方案：切分xysvr，让多个scene分别服务于一些用户，world负责拉取数据。并协调控制多scene。
现代电子游戏，基本上都会使用一定的网络功能。从验证正版，到多人交互等等，都需要架设一些专用的服务器，以及编写在服务器上的程序。因此，游戏服务器端软件的架构，本质上也是游戏服务器这个特定领域的软件架构。 软件架构的分析，可以通过不同的层面入手。比较经典的软件架构描述，包含了以下几种架构： 1.运行时架构——这种架构关心如何解决运行效率问题，通常以程序进程图、数据流图为表达方式。在大多数开发团队的架构设计文档中，都会包含运行时架构，说明这是一种非常重要的设计方面。这种架构也会显著的影响软件代码的开发效率和部署效率。本文主要讨论的是这种架构。 2.逻辑架构——这种架构关心软件代码之间的关系，主要目的是为了提高软件应对需求变更的便利性。人们往往会以类图、模块图来表达这种架构。这种架构设计在需要长期运营和重用性高的项目中，有至关重要的作用。因为软件的可扩展性和可重用度基本是由这个方面的设计决定的。特别是在游戏领域，需求变更的频繁程度，在多个互联网产业领域里可以说是最高的。本文会涉及一部分这种架构的内容，但不是本文的讨论重点。 3.物理架构——关心软件如何部署，以机房、服务器、网络设备为主要描述对象。 4.数据架构——关心软件涉及的数据结构的设计，对于数据分析挖掘，多系统协作有较大的意义。 5.开发架构——关心软件开发库之间的关系，以及版本管理、开发工具、编译构建的设计，主要为了提高多人协作开发，以及复杂软件库引用的开发效率。现在流行的集成构建系统就是一种开发架构的理论。
本文介绍了多进程模型在游戏服务器端开发中的实践，重点讲解了如何利用多进程模型实现游戏服务器的负载均衡、服务状态管理、无缝扩展和容灾备份等方面的技术和实现方式。
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题。到这一步，疑问就更多了：
游戏服务器端，是一个会长期运行的程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类软件的特点是要非常关注稳定性和性能。这类程序如果需要多个协作来提高承载能力，则还要关注部署和扩容的便利性；同时，还需要考虑如何实现某种程度容灾需求。由于多进程协同工作，也带来了开发的复杂度，这也是需要关注的问题。
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题 。到这一步，疑问就更多了：
由于这系列文章实在是太长，所以很抱歉发错了顺序，这应该是第二篇，不过单独来看也是可以成文的。 目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的
架构的分析模型 一、 讨论的背景 现代电子游戏，基本上都会使用一定的网络功能。从验证正版，到多人交互等等，都需要架设一些专用的服务器，以及编写在服务器上的程序。因此，游戏服务器端软件的架构，本质上也是游戏服务器这个特定领域的软件架构。 软件架构的分析，可以通过不同的层面入手。比较经典的软件架构描述，包含了以下几种架构： 运行时架构——这种架构关心如何解决运行效率问题，通常以程序进程图、数据流图为表达方式。在大多数开发团队的架构设计文档中，都会包含运行时架构，说明这是一种非常重要的设计方面。这种架构也会显著的
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
H2Engine服务器引擎介绍 简介 H2Engine服务器引擎架构是轻量级的，与其说是引擎，个人觉得称之为平台更为合适。因为它封装的功能非常精简，但是提供了非常简洁方便的扩展机制，使得可以用C++、python、lua、js、php来开发具体的服务器功能。H2引擎的灵感来源于web服务器Apache。大家都知道Apache封装了浏览器的的连接和协议通讯，而具体功能逻辑则通过fastcgi的方式交由不同的编程语言实现，本人大学的刚接触php的时候，看到在php里print的字符串直接就出现在浏览器里，当
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
1、Skynet 云风开源的基于actor 的开源引擎，脚本语言是lua，有不少公司在用，优势就是上手容易。
性能调优整体思路 空间换时间 对热点数据缓存，减少数据查询时间。 分而治之 将大任务切片，分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重，则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化，从而缩短业务链耗时。 并行处理 采用多进程、多线程同时处理，提升处理速度。 离用户更近一点 如CDN技术，将静态资源放到离用户更近的地方，从而缩短请求静态资源的时间。 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段，提升系统的可扩展性，从而
前言：几分钟让大家了解服务器的多进程架构和Node.js Cluster模块的原理。
接上篇《浅析海量用户的分布式系统设计（1）》 解决分布式系统可管理性的基本手段 1.目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
近期在考虑实现一个基于diff模式的笔记存储算法，具体是这样的：客户端触发存储逻辑时，首先会将文本T与前一次存储的文本S进行diff比较，生成一个patch，这个patch应用在文本S上，就能生成文本T，也因此，笔记的存储不再是单纯的将文本存在数据库中，而是一个类似于git的带有版本号的log，通过历史log生成最终的文本。
SRS最关键是Simple，最简单的方案就是最佳方案；这个文章记录了SRS关键的Simple方案，也就是50%代码完成200%功能，100%代码完成400%功能的要点。 State Threads ST带来的问题简化，在一个状态空间时至少一个数量级；多个状态空间时就是百个数量级，譬如edge回源，http-flv和hstrs。在网络服务器中st的思路是与众不同，也是很巧妙的思路。 SRS是单进程使用epoll进行异步socket操作的高性能服务器，架构和nginx同源（同为非阻塞、异步、单线程），除了ngi
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
