游戏服务器常用算法大全

目录

游戏服务器开发涉及多种算法，以下是核心算法分类及应用场景：

一、网络同步算法
  1. 帧同步(Lockstep)
    • 应用：MOBA、RTS游戏(如LOL、星际争霸)
    • 特点：同步操作指令，客户端确定性计算
  2. 状态同步(State Sync)
    • 应用：MMORPG(如魔兽世界)
    • 特点：服务器权威，同步游戏对象状态
  3. 预测回滚(Rollback)
    • 应用：格斗游戏(如街霸)、FPS
    • 特点：客户端预测+服务器回滚修正
二、空间管理算法
  1. AOI(兴趣区域)
    • 九宫格法
    • 十字链表法
    • 灯塔法
    • 应用：MMO玩家视野管理
  2. 碰撞检测
    • 四叉树/八叉树空间划分
    • BVH(层次包围盒)
    • GJK算法(凸体碰撞)
  3. 导航寻路
    • A*算法(带启发式的最优路径)
    • Dijkstra算法(权值寻路)
    • Jump Point Search(跳点优化)
三、游戏逻辑算法
  1. AI决策
    • 行为树(Behavior Tree)
    • 状态机(FSM)
    • 效用理论(Utility Theory)
    • 蒙特卡洛树搜索(MCTS)
  2. 战斗计算
    • 伤害公式体系
    • 命中判定(射线检测、扇形检测)
    • 技能范围判定(圆形/矩形/多边形)
  3. 经济系统
    • 通货膨胀控制算法
    • 拍卖行匹配算法
    • 资源动态平衡算法
四、匹配与社交算法
  1. 匹配系统
    • Elo/MMR评分匹配
    • 基于分组的匹配(Glicko)
    • 实时匹配(如吃鸡的100人匹配)
  2. 社交图谱
    • 好友推荐算法
    • 公会/战队匹配算法
    • 基于兴趣的玩家聚类
五、数据与反作弊
  1. 数据压缩
    • 差值同步算法
    • 轨迹压缩算法
    • 协议优化(Protobuf/FlatBuffer)
  2. 反作弊
    • 行为模式检测
    • 服务器校验算法
    • 变速齿轮检测
  3. 数据同步
    • 乐观锁/悲观锁
    • 最终一致性算法
    • 增量同步策略
六、高级算法
  1. 大规模实体管理
    • ECS架构(实体-组件-系统)
    • 空间分区索引
  2. 动态负载均衡
    • 基于玩家分布的分区算法
    • 服务器动态扩容策略
  3. Procedural Generation
    • 地图随机生成算法
    • 迷宫生成算法
    • 噪声算法(Perlin Noise)

实际游戏开发中，通常会组合使用多种算法。例如：

  • MMO可能组合使用：AOI九宫格 + A*寻路 + 状态同步 + Elo匹配
  • 吃鸡类游戏可能使用：预测回滚 + 空间网格 + 行为树AI + 100人实时匹配

选择算法的核心标准：

  1. 游戏类型需求
  2. 性能要求(CPU/带宽)
  3. 开发维护成本
  4. 安全性和反作弊需求

游戏特定技术

  • 状态同步/帧同步算法

    • ‌状态同步‌：游戏的核心逻辑（如技能、伤害、移动等）在服务器端计算，客户端仅负责接收和显示服务器传来的状态信息。这种方式确保了逻辑的权威性和一致性。‌
    • ‌帧同步‌：游戏的核心逻辑在客户端计算，服务器仅负责收集和转发玩家的操作指令。所有客户端根据相同的输入序列执行相同的逻辑，确保结果一致。‌

  • 寻路算法 寻找两点之间的最优路径

    • A*算法（A-Star Algorithm）

  • AOI（兴趣区域）管理

    • AOI算法（Area of Interest，兴趣区域算法）：确定玩家需要接收哪些其他实体的状态更新。
    • 常见实现方式：九宫格、十字链表、灯塔法等
    • 游戏应用：MMO游戏中只同步玩家周围可见的实体

  • 匹配系统（MMR/Elo算法）

    • Elo匹配：游戏服务器使用 Elo 分数进行 公平匹配，系统会尽量匹配 Elo 分数相近 的玩家。

    • MMR匹配：优先匹配 MMR 相近的玩家

    • ELO:通过胜率匹配相应的队友对手压缩胜率到50的机制.
      MMR:通过匹配隐藏分接近的对手来控制胜率.

    • Elo 像"高考分数"——单一标准衡量能力

      MMR 像"大学综合测评"——考虑成绩+活动+团队合作

    • Elo 是单一分数衡量绝对竞技水平的1v1公平标尺，而 MMR 是多维度动态平衡团队体验的隐藏调节系统。

      （Elo像高考分数——只考一次定胜负；MMR像综合素质评估——持续跟踪+多因素调整）

    • MMR与 Elo 的区别

    特性 Elo 系统 MMR 系统
    适用场景 1v1（如国际象棋） 团队竞技（5v5）
    分数可见性 通常公开 通常隐藏
    调整因素 仅胜负 胜负 + 个人表现
    团队计算 不直接支持 考虑团队平均 MMR

    • MMR与 Elo 为什么体验不同？

      匹配维度 Elo 系统 MMR 系统
      分数容差 固定范围（如±300） 动态调整（初始±100，逐步放宽）
      团队角色 完全忽略 强制位置平衡
      组队处理 无特殊规则 组排惩罚机制（提高对手MMR）
      分段隔离 所有玩家同一池子 按隐藏分严格分层
      补偿机制 无 补位玩家加分更多

    • elo会直接匹配±300分的队友，所以会导致匹配到-300的队友。再根据平均分去匹配对手。这样就会看你匹配到菜的队友。

    • mmr会动态调整（初始±100，逐步放宽），还会强制位置平衡、按隐藏分严格分层、组排惩罚机制、补位玩家加分更多。多方面限制使得匹配的队友是差不多水平的。

    • 对玩家体验的影响

      • Elo 玩家抱怨：
        “为什么我的队友这么菜？系统故意坑我！”
        → 根源：算法无法识别个人能力与团队需求的 mismatch
      • MMR 玩家抱怨：
        “为什么我连胜后晋级赛更难打？”
        → 实际是系统在 逐步校准真实水平，避免过早升段

  • 游戏逻辑服务器架构设计

  • 反作弊机制

posted @ 2025-04-10 14:45  deyang  阅读(281)  评论(0)    收藏  举报