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GaussDB為什麼成為遊戲行業的心頭爱?

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發表於 2024-3-25 16:33:53 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
擇要: 看GaussDB(for Redis)强扩大、高可用、强一致、高平安若何玩转各大遊戲場景

  在竣事繁忙事情回家的地铁上,可贵闲暇的周末下战书,和朋侪再来一局的入眠前......遊戲已成了當下大大都年青人在严重的事情之余最广泛的放鬆方法和社交手腕之一。而遊戲廠商想要增长用户粘性,不但必要在遊戲種别、情節故事、關卡設計上洞察用户爱好,讓遊戲足够别致,更要在流利水平上带给用户更极致的體驗。遊戲場景繁杂多样,利用版本更新迭代,企業的運营本錢也水长船高,這讓各大廠商在遊戲開辟進程中都极端器重一個一样的問題——若何選擇一款靠得住的数据库来支持巨大的體系不乱運行?

  每款遊戲都要履历開辟、上線、運维等多個環節,在這進程中,数据库面對的利用場景很是丰硕。分歧的利用場景對数据库的请求也不尽不异,好比跨服對战對计较算力的请求,在線谈天發生的数据對存储空間的请求,排行榜及時刷新對数据可用性的请求......這些详细的遊戲場景都请求数据库在存储空間、弹性扩容、数据强一致保障和本錢等各方面都交出得意的答卷。

  在《迷你世界》、《余烬風暴》等大型遊戲的開辟和上線進程中,這些廠商都不谋而合地将GaussDB(for Redis)数据库作為首選。為甚麼GaussDB(for Redis)成了遊戲行業的心頭爱呢?咱們無妨先看看在遊戲行業,小額借款,他們都面對着哪些配合的痛點,GaussDB(for Redis)有甚麼锦囊奇策。

强扩大——支撑营業岑岭期海量玩家在線對战畅聊

  在一款遊戲新開服、勾當推行、重大版本上線或發放點券遊戲币等時候段,玩家拜候量突增,同時在耳目数敏捷飚高,這類環境下,常常必要提早增长節點扩算力,岑岭期後再缩减節點,若是處置欠好,极有可能在扩容時產生长時候营業梗阻,乃至呈現遊戲辦事器妨碍而被迫停服,面對痛失大量遊戲玩家的危害。

  好比《迷你世界》春節時代在線玩派别從日常平凡的百万级别突增到万万级,玩家协同創作與联機嬉戏發生大量及時谈天数据,必要存储空間在線快速扩容。而以前利用的開源Redis基于存算一體架構,存储扩容必要十几分钟,扩容時代大量玩家在协同創作、及時谈天時呈現语音動静發不出、圖片傳输失败等問題,延续時候长達十几分钟,极大影响了玩家的遊戲體驗,极易造成用户流失。

  龙圖遊戲的大型魔幻手遊《余烬風暴》采纳的是多人跨服對战的遊戲模式,在大量玩家跨服战役的营業岑岭期,数据库不但必要不乱支持10万级高并發营業,還對算力有必定的请求,必要计较節點到達秒级扩容,才能輕鬆應答海量用户跨服對战的流量洪峰。

  针對這些場景,GaussDB(for Redis)基于業界開創的存算分手架構,做到了存储空間的弹性伸缩和秒级扩容,扩容只需點窜配额,膳食纖維飲料,最高可支撑单實例TB级数据1秒扩容8倍,即從1TB扩容到8TB,能知足所有海量遊戲谈天数据的在線扩容場景,助力万万级玩家畅聊不卡顿,极大晋升玩家交换體驗。计较節點做到分钟级扩容,扩容仅需點窜数据映照,無需搬家数据,在营業上唯一秒级的時延發抖,支持《余烬風暴》营業岑岭期单日同時在線玩派别到達百万级,且玩派别据拜候几近不受影响。

强一致——保障多個舆圖数据及時一致性

  沙盒遊戲是近几年的热點遊戲題材之一,這種遊戲常见的弄法有两種,一種是平凡玩家可以進入多個舆圖联機嬉戏,經由過程“方块”的自由组合,搭建各類場景舆圖;另外一種是高阶玩家與各地玩家联機,跨區域协同創作舆圖,形玉成新的小遊戲。

