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卡牌、跑酷等弱交互服务端 卡牌跑酷类因为交互弱，玩家和玩家之间不需要实时面对面PK，打一下对方的离线数据，计算下排行榜，买卖下道具即可，所以实现往往使用简单的HTTP服务器： 登录时可以使用非对称加密（RSA,DH），服务器根据客户端uid，当前时间戳还有服务端私钥，计算哈希得到的加密key并发送给客户端。之后双方都用HTTP通信，并用那个key进行RC4加密。客户端
SNS类型的游戏和RPG类的网游有一些不同的特点，而这些特点会导致这类游戏的后台架构和RPG网游的后台架构存在一些区别。 SNS类型的游戏一般有以下的特点： （1）所有的玩家角色可能存在交互 SNS类型的游戏一个玩家角色会找他的好友或者其他任何一个毫无关系的玩家角色进行某种逻辑上的互动。 （2）这类游戏玩家角色一般是看不见的 （3）玩家角色在线或离线状
链接：游戏开发入门（十一）游戏引擎架构（8节课时常：约2小时40分钟） 该堂课是对游戏引擎内容的一个概括总结，同时也是对游戏开发技术的一个相当全面的总结。 正如我在开篇所提到的，游戏引擎架构的学习有助于我们建立一个对游戏全局性的认识。 笔记与总结（请先学习视频内容）： 下面我会按照视频的顺序自底向上的简单讲解各个概念，参考文中最后的架构图（
引言 本文从一个简单的服务器架构，通过讨论出现的问题，进行一步一步优化，最后进化成高性能分布式服务器架构。 1.初始情况：一个典型的服务器结构 2.添加数据访问层DAL，解决超出连接次数的问题 3.添加缓存，减少与数据库建立连接 即使添加了DAL，但是数据库每秒允许建立的连接总会有上限，可以从不与数据库建立连接就能访问数据库中的数据着手，来提高访问效率
一系统框架概述 网络上的服务器，无论是嵌入式的网络设备，还是pc上服务器，整体结构以及主要思想都大体相同：根据业务模型确定主要数据结构，根据数据结构确定线程模型，在各个业务线程内根据围绕主要数据结构进行的操作确定状态机模型，低层使用网络层收发数据完成和其它网元的通讯。线程交互模型简单描述如下图： 图1 线程交互模型 二网络层 相对而
参考资料： CloudFoundry：http://baike.baidu.com/link?url=eIfPiUI8UlsqwnnSmmZ-WFyzrf38P33lJae4Hipsd0ynwXZpPiXFTiBDKplvYTbS8tAM9pU7xeGZ21hpTOHLAq 详解开源PaaS平台CloudFoundry：PaaS阵营的活力猛将(1)：http://cloud.51cto.com/art/201501/464012.htm 深度剖析CloudFoundry的架构设计：http://www
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 作者:gomaster.me(冯琪超)系列:Golang架构师之路 巧妇难做无米之炊，golangsdk就是gopher的大米 下载golang 点击官网下载golangsdk 根据不同系统，官网下载链接会选择相应的平台进行链接跳转，也可手动选择需要的平台安装包。 安装golang 如果是升级golang老版本你首先必须先移除已经存在的版本。 Linux,MacOSX,FreeBSDtar包 一般配置 下载安装包
Jaeger架构 Jaeger组成：JaegerClient-为不同语言实现了符合OpenTracing标准的SDK。应用程序通过API写入数据，clientlibrary把trace信息按照应用程序指定的采样策略传递给jaeger-agent。Agent-它是一个监听在UDP端口上接收span数据的网络守护进程，它会将数据批量发送给collector。它被设计成一个基础组件，部署到所有的宿主机上。Agent将clientlibrary和collector解耦，为clientlibrary屏蔽了路由和发
github开源 欢迎一起维护~~接下去的几篇博客将介绍如何从零开发出一套集零侵入的日志采集、日志索引及可视化、基于日志监控报警、基于日志rpctrace跟踪进行系统性能分析的系统，之后都会称为监控中心系统。经测试，该系统的采集以及处理延迟在2秒以内，基本上做到了实时，其中日志采集模块在3台pc机器上测试下来大概每秒能够索引2.5w左右的日志，并且能够随着机器的增
前段时间，我们有发布过一篇题为《类似Google Dapper，微服务需要这样的分布式跟踪工具》的文章，很多读者反馈没看尽兴，确实，文章只是谈到分布式追踪工具的意义，以及可以解决什么问题，但并没有谈到如何实现分布式追踪。今天这篇文章，作者是东软集团基础软件事业部技术总监，他在这方面有丰富的经验，文中他将会聊到目前主流的几个解决方案实现思路以及他们的
[说明：本文是阅读Google论文“Dapper, aLarge-ScaleDistributedSystemsTracingInfrastructure”之后的一个简要总结，完整译文可参考此处。 另论文“Uncertainty inAggregateEstimatesfromSampled Distributed Traces”中有关于采样的更详细分析。此外，Twitter开源的Zipkin就是参考Google Dapper而开发。] Dapper最初是为了追踪在线服务系统的请求处理过程。比如在搜索
一、引言 随着业务的发展，越来越多的服务器需要配置管理。业界已有不少分布式配置管理服务的开源工具，例如奇虎360的Qconf，百度的disconf，淘宝的Diamond等。此类配置工具大多适用于文件配置，且配置内容高度一致的需求。对于IDC厂商来说，经常需要在服务器上创建虚拟网络接口，搭建隧道，配置路由，限制带宽等，同时要求即时生效，且设备的配置可能每台都不同
现在比较流行的直播，经常会出现这样的情况：用户打了一个弹幕上去，主播念出来的时候，弹幕已经飞出去了。二者时间是不匹配的。 这是我们的一个客户，两个主播连线互动，实时交互。试想，如果直播时延时高达几秒，像这样的双主播组合是没有办法进行交谈的。A说完之后，对方要等几秒才能听到，又过了几秒，A才能听到对方的回答。 这两个例子其实要说明实时互
直播CDN分发网络(网络架构) 网络拓扑 和传统页面，点播业务的CDN只有下行分发不同。对于一些秀场，游戏类的直播场景中主播一般是分散在全国各地的，所以直播架构中是分为上行汇聚和下行分发两套网络。而对一些现场活动，赛事制作方的直播，更多的是业务方提供一个源站，由CDN去拉取后进行分发。 主播推流模式 主播推流到上行边缘节点 上行边缘节点将流推到汇聚
直播整体介绍 文章主要从直播CDN的业务介绍，CDN整体技术架构，故障排查，CDN系统质量评估来做介绍分析 直播从技术架构上讲主要分以下三类： 传统三层的CDN架构：1推流边缘—2推流区域—3源站----2拉流区域----1拉流边缘 p2p直播：上行和传统直播架构差不多，下游主要通过p2p的方式将直播流进行分块再切片，然后通过矿机的方式分发piece片，拉流sdk端再进行还原 互动直播：后