skynet游戏服务器框架分享

分享下我之前做的服务器框架;  游戏在线最高3万;  物理机I7的3台阿里云分服;性能及其强劲;

框架: 底层基于比较流行的skynet,基础采用c语言,脚本lua,部分服务golang;

Skynet: 是一个基于C跟lua的开源服务端并发框架，这个框架是单进程多线程Actor模型。所以他对于机器的性能压榨是很高的。

1. skynet为游戏主逻辑服务;

1. go微服务作为辅助服务;

1. ​redis作为直连主数据层;

1. mysql作为冷备+关系查询;

1. proxy支持tcp,udp,websocket(支持http和https)

1. 通信协议Protobuf

特点:

1. 性能: 底层采用了多线程+多luastate+协程, 性能优秀

2. 简单: 采用了actor模型,并发无锁,上层coding无感知

3. 沙盒: 利用多线程中lua coroutine的应付IO密集型的优秀能力; 也用lua沙盒做到了环境的软隔离;

缺点:

未引入分布式的zookeeper协调控制,采用了world的单点模型,容灾性较差,服务发现也比较原始;

前端:

proxy：

代理层; 独立进程部署, 主要由原生的go编写； 

用来兼容接收多种socket  以便支持 tcp，udp， websocket;     

负责桥梁搭建:

第一条:  client->proxy->gate;

第二条: client->proxy->ms service

 

gate: 

网关层; 独立服务, 支持横向扩展,主要是进行client-proxy-gate之间的

连接管理;  与所有game进程直连;  也与ms service的网关相连

逻辑层:

game service：

游戏逻辑服务, 支持横向扩展; 主要是处理基于有状态的相关模块:如战斗,技能,副本等;

 

ms service:  

微服务模块; 抽象出 微服务gate,接收其他服务直连,转发相关消息至微服务集群;

主要分担gate的连接压力,并且分担逻辑方面game service的相关压力

处理模块: 客户端配置获取, 签到, 活动, 小红点, 邮件, 聊天, 工会, 开关等等此类 无状态的逻辑;

 

world service: 

顶层世界服务模块; 与几乎所有的service进行连接;

主要是管理所有的服务,玩家状态等等; 以及做一些广播,组播; 也提供热更的对外接口; 也提供一些简单的业务逻辑: 诸如全服boss等;  会有slave保证高可用;

数据层:

 DB service: 

数据层; 主要负责与redis进行直连;  也与mysql进行直连; 

每个game service会定时将data的更新发送到DB service; ms service 则会根据业务情况决定是否直接找DB service进行数据交换还是 找game service进行数据交换;

 

redis: 

采用了哨兵集群模式,开启 AOF

 

mysql: 

作用有二: 

1: 冷备, 回档

2: 提供一些简单的关系型查询;一般是对实时性不敏感的需求;

 

append data service:    

数据记录; 主要是追加模式写数据更新到db的记录; 便于查档,归档;

 

DB daemon service: 

独立进程,进行redis的"脏数据"写入到mysql中,并且写入成功后追加到append data中;  可以配置 以事务和批量的模式进行写入;

 

辅助层:

rabbit mq: 

1. 作为集群的全局队列用;

1. 集群所有service(包括slave)都要定时发送心跳/负载等信息到mq

1. 微服务会定时消费以上的心跳/负载, 进行负载和进程挂掉的判定, 异常时进行广播;

1. 所有服务会订阅几个关键信息: 择主, 重连, 主备切换, 负载上限

third sdk service: 

第三方sdk服务; 如神策等等:

skynet服务器 --> third sdk service --> 按照json格式写入log文件 --> 提交给神策后台

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底层核心:

1. skynet是基于事件的高并发消息处理框架。

1. 事件主要来源: 网络，定时器和信号通知等

1. 当事件触发时，skynet将这些事件统一编码成消息结构，派发给感兴趣的服务处理；如果当前无事件,可以做到该服务0的CPU消耗

1. 核心数据结构是 skynet_context :

1. 并发解决方案: 消息队列：每个服务都有一个消息队列，当队列中有消息时，会主动挂到全局链表。skynet启动了一定数量的工作线程，不断从全局链表取出消息队列，派发消息给服务的回调函数去处理。(在 callback 函数调用回工作线程时,消息队列没有被放回全局队列，其它工作线程没有可能获得这个 callback 函数所属服务的消息队列,所以该服务也就不可能存在并发风险了)