NBA2K Online交易许可证怎么使用_怎么获得
作者：无邪　来源：TGBUS整理　发布时间：08-08
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才只有一张？给我一张。被用完就没了o(╯□╰)o很想再转一次会啊，谁能帮帮我我都快30级了
提问者采纳
里面有1000购物券，你可以用购物券买，正好买一个交易卡，每升5级就有个升级礼包可以去买，点券要充值，每1000点券或购物券就可以买
提问者评价
原来大礼包里有啊！
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150ms流畅体验 NBA2KOnline如何网络同步优化
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为了不想彻底沦落为技术理论文章， 所以对于技术细节，仅贴图展示一下。希望大家阅读时，能找到一些感兴趣的内容，一起交流。 NBA2KOnline游戏是我们与Take-Tow，2K sports，以及中国团队VCC合作开发的一款拟真的篮球游戏。
& 目前，游戏采用服务器帧同步技术， 该技术助长游戏不断攀升到更高的目标。 目前，在我们的体验统计中，超过85%的玩家操作延迟 & 150ms。 （操作延迟为玩家输入后，看到输入表现的时间差，150ms是流畅的分界线） &
& & NBA2K原本是一款Console game，从2K9开始登陆PC平台。游戏真实的呈现了NBA比赛，富有技巧的操作，极其逼真的物理碰撞表现，是其最大的特色。 项目团队是分布式开发模式，VCC负责Game core，我们负责Lobby，期望能发挥各自的优势。 &
& & & 玩过LOL，DOTA的人，再玩过NBA2KOnline，你会情不自禁的觉得NBA更卡，我们也想了很久，其实这里面是有原因的，我试图分析下。 先定义一个名词：【持续即时操作】 所谓持续性操作， 典型就是要按住键盘，或移动鼠标，进行移动或选择目标。
画面卡顿会造成视觉上停顿，更重要的是打断了【持续即时操作】，画面停顿可以脑补， 但操作停顿就不能愉快的玩耍了。 来分析下各个游戏的持续性操作：
& & 持续即时操作 卡顿影响 CF 移动，射击方向是【持续即时操作】，需要精确控制时机。 大 LOL 移动点一下可以自动寻路（相当于操作计划），技能也有选择范围，有一定缓冲。可以有一定反应时间。 中 NBA 走位，传球，上篮，抢断，盖帽等全部为【持续即时操作】，需要精确控制时间。 很大 & 可看到游戏类型不同，网络要求差别也大。越是即时和拟真的游戏，对操作延迟和画面稳定性要求越高，NBA这种体育动作游戏，是所有游戏要求几乎最高的，做个比喻，LOL玩家像是拿炮的，CF是拿枪的，而NBA靠肉搏，对操作敏捷要求高。 &&&&&&&&&&&&&
另外一种从碰撞细碎性来说：&& NBA& && CF
LOL, 碰撞点太小太细就意味着对操作延迟，和画面流畅性要求更高。 最初，网络同步模型采用P2P + Lockstep的方式，这也是欧美公司一脉相承的方法。这部分逻辑集成在Game core中， 特点是： n比赛时客户端之间选择一个做主机。 nP2P：该P2P是广义的概念，包含局域网直连，以及我们补充的P2P穿透，P2P Server转发等技术。 & 这种方式，局域网自然没问题，可一旦到了更复杂的中国Internet， 就问题不断： n一人卡，大家卡。同步机制缺少容错，一个客户端按住窗口边框，主机就处于等待状态，结果让其他客户端也都处于停滞。类似的， 只要一个客户端卡顿，会造成所有人也卡顿。 n网络集成到Game core中，如果想要优化网络，沟通成本很高；靠欧美公司来优化中国网络的体验，实在没有信心。 & & 新架构以帧同步服务器（Relay Server）为中心，进行消息同步转发的机制， 该机制更像MMO的架构， 但是不耦合游戏逻辑，变得很通用，非常适合几人到十几人的即时竞技游戏。
