关于游戏的网络同步探索1

找了些资料，以后慢慢更新

原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56923109

著名游戏网络同步方案汇总

下表为本人汇总的各著名游戏的网络同步方案，已尽力添加引用来源。
通过该表，读者可尝试思考：为什么他们会采取这样的方案？找找看有否什么规律？相信看完下文，应该可以找出答案。
注，本文的锁步同步（Lockstep）特指只同步操作的确定性锁步同步（Deterministic Lockstep）。本文不讨论快照同步（Snapshot Synchronization、Snapshot Interpolation），认为其等同于状态同步（State Synchronization）。

网络传输协议（Network Transport Protocol）

本文中的网络传输协议（Network Transport Protocol），主要是指UDP协议和TCP协议。
在TCP/IP协议族（互联网协议套件，Internet Protocol Suite）中，UDP和TCP位于传输层（Transport Layer），它俩都独立依赖于更底一层网络互连层（Internet Layer）中的IP协议（网际协议，Internet Protocol）。

Berkeley套接字（Berkeley Sockets）是进行UDP或TCP通信的标准API，属于POSIX标准，所以Socket、Berkeley Socket、POSIX Socket、BSD Socket，都指同一个东西。
通过Socket这个类及其方法，很简单就能进行UDP或TCP通信。

UDP在IP之上，增加了端口（Port）的概念，收发双方从而能通过约定好的几个端口来进行不同功能的通信；增加了校验和以增加了一定的校验能力。
所以也能看到UDP其对于网络游戏来说，和IP几乎有很相似的特性：

不可靠不保序传输（Unsequenced Unreliable Transmission），即传输不保序，也不确保可达，某个具体数据包在传输的过程中，是可能丢失的；也可能数据包到达了，但数据出错从而校验失败，也被Socket丢弃掉，
传输快，多亏了不可靠，所以Socket不会浪费时间和带宽，对丢失的数据包进行重传
应用通过Socket成功拿到的UDP数据包保证是正确的
连接快，因为根本就无连接。多亏了不可靠，所以收发双方每次通信都是无状态的，所以通信前不需建立连接
简单，上层应用能按需实现额外的传输特性（QoS），比如保序不可靠、可靠不保序、可靠保序、最新状态传输（Most Recent State）、快速冗余传输（Quickest Possible Delivery），等，
报头小，节省带宽

除了也有端口、校验外，TCP主要额外提供了：
- 保序可靠传输（Sequenced Reliable Transmission），通过报头Sequence number、Acknowledgement Number、Window Size等字段来实现，
- 流量控制（Flow Control），通过报头的Window Size实现，接受者把自己的期待流量提示给发送者，防止发送方以过快的速度发送数据给接收方
- 拥塞控制（Congestion Control），通过报头的Sequence number、Acknowledgement number等字段，以及通过Timer机制实现，据此收发双方可判断数据包丢包，而推断出当前网络是否拥塞，并采取一些措施来减缓数据发送。
TCP本身足够复杂，本文并不能细究他们的具体原理，仅简述和网络游戏同步相关的特性：
- 本身提供保序可靠传输，不需游戏作额外工作，很适用于回合制游戏、RPG等通信频率不高的游戏类型
- 传输慢，正因TCP本身对所有发出的数据包，都考虑保序可靠、流量控制、拥塞控制（包含了慢启动（Slow-Start），而这些功能对于大部分游戏类型，特别是快节奏（Fast Paced）游戏是不适用的，因为这类游戏通信频率高，要求低通信时延，新发的数据包可能比已发送的数据包更重要（比如游戏状态数据包，游戏状态经常改变，与其重传旧状态数据包，倒不如将其抛弃，赶快传输新的状态数据包），
- 连接慢，首次通信需要进行著名的三次握手连接，
- 复杂且黑盒，难扩展，
- 报头大，不适用于数据包数量多的情况
综上所述，大多网络游戏采用UDP。
TCP更加适用于回合制等慢节奏游戏，如炉石传说等。
另魔兽世界使用了TCP，且取得了辉煌的商业成功，故也有不少MMORPG也使用TCP，尽管如此，未见得TCP是最好的选择。[9]

网络同步模型（Network Model）

最主要的网络模型是：锁步同步（Lockstep）和状态同步（State Synchronization）。
本文针对“帧”有以下两种术语定义：
逻辑帧，在本文会被称为Tick，游戏在逻辑层面是离散的过程，即可以认为是一个逻辑帧一个逻辑帧地进行逻辑运算，逻辑帧号是指游戏逻辑层面当前处于第几帧；
渲染帧，在本文会被称为Frame，游戏在画面呈现层面也是离散的过程，即可以认为是一幅画面一幅画面地呈现给玩家的，渲染帧号是指游戏当前呈现的是第几幅画面；
游戏的逻辑帧率和渲染帧率是互相独立的，比如一个游戏可以是20帧每秒的逻辑帧率、60帧每秒的渲染帧率。

