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虚幻引擎——场景动态加载

Level Streaming:场景动态加载 理论基础:和LOD(level of details)始终占用内存的特性不同,场景流可以选择性的流入/流出内存,大大提升效率,尤其是那些躲在室内,从外面看不见的物体...场景流主要有2个好处: 选择性加载场景:节省cpu/内存开销 模块化分工开发:多人独立开发,最后组合起来 level(场景)本是content browser中的map类型的uasset文件,但可以在Levels...窗口中将它们以层级关系联系起来,本质上是对整个项目进行组件化划分,但最常见的用途就是动态加载场景,比如: 无缝地图切换:大型开放世界游戏中,人物走到哪,场景加载到哪 被遮挡的物体:如在玩家到达房间门口...,准备进门的时候临时加载房间内的场景 可见的载入场景:一些cyberpunk主题地图或者恐怖游戏中,走着走着,环境就变了,或者一回头出现一个** 总之,场景动态载入是每一个大型3D游戏的必备。...调用loadStreamLevel之前判断一下,如果场景已经加载,则停止向下执行:我们通过getStreamingLevel(levelId)获得场景的引用,再传入isLevelLoaded判断加载状态

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    RocketMQ 消息丢失场景分析及如何解决!

    既然在项目中使用了MQ,那么就不可避免的需要考虑消息丢失问题。在一些涉及到了金钱交易的场景下,消息丢失还是很致命的。那么在RocketMQ中存在哪几种消息丢失的场景呢?...先来一张最简单的消费流程图: 上图中大致包含了这么几种场景: 生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盘中,否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ...中获取消息消费,消费成功之后,整个流程结束 这三种场景都可能会产生消息的丢失,如下图所示: 1、场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候,如果出现了网络抖动或者通信异常等问题,消息就有可能会丢失...2、场景2中消息需要持久化到磁盘中,这时会有两种情况导致消息丢失 RocketMQ为了减少磁盘的IO,会先将消息写入到os cache中,而不是直接写入到磁盘中,消费者从os cache中获取消息类似于直接从内存中获取消息...1、场景1中保证消息不丢失的方案是使用RocketMQ自带的事务机制来发送消息,大致流程为: 首先生产者发送half消息到RocketMQ中,此时消费者是无法消费half消息的,若half消息就发送失败了

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    RabbitMQ消息丢失的场景,如何保证消息不丢失?(详细讲解,一文看懂)

    RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失。...1) Exchange 设置持久化 2)Queue 设置持久化 3)Message持久化发送:发送消息设置发送模式deliveryMode=2,代表持久化消息 (2)设置集群镜像模式 我们先来介绍下RabbitMQ...3)镜像模式:消息会同步到其他节点上,可以设置同步的节点个数,但吞吐量会下降。...下面自己画了一张图介绍普通集群丢失消息情况: 如果想解决上面途中问题,保证消息不丢失,需要采用HA 镜像模式队列。...通过以上的处理,理论上不存在消息丢失的情况,但是系统的吞吐量以及性能有所下降。 在实际开发中,需要考虑消息丢失的影响程度,来做出对可靠性以及性能之间的权衡。

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    注意:Kafka 的这 6 个场景会丢失消息!

    首先我们看一下 Kafka 的架构图, 场景一:异步发送 Producer 异步发送是丢失消息比较多的场景,Kafka 异步发送的代码如下: ProducerRecord...如果发送失败,就会丢失消息。 Kafka 提供了回调方法,可以同步等待发送结果,这样降低了发送效率,但可以对发送失败的场景进行处理,比如重新发送。...场景三:发送端重试 如果配置 retries=0,Producer 发送消息失败后是不会进行重试的,要保证消息不丢失,可以增加 retries 的配置值,避免因为网络抖动而造成的发送失败。...如下图: 所以,要保证消息不丢失,unclean.leader.election.enable 这个参数值要设置为 false。...这种场景下多设置副本数是一个好的选择,通常的做法是设置 replication.factor >= 3,这样每个 Partition 就会有 3 个以上 Broker 副本来保存消息,同时宕机的概率很低

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    数铣参考点丢失后如何重新设置?

