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C/C++开发,opencv读写图像函数详解

如今,游戏行业对于云原生技术的使用越来越广泛。特别是那些拥有海量玩家在线的游戏,使用云原生技术可以轻松做到高可用、弹性扩容和降低成本。在GDC 2022上,来自《Sky光·遇》项目的工程师分享了相关的经验——《《Sky光·遇》实现百万在线:一种云原生的扩容方法》(Sky’s Journey to 1MM CCU: A Cloud Native Approach To Scaling)。PPT可点击链接获取。

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《Sky光·遇》是著名华人游戏设计师陈星汉的作品。这位才华横溢的游戏设计师曾经依靠《风之旅人》获得过GDC 2013年度游戏大奖。《Sky光·遇》是他旗下的Thatgamecompany在手游领域的第一次尝试。

分享者在TGC工作了两年,目前领导微服务架构和云平台开发,在此之前有6年的软件工程师经验。

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100万在线峰值就像是《Sky光·遇》山顶上最高的建筑顶端,到达这个目标前有很多有挑战性的问题需要解决,例如:

  1. 有限的工程资源。
  2. 遗留架构。
  3. 单点应用:包括非分布式的Erlang、6千行的Postgres函数、同步API(读写强一致性、HTTP Post通信)。
  4. 功能有限的游戏引擎。
  5. 单一的Postgres分片。
  6. 缺少持续集成(CI)、持续部署(CD)。

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他们的解决方案有:

  1. 划分微服务:包括高QPS的NoSQL、MongoDB按特性分片、分布式事务、命令查询职责分离(CQRS)、异步API。
  2. 引入基于事件的系统:Kafka、最终一致性。
  3. 改进游戏引擎:包括引入Gameplay工程师、非关键资源调用静默失败、核心游戏循环使用同步API、非核心游戏循环使用异步API、通过WebSocket处理局部更新。

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分享者刚接手项目时,遗留架构是这样的:

  1. 开发、QA、产品都在同一个虚拟私有云(VPC)中。缺点是不同应用环境没有隔离,不安全且容易出错。
  2. 每个可用区(AZ)只有一个子网(Subnet)。问题是没有做公有私有子网分离,部分对内服务也能被外部访问,不安全。
  3. 部分应用部署在单AZ上,部分应用横跨多个AZ。缺点是单AZ无法保证高可靠性。

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为了解决原有架构中的问题,新的基础设施平台被设计成包括如下特性:

  1. 云原生:快速迭代。
  2. 高可用性:跨多个AZ。
  3. GitOps:使用Git 来管理基础架构和应用配置,是实现DevOps的一种方式。
  4. 开源软件(FOSS):使用开源软件来做云诊断。
  5. 被管理的服务:DB、计算以及合作方。

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新的基础设施平台如下图所示,可以看出它具有原架构所没有的几个优点:

  1. 每个环境一个VPC,开发、QA和产品彼此隔离。
  2. 每个AZ下都有公有和私有子网,公有子网对外,私有子网对内。
  3. 所有应用都部署在多个AZ上。
  4. 每套环境中都有独立的数据层和事件总线。

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位于新基础设施平台上的应用架构有如下特点:

  1. 云原生。
  2. 厂商中立:各种厂商的同类产品可以自由替换。
  3. 十二要素应用(The Twelve-Factor App):定义了应用开发应遵循的原则。
  4. 六边形架构(Hexagonal Architecture):使得组件之间可以自由替换,并且在开发组规模扩大时方便协同工作。

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使用微服务并使用容器部署,会带来如下优点:

  1. 单独的仓库及数据库。
  2. 提升可测试性和可维护性。
  3. 方便快速部署。
  4. 清晰的代码责任划分。
  5. 方便使用不同的技术栈:例如在客户支持系统中使用了ExpressJS。

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CQRS可以保证读写分离,主节点负责写,从节点负责读,这样有助于降低主节点的压力。数据一致性方面,保证强一致性写和弱一致性读。

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再来谈谈分布式事务。分布式事务本质上是对于多个DB的写,希望整体保证ACID特性。一种实现方式是通过多次调用和重试,但这样是不可靠的。另一种实现方式是两阶段提交(Two-Phase Commit),它能保证强一致性,但是会阻塞而且较慢,所以并不推荐。分享者推荐的实现是使用Saga,它具有稍弱的一致性,但是非阻塞而且执行速度快,能保证最终的数据一致性。

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Saga是一种补偿事务,它的运行逻辑是:将分布式事务看作一组事务组成的事务链,链中的每一个正向事务操作,都对应一个可逆的事务操作。Saga 事务协调器负责按照顺序执行事务链中的分支事务,分支事务执行完毕,即释放资源。如果某个分支事务失败了,则按照反方向执行事务补偿操作。

以下是使用Saga处理收件箱中物品赎回的示意图:

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微服务需要有效的监测手段,大致可分为数据监测、分布式追踪、日志三类。分别有不同的开源工具可供使用。

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还需要持续地对线上服务做性能剖析,包括对CPU、堆和协程。这样有助于定位问题,发现线上性能瓶颈。

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最终,《Sky光·遇》团队实现了支撑100万在线的目标。同时收获了一套易扩容、快迭代、一键部署、占用人力少的新架构。

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在分享最后,分享者谈了他对微服务的理解。有种观点认为,微服务是万能的,不管什么服务,只要去拆可以了。他认为这样会容易掉入陷阱,因为微服务也会增加架构复杂度,而且很多大型单点应用并不适合拆分成分布式。正确的做法应该是传统方式和微服务的结合,既有大型单点应用,也有若干微服务,根据实际情况来灵活处理。

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