游戏逻辑是一个逻辑帧一个逻辑帧地持续离散进行的，可以抽象为：
$S_k = \begin{cases} g(P, C), &\text{if } k=0 \\ t(S_{k-1}, C, I_k), &\text{if } k \geq 1 \end{cases} \\$
，

游戏在第 $0$ 个逻辑帧时，根据玩家信息 $P$ 和游戏配置 $C$ ，进行初始化运算 $g$ ，得出初始化状态集合 $S_0$ ，

游戏在第 $k$ 个逻辑帧时，根据前一个状态集合 $S_{k-1}$ 和游戏配置 $C$ ，根据第 $k$ 帧收到的外部变化原因集合 $I_k$ ，进行逻辑 $t$ 运算，得出第 $k$ 个逻辑帧新的游戏状态集合 $S_k$ 。

$I$ 是游戏状态变化的根本原因的集合，往往是各个玩家操作。
$S$ 是游戏状态的集合，由众多状态子集组成，其中有以下2个重要子集定义，

$\begin{aligned} O &= \{o \in S \mid o \text{ is an important state that can be observed by the player}\} \\ M &= \{m \in S \mid m \text{ is an intermediate state to infer the final state}\} \end{aligned} \\$

，其中 $O$ 是一些能被玩家所明显观察到的对象的状态集合， $M$ 为一些可用于推导最终状态的中间状态集。

在网络同步时，称从客户端发出信息进行网络传输的过程为上行，称客户端经过网络传输收到信息的过程为下行，则，

一般锁步同步的本质是，上下行都仅包含游戏外部变化原因集合 $I_k$ ，
一般状态同步的本质是，下行仅包含游戏运算得出的结果状态集合 $S_k$ （更精确地说是状态子集 $O_k$ ），上行包含 $I_k$ 和/或状态子集 $M_k$ 。

注，本文的锁步同步特指只同步操作的确定性锁步同步（Deterministic Lockstep）。本文不讨论快照同步（Snapshot Synchronization、Snapshot Interpolation），认为其等同于状态同步。

网络同步模型简史

1990年代便已有针对每一步（step、turn）进行停止等待（stop-and-wait-type）的网络同步方式，即客户端一步一步地把自己的信息发给其他客户端，这些信息可以是客户端的本地网络对象的状态，也可以是玩家操作[13][14]。
同期，P2P（见下网络拓扑结构一节）是更为盛行的网络连接拓扑结构。但P2P的停止等待同步方案有lookahead-cheating类型的外挂，比如使用外挂的客户端A在第k步时故意等到别人的第k步信息都到达了之后，才进行逻辑运算并发送自己的第k步信息，等于客户端A总是偷窥别人的游戏决策之后才作出自己的决策，从中获取到不公平的先手利益。
所以，2001年，Nathaniel Baughman和Brian Neil Levine在此基础上，提出锁步同步（Lockstep）[14]以对抗该外挂。每个客户端在发送第k步的明文信息之前，先针对明文信息进行加密计算生成“预提交哈希值（commitment hash）”并发送给其他客户端，待客户端接收到第k步的所有客户端的预提交哈希值之后，才发送自己第k步的明文信息给其他客户端，等到收到所有其他客户端的第k步明文信息后，本客户端为这些明文信息逐一生成明文哈希值并和预提交哈希值对比，如果发现客户端B的明文哈希值和预提交哈希值不等，则代表客户端B是外挂。
至此，锁步同步是既可以同步客户端玩家操作、也可以同步客户端权威网络对象的状态。所以也并不要求确定性。
然后，同样也是2001年，Mark Terrano和Paul Bettner在帝国时代（Age of Empire）游戏中为了解决游戏中海量网络实体的问题，基于锁步同步，方提出了确定性锁步同步（Deterministic Lockstep）[15]，即每一步同步的，仅仅只有玩家操作数据，而不包含网络对象数据。

另外，1999年，Christophe Diot和Laurent Gautier提出了Bucket Synchronization[13]，即把时间按固定时长（约40ms）划分为Bucket，该时长内的数据归属于该Bucket。在一开始时有一个较长的播放时延（Playout Delay，约100ms），用于等待其他客户端的Bucket数据传输到达。没及时到达的数据不会被直接应用，但也可以保存起来用于可能发生的外插（Extrapolation）比如航位推测（Dead Reckoning）。
其Bucket，事实上即逻辑帧（Tick）的概念。

最后，2003年，Ho Lee等人针对上述锁步同步的每一步的时延都较大的缺点进行优化，借鉴Bucket Synchronization，提出了Pipelined Lockstep[16]。
至此，现在为大家所理解的：操作同步、不等待超时玩家的操作的确定性锁步同步，终于成型。

