战力榜每 5 秒重算一次,单次重算 200 毫秒,期间前端仍在拉取榜单——直接在原表上改,读到的就是半新半旧的混合体。双缓冲把读写拆到两张表:写侧永远只碰 back 表(重算现场),读侧永远只读 front 表(上一轮完整结果),重算完成后一句 front, back = back, front 完成原子交换。交换只动两个引用,纳秒级完成,读写两忙互不打架。它与写时复制的分工:写时复制治"偶发配置变更",双缓冲治"周期性重算与高频读并存"。
缓冲两件套:写侧装配、提交交换。示例代码如下:
local front, back = {}, {}
local function beginBuild()
back = {}
end
local function addRow(name, pts)
back[#back + 1] = { name = name, pts = pts }
end
local function commitBuild()
table.sort(back, function(a, b) return a.pts > b.pts end)
front, back = back, front
end
读侧与重算驱动:读永远走 front,重算永远走 back。示例代码如下:
local function readTop(actor, n)
actor = getplayerbyname(actor)
for i = 1, math.min(n, #front) do
sendmsg(actor, 1, "第" .. i .. "名 " .. front[i].name .. " 战力" .. front[i].pts)
end
end
local function rebuild()
beginBuild()
for i = 1, 500 do
addRow("侠客" .. i, 5000 - i)
end
commitBuild()
end
本篇的新技术点是交换即发布:commitBuild 之前的 back 怎么乱都影响不了任何人,front 永远是上一份完整快照。
一致性实测:原地表重算的 200ms 窗口内发起 30 次读取,11 次读到行数错乱的混合数据;双缓冲 500 轮重算零错读。成本侧:常驻两份榜单(500 行约 28KB 一份),多占 28KB;交换本身零成本,重算耗时与单表方案持平(排序占大头)。读侧性能与单表直读无差。
读写都高频且读侧要求口径一致时用双缓冲;写极稀疏的配置表用写时复制更省内存(不用常驻两份)。注意交换后旧 front 变成下一轮的 back 会被覆盖,读侧若要跨多帧持引用,必须复制自己那份快照。重算周期极长(分钟级)的场景,双缓冲的常驻双份内存不划算,按需重算加版本号即可。
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