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12 经典游戏服务器端架构概述

现代电子游戏,基本上都会使用一定的网络功能。从验证正版,到多人交互等等,都需要架设一些专用的服务器,以及编写在服务器上的程序。因此,游戏服务器端软件的架构,本质上也是游戏服务器这个特定领域的软件架构。 软件架构的分析,可以通过不同的层面入手。比较经典的软件架构描述,包含了以下几种架构: 1.运行时架构——这种架构关心如何解决运行效率问题,通常以程序进程图、数据流图为表达方式。在大多数开发团队的架构设计文档中,都会包含运行时架构,说明这是一种非常重要的设计方面。这种架构也会显著的影响软件代码的开发效率和部署效率。本文主要讨论的是这种架构。 2.逻辑架构——这种架构关心软件代码之间的关系,主要目的是为了提高软件应对需求变更的便利性。人们往往会以类图、模块图来表达这种架构。这种架构设计在需要长期运营和重用性高的项目中,有至关重要的作用。因为软件的可扩展性和可重用度基本是由这个方面的设计决定的。特别是在游戏领域,需求变更的频繁程度,在多个互联网产业领域里可以说是最高的。本文会涉及一部分这种架构的内容,但不是本文的讨论重点。 3.物理架构——关心软件如何部署,以机房、服务器、网络设备为主要描述对象。 4.数据架构——关心软件涉及的数据结构的设计,对于数据分析挖掘,多系统协作有较大的意义。 5.开发架构——关心软件开发库之间的关系,以及版本管理、开发工具、编译构建的设计,主要为了提高多人协作开发,以及复杂软件库引用的开发效率。现在流行的集成构建系统就是一种开发架构的理论。

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Python多核编程分析

之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码,后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算,而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此,多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升,比如网络爬虫里等待http返回等;而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢?这是因为python本身有一个全局翻译锁,叫GIL(Global Interpreter Lock),这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句,从而保证程序的正确运行,这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么,如果想并行的执行代码,显然需要开启多个python解释器,这也就不是多线程,而是多进程了,因此python在多线程库里并不支持多核处理,而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。

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[C++并发编程] 1. 并发编程入门

那么我们为什么需要并发编程呢?举个简单的例子,如果你想开发一个界面应用程序,这个程序需要若干个存有100万个数据的CSV文件进行处理,然后将处理完的数据写入到另外的文件,那么这个程序的任务就可以分为三个小部分:导入CSV文件,处理数据,写出数据,界面显示进度(导入/写出),如果不使用并发,那么需要先等所有的CSV文件导入后,然后处理数据,再处理数据的同时更新数据处理的进度,然后处理下一个数据之前需要等待当前数据写入到文件,这样的话,在处理一个任务的时候,另外的任务会处于“僵死”的状态。比如处理数据的时候,界面上的按钮将无法使用,点击界面上控件的时候,数据将无法被处理。

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