http库无法直接使用了,于是引进了 libcurl ( github地址 )。

但是发现在对应模块长时间运行后,其占用内存一直稳定上升,存在内存泄漏。首先排除掉一些不太可能的泄漏点:Tars、std::string、std::map、std::vector常规使用,无显式的new/malloc。

那么只剩下模块引入的动态库libcurl了,而程序实现严格按照libcurl按照官方文档的样例做法:

  1. 在主线程curl_global_init;
  2. 业务线程每次进行业务处理时调用curl_easy_init获得新的CURL,设置好选项后调用curl_easy_perform;
  3. 业务处理完毕后调用curl_easy_cleanup,curl_slist_free_all(如果有用到curl_slist)释放资源;
  4. 如果主线程退出调用curl_global_cleanup释放资源;

开始一度以为是libcurl用法有问题,后来用valgrind跑程序发现是libcurl真有泄漏,github上1W+Star的开源库有泄漏,这是什么操作?

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游戏上线前服务器应该如何测试

又一款游戏项目上线测试了,深刻体会到服务端在上线前的这段日子是比较“难熬”的。因为除了原有的开发任务,还有大量的第三方接口支持、统计支持、日志分析需求等,以及服务器各种测试和后续测试BUG的排除。其中测试关系到后续服务器能否满足要求稳定运行,马虎不得。

写这篇文章的目的主要是记录一下上线前服务器测试的个人经验,如果觉得内容有不妥或者遗漏的地方欢迎交流。

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Tars网络包处理过程分析

很早就想写一篇关于Tars网络包处理的文章,但是又不知道从何写起,因为心里想着无非就是基于Linux Epoll的那一套东西,加上一些线程间的数据交互。

直到遇见了BUG!

这不是Tars框架本身的BUG,只是使用者在没有吃透Tars包处理运作机制情况下发生的BUG。

本文会围绕这个BUG从头到尾来谈谈Tars对网络包处理。

(文章不会贴出整段代码,会以代码片段+说明的形式展开,源码: https://github.com/Tencent/Tars ,版本:5237058b91c5350be881205249f196970c503614,Date: Tue Jun 19 20:56:02 2018 +0800)

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[译文]OpenAI Five

原文链接  –  OpenAI Five

我们由五位神经元网络组成的队伍,OpenAI Five,已经开始在DOTA2中击败非职业队伍。虽然现在还有一些约束(译者注:功能不完善,文末有说明),我们的目标是在8月的TI8比赛上使用限定的英雄池击败最顶级的职业队伍。我们可能不会成功:因为DOTA2是现在世界上最流行、最复杂的电子竞技之一,拥有着富有创造力和积极态度的职业选手,他们一整年的进行训练为了在DOTA每年近四千万刀的奖金池里分一杯羹(世界上奖金池最高的电子竞技)。

OpenAI Five每天通过自我对抗的训练数据等值于正常游戏时间180年。训练使用大规模版本的Proximal Policy Optimization,运行在256个GPU和128000个CPU核心上 – 相当于去年TI7上AI Solo比赛使用的大规模版本。他对每个英雄配置非人类玩家数据,通过LSTM学习到了非常明显的游戏策略。这表明了强化学习通过大量且能完成的计算量可以实现长期训练 – 并不需要对训练、学习算法有突破进展,这和我们在开始这个项目时的估计相反。

为了测试我们的进展,我们会在2018年7月28号与顶尖玩家举行一场比赛,你可以在Twitch上在线观看或者申请成为挑战者。

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