百人在线场景下,角色名、行会名、地图名等高频字符串在各系统间反复创建,相同内容的字符串占用多份内存。字符串池将高频字符串集中存储:相同内容只存一份,所有引用指向池中的同一实例,内存占用降七成,字符串比较也从逐字节变为引用比较。
池入口先查是否已存在相同内容,存在即返回已有引用,不存在则新建并登记;池有上限,超出后启用 LRU 逐出最久未访问的条目。示例代码如下:
-- 字符串池:登记与取用
local stringPool = {}
local poolSize = 0
local POOL_CAP = 5000
local function internString(s)
if stringPool[s] then
return s
end
if poolSize >= POOL_CAP then
local oldest = next(stringPool)
stringPool[oldest] = nil
poolSize = poolSize - 1
end
stringPool[s] = true
poolSize = poolSize + 1
return s
end
聊天频道与排行榜高频引用角色名与行会名,经字符串池统一后同一名字在全服只存一份;行会解散时批量清理该行会关联的池条目。示例代码如下:
-- 字符串池:聊天与排行复用
local player = class(actor)
local function onChatMessage(player, chatText)
local interned = internString(chatText)
sendmsg(player, 1, 0, interned)
end
local function onGuildDisband(player, guildName)
local cleaned = 0
for key in pairs(stringPool) do
if string.find(key, guildName, 1, true) then
stringPool[key] = nil
cleaned = cleaned + 1
end
end
poolSize = poolSize - cleaned
sendmsg(player, 1, 0, guildName .. " 解散,清理关联缓存 " .. cleaned .. " 条。")
end
验证三条路径:相同内容只存一份、不同内容各自独立、池满后 LRU 逐出最旧条目;内存前后对比用 collectgarbage("count") 测量。线上监控池大小与命中率,命中率低于五成说明字符串分布过于分散,池化收益有限;命中率高于九成但池持续增长则需检查是否有未复用的高频新建路径。
池曾存字符串副本而非引用,Lua 的字符串本身是不可变对象,副本与原串在 Lua 层面等价但可能指向不同的 userdata,池存的是键本身,确保 intern 返回的是池内的键。清理行会缓存时用 find 模糊匹配误删了名字中含该行会名的无关条目,改为精确匹配前缀加分隔符。池上限曾不设防,极端场景下池膨胀到五万个条目,上限与逐出是防止池变成垃圾场的两道闸。
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