两百毫秒延迟下放技能,按下按钮到技能出手之间的空窗会让操作手感大打折扣。弱网补偿方案:客户端对移动与普攻做本地预测,服务端确认后校正偏差,高延迟环境的操作体验向低延迟看齐。
客户端每五秒发一次探测包,往返延迟滑动平均后分三档网络等级,补偿策略按等级动态调整。actor是字符串,转对象后判定等级。
local netLevel = 1
local rttSum = 0
local probeCount = 0
SL:Schedule(function()
local now = os.clock()
SL:SendNetMsg(9930, { t = now })
probeCount = probeCount + 1
if probeCount >= 3 then
local avg = rttSum / probeCount
netLevel = avg < 100 and 1 or (avg < 250 and 2 or 3)
rttSum, probeCount = 0, 0
end
end, 5)
低延迟不做预测,中延迟对移动做本地预演,高延迟对普攻做提前判定,网络恢复后统一校正。actor是字符串,转对象后校正偏差。
local function compensateAction(action, param)
if netLevel == 1 then return end
if action == "move" and netLevel >= 2 then
local predictPos = getPredictPos(param.x, param.y)
moveLocal(predictPos.x, predictPos.y)
end
if action == "attack" and netLevel == 3 then
attackLocal(param.target)
end
end
三档网络等级的操作延迟实测对比;预测偏差的校准率与回滚频率统计核对。上线后看弱网玩家的操作取消率,补偿生效后取消率下降三成即为有效的量化证明。
netLevel的档位判定阈值要按用户分布校准,阈值太敏感会导致档位频繁切换,操作模式来回横跳比高延迟更难受。补偿移动只对移动生效,技能释放永远走服务端确认,技能的本地预测会引发判定争议。rttSum的清零时机在样本满三条时,不足三条的窗口期不做档位判断。弱网补偿与断线重连是两套机制,网络恢复的判定要在补偿层之前完成。
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