分布式匹配如何优化数据传输效率？

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全服务匹配：系统随机将一些玩家分到一组。常规匹配流程：+ 缺陷 + 异步过程 + 集群管理：负载均衡、数据洪流 + 数据缓存：数据突增 + 开发和部署复杂，分布式自然 + 两级匹配流程图 + 核心

全服匹配：系统随机将一些玩家分到一组。

常规匹配 流程图

缺陷

• 异步过程
• 集群治理：负载均衡、数据容灾
• 数据缓存：数据冲突
• 开发和部署复杂，分布式的必然

两级匹配 流程图

核心：两级匹配机制（本地匹配+云端匹配）

区别

• 报名数据存储在gameserver，利用了gameserver天然的分布式
• 匹配算法运行在两个地方：本地gameserver进程和云端的matchserver进程
• matchserver无状态
• matchserver只执行匹配逻辑，周边逻辑都在gameserver
• gameserver对matchserver无依赖

优点

• gameserver短路了大部分的匹配请求
• gameserver可以对数据进行分级路由
• matchserver开发和部署都很简单，单体应用
• matchserver可以按照功能拆分进程

总结

第一种匹配算法是一种常规的实现，大包大揽。分布式的典型实现。

第二种匹配算法是一种两级执行，第一级是游戏逻辑进程内的匹配，在第一级匹配随着参与人数的增长，第一级匹配效率会越来越高，所以到了第二级匹配的人数会比较固定，不会随着负载的增加而增加。

第二种的优势：

• 本地和云端结合，数据分级，匹配效率高。
• matchserver提供主动式服务，gameserver对它没有依赖性。
• matchserver不存储数据和状态，若故障不影响业务正常功能。

核心

逆向思维

化整为零

Refer

全民飞机大战：全区全服模式下的分布式解决方案

分布式游戏服务器全服匹配玩法设计