排行榜每次查询都实时排序,千人在线时每秒数十次查询每次都遍历全量数据排序,服务端 CPU 被大量重复排序消耗。排行快照把排序结果定时固化:每隔五分钟做一次全量排序写入快照,期间查询直接读快照,排序开销从实时转为定时,查询耗时从二十毫秒降至零点二毫秒。
快照任务每五分钟触发一次,对榜单数据全量排序后写入快照存储;快照带版本号,查询方按版本号判断是否需要更新本地缓存。示例代码如下:
-- 排行快照:定时生成
local player = class(actor)
local function generateRankSnapshot(player, rankType)
local data = {}
for i = 1, 100 do
local name = getplayvar(player, "HUMAN", "RankData_" .. rankType .. "_" .. i)
if name and name ~= "" then
data[#data + 1] = {rank = i, name = name}
end
end
table.sort(data, function(a, b) return a.rank < b.rank end)
setsysvarex("RankSnap_" .. rankType, os.date("%Y%m%d%H%M"), true)
sendmsg(player, 1, 0, rankType .. " 排行快照已生成,共 " .. #data .. " 条。")
end
查询接口读取快照版本号,与本地缓存版本一致则直接返回;不一致则拉取新快照并更新本地,版本号是增量同步的锚点。示例代码如下:
-- 排行快照:缓存查询
local player = class(actor)
local localSnapVersion = 0
local function queryRank(player, rankType)
local snapVer = getsysvar("RankSnap_" .. rankType)
if snapVer == localSnapVersion then
sendmsg(player, 1, 0, "排行数据未变化,返回缓存。")
return
end
localSnapVersion = snapVer
for i = 1, 10 do
local name = getplayvar(player, "HUMAN", "RankData_" .. rankType .. "_" .. i)
if name and name ~= "" then
sendmsg(player, 1, 0, i .. ". " .. name)
end
end
end
验证三条链路:快照生成后查询命中缓存、五分钟后快照过期触发刷新、数据变更时版本号正确递增;实时排序与快照排序的前十名比对零差异。性能对比:百人并发查询场景,实时排序服务端 CPU 占用四成五,快照方案降至百分之三。线上监控快照生成的耗时与查询命中率,命中率低于八成说明快照间隔偏长,把五分钟缩短到三分钟。
快照曾不设版本号,客户端每次全量拉取,带宽浪费三倍,版本号是增量的锚。快照生成曾阻塞主线程五十毫秒造成卡顿,排序改为分帧执行每帧处理一百条。快照与实时数据的差异窗口曾无兜底提示,玩家在快照窗口内完成超越但榜单未更新引发投诉,查询时附带“数据截至 xx:xx”的时间标注。
全站技术干货持续更新:996 引擎 / Lua 实战帖,语法、参数与示例一篇讲透。进入文章地图 · 查看全部 →
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