总而言之，每一步都停止等待的网络同步很早就有，却缺个简短的名字。为了安全性提出的“Lockstep”方案使用广泛，逐渐成为停止等待同步的代名词。翻译成中文时，引入了时间帧的概念Bucket Synchronization也和Lockstep已经结合起来使用，便将“step”译为帧，称为“帧同步”。然后更狭义的确定性锁步同步用得越来越多，大家也逐渐把“Deterministic Lockstep”简称为“Lockstep”，所以，确定性锁步同步口头交流中更常被简称为“帧同步”，有时也会被称为“操作同步”。
所以，本文也把确定性锁步同步简称为锁步同步。

锁步同步（Lockstep）

因为锁步同步只同步变化的原因 $I_k$ ，所以要求各个客户端的运算逻辑 $g$ 、 $t$ 是严格确定性（Deterministic）的，所有客户端才能算出严格一致的结果 $S_k$ 。如果在计算过程中包含了一丝不确定的因素，即会导致各个客户端运算 $S_k$ 时有一丝的误差，那么接下来的逻辑帧误差会越来越大，导致蝴蝶效应，从而最终各个客户端看到的结果状态完全不一样了。
以著名锁步游戏王者荣耀为例，假设你的客户端和其他正确客户端已经发生不一致，其他玩家在正确客户端作出的合理操作，到达你已经状态不一致的客户端做逻辑演算时，却变得不一样的状态结果，这个结果很可能是不合理的，所以你很可能会看到其他玩家英雄都奇怪地乱跑，甚至跑到塔下送死，或者对着空气放技能，等。
游戏要做到严格确定性，须做好一些事情：

不使用浮点数而使用定点数，或限定各客户端所运行的硬件及操作系统从而浮点数的运算是一致的，
确定性的随机数机制，
确定性的容器及算法（增加、移除、排序等），
隔离和封装逻辑层，以防止其他不确定性的调用，
如需，则也须做到确定性的物理机制、导航机制、动画骨骼机制等，
排查所有引起异常（exception）的逻辑

对锁步同步游戏来说，不同步造成的游戏体验是极差的，偶现的不同步问题是极为头痛的，因此制定检测不同步的管线流程对锁步同步游戏来说是至关重要的，比如帧状态哈希对比、静态代码扫描分析、帧级别甚至函数级别的高性能日志、外网不同步率统计，等。

状态同步（State Synchronization）

因为状态同步只同步游戏运算得出的结果状态 $S_k$ ，所以需要有机器来进行权威（Authoritative）的状态计算，并传输给其他机器，其他机器都将采纳接收到的状态。
本文只讨论权威机器只有一部的情况。视乎具体网络拓扑结构，这部权威机器会被称为服务器（Server）或主机（Host），其他没有权威的机器称为客户端（Client）。
所以，状态同步，口头交流中也常不太精确地被称为“CS同步（Client-Server）”。

包括Halo、Unreal、Unity、Overwatch等，几乎所有著名状态同步的技术实现，都最终参考了Mark Frohnmayer和Tim Gift于1998年发布的The TRIBES Engine Networking Model[1]一文进行实现。

状态同步开发过程中最基础也最重要的是，不管客户端网络对象当前处于什么状态，它都要做到能正确地完全退出旧状态，退出后不能残留旧状态的逻辑层效果，并正确地进入服务器告知的新权威状态，从而带来新状态的逻辑层效果。
也要避免以非状态同步的方式同步权威状态，比如服务器只传输 $I_k$ 给客户端（而不传输 $S_k$ ），让客户端在本地计算出网络对象的新状态 $S_k$ 。这可能会带来服务器客户端之间状态不一致。比如某个网络对象在第k个逻辑帧发生了 $I_k$ 从而进入 $S_k$ ，且之后 $S$ 都不再改变，那么服务器只会在第 $k$ 帧才会发送 $I_k$ ；之后若客户端因断线重连或实时死亡重播等原因导致该网络对象状态在客户端被重置为 $S_0$ ，但当前服务器逻辑帧已大于 $k$ ，服务器不会再传输Ik给客户端，那么该网络对象在客户端里就错误地一直停留在 $S_0$ 了。

之前在锁步同步讨论到的确定性指的是“严格的”确定性。在讨论状态同步时，偶尔也会提及“不严格的”确定性（比如[4]的Q/A阶段最后一个问题），此类确定性只要求客户端服务器之间满足“足够的”确定性，以便客户端能够比较准确地进行预表现即可，因为客户端最终会采纳服务器的状态，修正累计的误差。

原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56923109

posted on 2019-11-21 09:01 c_dragon 阅读(621) 评论(0) 编辑收藏举报

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