    数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频,生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 如果电池电量耗尽,将导致机床参考点丢失,机床将无法工作,需重新设定机床参考点。...在开机状态下更换电池后,DS0306、DS0307号报警消失,但DS0300号报警依然存在,说明机床参考点已经丢失,需重新设定。 二、机床回零方式的判断 设置参考点前,需判断机床的回零方式。...三、参考点丢失后的参数变化情况 机床参考点丢失时,1815号参数将自动发生变化:APZ参数由1变为0,表示机械位置与绝对位置检测器之间的位置对应关系丢失,需重新设定。...Y轴参考点的设置过程和X轴完全一致,设置时可以借鉴。 3....如果发现工作台和床身、主轴和立柱发生相撞,说明该处软限位未起作用,该轴的参考点设置不合理,要重新设置。 机床参考点设置好后,须及时改回参数钥匙,原理同第1步,将“写参数”中的1改为0。

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    关于kafka数据丢失场景的一次激烈讨论....

    什么情况下会发生数据丢失的风险?...为更好的阅读体验,和及时的勘误 请访问原文链接:acks和min.insync.replicas配置详解和数据丢失场景的一次讨论 问题解答 acks = all acks=0: 生产者不会等待服务器的任何确认...但是,就算我们设置了acks=-1/all , 并且也有3个副本, 但是这个时候 Follower副本都没有加入到ISR的集合中, ISR 只剩下了一个 Leader 副本。...这个配置再加上上面的acks=-1/all是不是就可以设置高可靠性了 特别需要注意:这个配置是用来设置同步副本个数的下限的, 并不是只有 min.insync.replicas 个副本同步成功就返回ack...问题:Kafka副本数设置为3,min.insync.replicas=2 ,此时AR={1,2,3} ISR={3,2,1} 0分区的leader为3,假设当前写入3成功,1和3同步成功,满足ack=

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    JavaScript 事件加载有哪些应用场景?

    通过在页面加载过程中绑定和触发各种事件,可以实现丰富的交互功能和用户体验改善。本文将介绍JavaScript事件加载的概念和应用场景,并提供一些实例演示,帮助读者深入理解和应用事件加载。...JavaScript事件加载的应用场景 1 网页交互和用户体验改善 通过绑定按钮点击事件、链接点击事件等,实现页面元素的交互效果,如显示/隐藏元素、切换内容、展开/折叠等,提升用户体验。...实例演示 在本节中,我们将通过几个简单的实例演示JavaScript事件加载的应用场景。具体示例包括按钮点击事件、表单提交事件、异步请求和页面元素操作等。...通过以上实例,你可以看到JavaScript事件加载在不同场景下的应用。这些示例只是冰山一角,实际应用中可以根据具体需求和场景,灵活运用事件加载来实现更复杂的交互和功能。...本文介绍了事件加载的概念和常见应用场景,并提供了一些实例演示,帮助读者深入理解和运用事件加载。通过灵活运用事件加载,可以提升网页的交互性、响应性和用户体验。

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    Kafka 在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失?

    也就是说,x+5 至 x+7 之间的消息并未能被消费,如此便发生了消息丢失的现象。...但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...在这些场景下,所有的业务处理完成才能认为消息被成功消费,手动的提交方式可以让开发人员根据程序的逻辑在合适的地方进行位移提交。...在实际应用中,很少会有这种每消费一条消息就提交一次消费位移的必要场景。commitSync() 方法本身是同步执行的,会耗费一定的性能,而示例中的这种提交方式会将性能拉到一个相当低的点。...为此我们可以设置一个递增的序号来维护异步提交的顺序,每次位移提交之后就增加序号相对应的值。

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    Kafka 在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失?

    也就是说,x+5 至 x+7 之间的消息并未能被消费,如此便发生了消息丢失的现象。...但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...在这些场景下,所有的业务处理完成才能认为消息被成功消费,手动的提交方式可以让开发人员根据程序的逻辑在合适的地方进行位移提交。...在实际应用中,很少会有这种每消费一条消息就提交一次消费位移的必要场景。commitSync() 方法本身是同步执行的,会耗费一定的性能,而示例中的这种提交方式会将性能拉到一个相当低的点。...为此我们可以设置一个递增的序号来维护异步提交的顺序,每次位移提交之后就增加序号相对应的值。

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    Kafka在哪些场景下会造成重复消费或消息丢失?

    也就是说,x+5 至 x+7 之间的消息并未能被消费,如此便发生了消息丢失的现象。...但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...在这些场景下,所有的业务处理完成才能认为消息被成功消费,手动的提交方式可以让开发人员根据程序的逻辑在合适的地方进行位移提交。...在实际应用中,很少会有这种每消费一条消息就提交一次消费位移的必要场景。commitSync() 方法本身是同步执行的,会耗费一定的性能,而示例中的这种提交方式会将性能拉到一个相当低的点。...为此我们可以设置一个递增的序号来维护异步提交的顺序,每次位移提交之后就增加序号相对应的值。

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