  信赖很多玩家都碰到過如许的問題:在遊戲舆圖A采辦完道具,當即切换到此外舆圖今後,打開背包發明道具竟丢失了;碰到美男玩家,存眷對方後本應主動發送号召语,對方却迟迟没有收到。

  實在重要缘由是两個舆圖從分歧的節點读取数据,因為主節點的数据没有實時同步至從節點,更新存在必定的延迟性,终极致使多個舆圖之間的数据纷歧致。這阐明一個問題,不管甚麼前提下,遊戲舆圖数据必需要及時连结一致,如许才能為玩家带来杰出的用户體驗。

  面临這類数据纷歧致的問題,GaussDB(for Redis)是怎样做的呢?起首不必要主從分手,在存储用户数据時,存储层利用3副本保留舆圖数据,基于一致性共鸣算法率先包管所有副本数据的一致性,防止了原有主從布局数据库在主数据库宕機後,從数据库中的舆圖数据跟主数据库中不彻底一致的問題。玩家不管是在多個舆圖之間嬉戏,仍是联機协同創作舆圖,都能及時保障数据的一致性,在遊戲的體驗感上获得极玫瑰洛神花茶,大的晋升。

数据高可用——支撑遊戲排行西湖通馬桶,榜数据及時刷新

  在一款遊戲热度逐步飞腾或新遊戲上線時,玩家常常對遊戲排行榜的介入感會很是强烈,排行榜的刷新對数据及時性的请求更强。由于排行榜的變革,数据變更很是頻仍,必要高可用的数据库包管积分数据的不乱读取和及時刷新。

  為了包管数据不乱读取,解决数据库高可用問題,基于存算分手架構的GaussDB(for Redis)将玩家积分数据同一存储在存储池中,而不是存储在计较節點中,如许做的益處是,若是某一個计较節點產生妨碍後,营業将主動将该節點的营業切换到其它计较節點,以下圖所示:

  只要集群中的任一節點存活,便可拜候全量数据(友商采纳的存算一體主從架構,单節點挂掉後,上面存储的积分数据将没法读取),防止了由于節點妨碍致使排行榜没法及時刷新的環境。

高平安——跨地區雙活完备灾备輕鬆應答遊戲妨碍

  遊戲場景是典范的互联網場景,用户的数据日記很是之多,一旦產生数据库宕機、機房断電、收集妨碍等環境造成数据丢失,玩家的遊戲體驗将大打扣頭。當一個可用區或全部地區不测宕機,必要有其它的可用區和解救辦法来實時修复数据,這對體系的平安保障能力和容灾能力都提出很高的请求。

  GaussDB(for Redis)支撑跨地區雙活容灾,即在两個實例之間創建数据同步链路,此中主實例支撑读写,备實例只读。以下圖所示:

  與開源Redis那種简略的号令转發分歧,GaussDB(for Red減肥零食,is)的雙活方案是基于WAL日記的数据同步,道理上更雷同于MySQL数据库。在雙活架構中,RsyncServer過程賣力数据的全量和增量同步,数据同步链路采纳華為云內部高速收集,同Region內仅毫秒级延迟。

  GaussDB已在遊戲行業沉淀出了很是丰硕、樂成的履历。在《迷你世界》國產沙盒創意平台中,GaussDB(for Redis)支持了多區域TB级此外舆圖数据同步更新,助力亿级用户跨區域协同創作,在总體本錢比拟開源Redis低落60%的同時,存储用户画像总量晋升了3倍,保障了万万级玩家及時谈天数据毫秒级别拜候。龙圖遊戲選擇了GaussDB(for Redis)作為大型魔幻手遊《余烬風暴》的焦點底座,不但開服首日流水就破万万,且在营業岑岭期单日同時在線玩派别到達百万级,收成了浩繁玩家的爱好。

  遊戲場景只是互联網行業中的此中一種通用型場景,這些焦點技能和實践履历也只是GaussDB数据库多年来成长功效的冰山一角。GaussDB在技能上的立异和冲破從未止步,在千行百業中的摸索也一向在路上。

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