架构非常简单，如下： n基本流程是： 1)Game core不断上报操作数据给Relay Server， 30帧 Input/s 2)Relay Server，整合各个客户端的输入，然后输出Frame数据，到每个客户端，30 Frame/s 3)Game core接收Frame，拿去渲染，渲染时，接收下一帧操作，继续从1）循环 & n服务器帧同步原理 该机制，各个客户端画面表现完全一致，没有预先表现，比赛中每个Game core不断从RelayServer获得相同的Frame，每个客户端逻辑处理一致，结果也一致，输出的得分，篮板等事件也一致，这点，是防作弊的基础。 n开发分工 1)Game core： 渲染Frame，接受操作数据，驱动下一帧 2)我们： 接受操作数据，在Relay Server中整合，广播Frame，client缓冲Frame，然后送入Game core。 & & 关于同步点，可以是 nInput: 鼠标，键盘，手柄等操作数据 nAction: 游戏逻辑层的动作触发、技能等 & 对于MMO各类游戏，可以使用Action同步，因为Action时间粒度很粗，客户端可以从容的做预测拉扯等表现的优化。当然服务器就必然包含游戏逻辑，所以瓶颈往往不在网络IO，而在CPU。
& 而对于NBA这种即时动作游戏来说，没有预定操作，完全即时碰撞，每一帧动作都是后续计算的基础，同步的时间粒度一般是1帧（1/30 秒），这对网络优化的要求很高。 & nInput是玩家的操作输入数据 如果把Input是按键等状态的全量， 那么就可以丢失，如果是操作的增量就不能丢失了。我们采用的是状态全量，丢失的Input被认为操作状态未曾改变。每个Input size并不大，不足16 byte。 & nFrame是同一局比赛中各玩家的Input的1帧整合 &&&&&&&&&&&&& Lockstep机制要求Frame不能丢失，丢失将导致各个客户端无法计算一致，网络协议要确保不丢包。1 Frame size = N * Input size。 & 每个客户端时间戳一样， 然后和服务器的时间戳也一样，这么简单的事儿， Input 1 放到 Frame1不就OK啦，so easy，我们曾经是这么想。 & 经过测试我们发现：只要是电脑，时间戳都有误差。 一般是万分之一以下，即一万秒，会有1秒的误差，也有更糟糕的。 & 如果按上述方法做， 那么当一局游戏结束时，每个客户端至少造成1帧以上的延迟。 & 所以，我们没有把Input和Frame严格对应起来，就用最新的Input，放到当前的Frame，过时的Input丢弃掉。带来额外的好处就是，还降低一定的操作延迟。 & 1.每个客户端上下行共60个消息，服务器吃得消吗？
实际结果是，网络上总的流量比之前要节省的多， 之前每客户端N*10K Byte/s现在& 5K byte/s。 2.速度快不快？ 如果玩家跨城，跨省，甚至跨ISP，此时，P2P不一定比Relay Server快，且P2P存在相当比例的连不通，依然要转发。 & 更重要的是： 之前P2P玩家网络关系是网状，Relay server玩家的关系是星状， 经验告诉我们，星状比网状更容易优化。 & & 设计Relay server时，发现会存在两种消息，我们最初是这样设计的： n过程控制协议， 采用TCP nInput，Frame协议，采用UDP 为什么是UDP？ 从其他服务器的运营情况来看，当网络一切都好时，TCP 表现很好，但是一旦网络不稳定，存在IP丢包，TCP的延迟会增加，还会断线。 获得经验是： nTCP适合对流量敏感的应用，TCP的窗口机制可以很好的利用带宽。 nUDP适合对延迟敏感的应用。 & 当前中国普通用户平均0.2%的丢包率，解决丢包的根本方案靠重发。 其中Relay server 30帧/s持续发送的特征， 可以得到很好的利用，如果包1没收到，包2收到了，那么初步判断包1丢失了，当然也可能是乱序，我们会等待100ms再判断是否要求Server重传。 网络上肯定存在很多种方案，我们也测试过很多方案，包括超时重传，丢包立即重传，最终方案是这两个的结合体，只不过超时是固定时间100ms，取得结合流量和延迟的平衡。 其实没有所谓的最优，只有尽量合适。当需求满足时，采用成本更低的方案，是明智的选择。 & 这是丢包重发的后遗症， 1次重发，会增加较大的延迟，至少是100ms + 2帧时间 + 一个ping时间。 & 如果收到Frame
3时， 同时携带Frame
2， 那么即使之前的Frame 2即使丢了，也不需要重传，就可立刻补充——这就是冗余方案。 & 冗余是通过流量换速度。 & 我们做了一套动态冗余算法，包含上行逻辑和下行逻辑，通过每个客户端的丢包状况来动态调整冗余倍数。 & 当然，也有一些游戏，通过全冗余来做，就是在客户端还没收到ACK时，总是携带所有没有ACK的数据。 这种方式简单粗暴，但是会导致流量增长N倍，各有利弊吧。 &
