GCloud的设计目的

提高游戏服务器端逻辑的开发效率

• 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践：
  • 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。GCloud采用RPC建模，可以用上Thrfit这款开源软件的跨语言能力，以适配各种不同语言的游戏客户端。
  • 服务器端对于游戏数据存取和持久化：游戏数据绝大多数都能通过固定的索引获取，因此采用Map接口就能满足需求。同时还可以根据数据特征做记录的缓存以及设定持久化策略。这样有利于屏蔽底层不同的持久化设备如MySQL/Redis等等。在大型的需要存储大量状态的游戏服务器端上，使用Map接口还能自动化提供分布式存储和本地进程存储（使用发起请求端的堆内存），能极大的提高数据存取效率。因此GCloud使用类似Coherence的思想，使用Map接口提供分布式缓存+持久化，以及带本地缓存功能。
  • 对所有客户端的数据广播或同步：游戏客户端广播需要同时满足两个常见的需求，一是高性能的广播给所有客户端，减少游戏的卡顿；二是要让广播逻辑经过服务器程序的处理，以免出现破坏游戏公平的程序。因此GCloud广播数据，提供了可使用多个服务器端接入组件（Tconnd）进行多点广播的方案，同时广播请求包也以RPC形式发送给服务器端处理。同时，GCloud也计划提供P2P方案，进一步降低广播的延迟和对游戏运营商带宽的消耗。
• 游戏服务器端需要低延迟的处理，同时也要快速开发大量逻辑，这本身就是一对矛盾，因此GCloud使用了两个方案来解决这对矛盾：
  • 全系统使用主逻辑线程，全异步的编程方式，尽其所能的降低延迟。但是由于使用异步的方式，按一般的做法，程序中会遍布各种回调函数，在代码阅读上颇为不便，不利于提高逻辑代码的开发效率。因此GCloud提供了协程的功能，让异步代码写起来就好像同步代码一样。大大解决了代码不易懂的问题。GCloud本身自带的定时器功能就是用协程编写的。
  • 由于游戏逻辑的复杂，所以一般使用C++开发会比较吃力。所以GCloud也支持Lua脚本语言。同时也提供了所有GCloud能里的Lua调用接口封装，这可以让游戏程序员直接用Lua来使用GCloud的所有功能和性能。

提高游戏运营的自动化程度

• 在海量用户情况下的运营游戏，最重要的是杜绝系统中的单点故障，也希望能在有故障的时候，自动使用其他机器和进程接替正常服务。 在加入新的机器和进程时，最好是无需人为操作，就能为系统扩容——简单来说就是“容灾”和“扩容”的问题。
• GCloud采用ZooKeeper作为集群中心点，而所有的GCloud Server都自动在ZooKeeper上注册服务和查询、访问服务，因此整个集群没有单独故障的可能。同时由于采用RPC作为基本代码接口，所以对于服务的调用都是基于“函数名字”的，这些名字经过ZooKeeper的查询再提供具体的服务地址，所以不管是有进程故障，或者是新加入进程，都可以在ZooKeeper上实时的反应出来。所以容灾和扩容也基本上是自动的。没有单点、自动容灾扩容，形成了GCloud自动化运营最重要的能力。
• 游戏服务器端，一般都会有大量的临时状态，比如玩家在游戏世界中的位置，玩家的HP数值等等。这些数据往往是容灾和扩容时最难处理的问题，因为需要同步到新的服务进程上。GCloud提供的分布式Map存储针对这个问题提供最切合实际的解决方案：让程序员可以设定每种数据的缓存方式，以配合不同的需求。
  • 一些游戏只读数据，如怪物列表、任务列表、场景列表，可以设定成每个节点都只读型缓存。如果进程缺失数据，直接从持久化设备读取一次即可。
  • 一些和玩家相关的变化很快，但不重要的数据，如玩家位置、HP等，可以设定成缓存读操作和写操作。如果数据丢失，从最近一次持久化的版本读取即可。
  • 一些变化不快，但非常重要的数据，如玩家的装备、等级，设定成缓存读操作，不缓存写操作。这样如果进程丢失了缓存数据，直接从持久化恢复即可。
  • 一些数据需要在多个进程间共享，比如组队列表，直接设置成不缓存，利用后端的持久化设备的能力进行处理。GCloud同时提供了自带缓存和持久化容灾的NOSQL利器Tcaplus系统，可以高效的处理这种情况。
• GCloud由于是一个标准的静态库和一系列标准的进程，所以可以打包到一个docker的image中运行，这提供能采用docker云方式运行的可能性。因此我们提供了一整套基于云的运营环境：
  • 基于REST的部署、运行、监控平台
  • 提供Web界面进行集群部署管理
  • 海量日志数据的统计和监控

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