彭渊，在Java技术领域从业十多年，曾撰写多款开源软件，历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone（四不像）分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等，曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理： 前言：“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后，反响非常好，为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持，并接受邀请，就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone（四不像）和高性能
有哪些开源游戏服务器框架，值得学习呢。基于node.js 、java、C#、golang 、c++、python 等技术栈有各种各样的游戏框架。 本文收集一些比较常用的 github上star和fork有一定数量的较为完整的框架
极简教程，五分钟快速入门之netty，搭配后面netty实战以及netty源码分析
一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了，然后这个项目部署在一台服务器上，整个项目所有的服务都由这台服务器提供。
前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
一个产业的模型，快速地将它产生出来。“快”是第一位的，不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年，现在日订单量突破900万，我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布； 周末是绝对不可以发布的； 业务的高峰期绝对不允许发布； 等等…… 我们发现，发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行，是发布人员就可以执行，还是需要专人来执行？如果是发布人员的话，发布人员并非24小时在线工作，出了问
随着计算机技术和工程架构的发展，微服务变得越来越热。如今，绝大多数服务都处于分布式环境中，其中，数据一致性是我们一直关注的重点。分布式锁到底是什么？经过了哪些发展演进？工程上有哪些实现方案？各种方案的利弊权衡又有哪些？希望这篇文章能够对你有一些帮助。
分布式系统是由多个节点组成的系统，每个节点就是个计算机机器，用户访问网站感知不到是多个机器组成的系统。当用户访问某个网站的时候,给浏览器发出一个请求，背后是一个大型分布式系统为我们提供服务，有的提供存储数据，有的提供计算，有的负责处理请求，最终他们相互调节把数据返回给浏览器。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper，用于管理大量主机的分布式协调服务，很多人对Zookeeper的原理不太了解，那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个大型互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文结合作者多年的互联网系统设计实践经验，从最基本的技术概念开始，带你探寻服务器端系统架构的方方面面。
加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算，再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合，从而实现加快训练速度的目的。
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
本书示例代码适用于Python 3.5及以上。 ---- 当代第一台数字计算机诞生于上世纪30年代末40年代初（Konrad Zuse 1936年的Z1存在争议），也许比本书大多数读者都要早，比作者本人也要早。过去的七十年见证了计算机飞速地发展，计算机变得越来越快、越来越便宜，这在整个工业领域中是独一无二的。如今的手机，iPhone或是安卓，比20年前最快的电脑还要快。而且，计算机变得越来越小：过去的超级计算机能装下整间屋子，现在放在口袋里就行了。 这其中包括两个重要的发明。其一是主板上安装多块处理器（每个
Python的解释器，从运行过程上来说就是在模拟一个CPU的处理，只要理解了这一点，python中鼎鼎大名的全局解释锁和多进程也就能够理解了。（Ps:在远古时代，python社区试图把python的解释锁拿掉，但是效果并不理想，因为共享资源及其产生的锁机制极大的制约了处理速度。虽说如此，但是我们还是可以基于多台服务器，用python实现一个简单的分布式架构和多进程处理框架的，不过这又是另一话题了。）所以，在只要理解了CPU的处理机制也就理解了python的解释器。
分布式进程是指的是将Process进程分布到多台机器上，充分利用多台机器的性能完成复杂的任务。在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。
网站在刚开始的时候大概只是一个想法：一个产业的模型，快速地将它产生出来。“快”是第一位的，不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。
最近首度应用"分布式锁"，现在想想，分布式锁不是孤立的技能点，这其实就是跨主机的线程同步。
知识图谱 （Knowledge Graph）作为一个重要的技术，在近几年里被广泛运用在了信息检索，自然语言处理，以及推荐系统等各种领域。学习知识图谱的嵌入表示 （Knowledge Graph Embeddings）是一种从知识图谱结构中生成无监督节点特征（node feature）的方法，生成的特征可以被用在各种机器学习任务之上。例如，可以通过节点的嵌入表示来预测两个节点之间是否有链接（link prediction）。
最近一则IT行业的新闻引起了广泛传播，标题非常引人注目：“从微服务转为单体架构，成本降低 90%”。
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文就是想从最基本的地方开始，探寻服务器端系统技术的基础概念。
Common Gateway Interface,即通用网关接口。因为服务器并不能直接与PHP交互，所以需要有个转换的过程，CGI就是定义了这个转换的规则
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
“世间可称之为天经地义的事情没几样，复杂的互联网架构也是如此，万丈高楼平地起，架构都是演变而来，那么演变的本质是什么？”
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