下行冗余的倍率图，平均在1.4倍左右。还是比较理想的。（图中纵轴10000表示无冗余） & 运营过程中，发现有部分玩家，经常出现游戏不一致异常结束。 日志中发现，玩家的Frame包校验码不正确，就是说这个包是错的。 & 这怎么可能呢？网上都说UDP保证包数据的正确，看来也不尽然。 后来咨询了各种资料，总结出问题： 是数据报太大，被分组，部分路由器组包错误。（最大可能） & 我们不断缩小分组长度： 1400 – 1200 – 1000 – 576 byte 最终我们定在了internet标准MTU尺寸576 byte（包含IP包头和UDP包头）。 这个问题就基本搞定了。 当服务器收到UDP包后，如何回发也不太简单， 这在TCP里简直不是事。 当收到到第一个UDP包，高兴的记下回发地址， 以为就可以一劳永逸往里面塞包回发，那真是大错特错。 说实话，我们开始就是这么做的，结果客户端动不动就收不到回包。 解决办法是：
服务器每次收到包就都记下回发地址，这样中间路由如何变化，都可以送回去。 真的解决了吗？ 其实依然可能收不到，不过还好，客户端总是会发送数据到服务器，这样就又会在中间路由器中，建立了通路，所以，这个办法还是可行的。 突然间，明白了统一标准的重要性，即便标准确定了，执行还是另一回事，从时钟不一致、UDP组包错误、到这个问题，世界观开始崩溃了，以前整天写逻辑代码，还真是无法理解底层的江湖险恶。 运行过程中， 我们发现了个奇怪现象，在跨网用户中， 用户可以流畅的比赛，但是控制协议确频繁的断开。 导致最终比赛异常结束。 & 其他服务器也有类似情况，问题其实发生在TCP的拥塞退让机制，因为丢包较多嗲话，TCP可能会频繁断线。 咨询了一些大牛，建议我们重构TCP，当然还是被TCP复杂的特性吓退了。最终，我们决心淘汰Relay server的TCP协议，实现了最简单的可靠UDP： 等停协议。 改造后，不单连接更稳定了， 因为只侦听UDP端口，连部署也更加容易了。
一个丢包的例子，这种情况UDP工作正常，但TCP就容易断线。 Relay server的瓶颈不在于逻辑这块，而是在于部门开发的连接组件，该组件的CPU占用和网络流量成正比。 我们做了下面一系列优化，最终压缩后的结果，平均单用户比赛时上行1.4K byte/s， 下行 3.3 K byte/s。算是个不错的结果。 & n压榨Input尺寸，Input –& 16byte。 n降频： relay server试图从30帧/s降低到15帧/s，渲染仍然30帧以上，但是操作手感有些下降，其实未采用。 nInput去重复 玩家实际操作中会有，按键并非每帧都变，所以可以不上报。
从上图看出，玩家实际43%的操作是变化的，其余都是未变化。
算法原理摘要 & n帧间压缩 帧间压缩的概念是，玩家的两次按键变化之间，只是部分数据变化。比如： 按住left+shift为向左加速跑，松开shift，变为向左走步。 该变化只是shift按键，数据是1个bit。 具体做法是当前帧和上一帧异或，这样就出现很多0值，很容易压缩掉。 客户端还原时，只需要保存上一帧的数据， 则总是能正确还原出当前帧。 & nFrame压缩 在上述基础上，再进行RLE压缩，进一步压榨。使用RLE算法原因是速度和效果的平衡。 & 为了方便， 服务器底层循环，使用公司SERVER组件的tick循环，设置为1ms触发一次，实际测试时，这个1ms很不靠谱，经常超过1ms。 & 所以，为了确保Frame定时尽量精准，循环中又使用clock_gettime函数不断获取时间，然后在frame帧跳函数中，处理所有玩家当前帧的数据。方式可以说简单粗暴，但效率很高。由于是30帧/s，流量上还是平滑的。 &
比较偷懒，直接贴代码了 & & n一个玩家上下行60个包/s,& 1K个用户就已经6万/s，那时候， 公司互娱架构组的前端连接组件，也就10万/s, 怎么办？ n处理这么多的消息包， CPU吃得消吗？ & 但我们也发现，在同样的消息量下，Relay server没有任何CPU瓶颈， 这个当然受益于我们自己的一套高性能架构，组件。 & 主要瓶颈在前端连接组件上，主要热点有两个 n消息压包解包 之前压解包效率很慢，自从前端连接组件使用了C++编解码方式，这个瓶颈热点消失，强烈推荐新版本，大力赞一下互动娱乐的技术架构部门。 n系统API调用 o这个问题比较戏剧化，最早我们认为同型号的服务器，性能应该差不多，这个意识直到很久以后才改变，多次运营冲高时，都发现有玩家卡顿。 o最终调查发现，服务器CPU 100%，原因是服务器操作系统的问题，具体原因可能是降频或其他设置等，总之，服务器的实际性能差距，可以超过10倍。 o无奈之下，我们上了动态负载逻辑。通过监控瓶颈进程的CPU，来限制连接人数。使用之后，效果非常好。在大规模集群中，动态负载是必须的。 &
动态负载的日志输出，能看到服务器性能差别还是很大的：910
–& 6997 如果收到Frame就渲染， 有个例子可以想象： 如果视频播放不缓冲，你将看到刺激的抖动画面。同理，游戏也一样， 所以一个有效的Jitter buffer至关重要。 & 这个Buffer很有挑战 n不能太早的把Frame送入Game core，否则下一帧没来怎么办。 n不能太晚把Frame送入Game core，那会造成很大的操作延迟。 n必须能适应玩家的网络情况，自动调节。 & 悲剧的是，游戏对延迟要求又远远高于视频和语音。 & 测试经验值：NBA操作延迟150ms以上，体验将下降。 & 不尽然，渲染也会抖动，这帧33ms，下一帧可能就100ms； 客户端和服务器的时间戳，也存在误差。 & 除了小的波动，还有更大的抖动，我们称为毛刺： 如果客户端同时启动了另外一个程序，产生CPU争用，可能某一帧渲染会超过N秒 如果网络拥塞，也可能导致画面卡住超过N秒 & 所谓鱼和熊掌不可兼得，想要画面流畅，又要低延迟，在有限条件下，这只是梦。 到底是流畅重要还是低延迟重要，我们纠结了很久，这也直接决定着Jitter buffer的算法模型，以及参数设定。 & 经过用户的长期反馈，得到一个最可行的理论： 画面的流畅性大于一切，要尽可能消除一切抖动， 牺牲延迟换取稳定。 & 所以， 策略就是两点 n增加延迟消除抖动 n跳过毛刺 & 然后，也就决定了如何衡量客户端体验数据： n操作延迟大小 n卡顿频繁程度 & & 比赛中，所有客户端都是跟随者Relay server的脚步，那么问题来了，服务器的时间戳和客户端的时间戳不一致，就算发送到客户端，也还包含了网络延迟时间。 是否要进行客户端的时间戳修正呢？ 看了网上众多时间同步算法。 头又开始大了起来。 & 最终证明，这是不需要的，完全可以推导证明，时间戳同步本身是完全不必要的，在Jitterbuffer算法中，全部在计算中被消掉。 & 基本原理就是： 虽然长时间来讲，客户端和服务器时间会存在较大误差，但是我们算法中全部使用相对时间，我们相信，在网络近期采样的阶段（10秒），这个误差会缩短到1ms以下，完全不产生任何影响。 所以，Jitterbuffer算法就直接使用： 服务器和客户端的时间戳的差。这可大大简化复杂度。 & 为了几十ms的延迟， 我们查遍了Google，翻遍了论文，包括我们的土著算法，我们一共研究了懒散法、定时修正法、VoIP算法、MAPDV算法、MAPDV2算法、SMPDV算法、以及我们正在使用的MAX法（暂时命名）等。 & 下面是一些算法的基本原理，大同小异。
（摘自各个文章，只为助于理解，并未使用） & 我们的MAX算法原理是，取近期100个帧Frame的网络延迟，取最高点之上作为Jitterbuffer的上限。估计未来只有极小可能超过大于该值，再通过一些算法，消除大个毛刺。实际的Jitterbuffer上限一般浮在网络抖动曲线的上面。 该算法和其他算法的区别是， n取延迟上限，消除一切抖动。其他算法，看起来很美，却不能很好的实现这个目的。 n速度比其他算法慢，但更精确，因为一个尽量低的合理延迟，会有更好的游戏体验。
n适应所有抖动模型，因为它简单粗暴。 &
MAX算法模拟实验图示（参照绿线，制作模拟工具，是早期验证理论的有力武器） & 服务器虽然限于能力帧数当然越少越好， 这样承载在线人数更高。 但是如果渲染帧太低的话，眼睛就受不了，体验很差。 & 所以，我们还开发了一套帧数扩展算法，它能保证各个客户端接收30帧，还能准确的扩展到任意帧数，比如30、45、60。 & 原理比较简单，利用整数的计算一致性，Frame序号乘以一个倍数，立刻变身为45或60帧，同时复制补充中间的Frame data。这些都在客户端进行，并且各个客户端精确一致。当然对于Game core而言，这些是透明的。 & NBA既然是各个客户端表现一致，那么防作弊就变的简单，因为比赛的客户端产生的事件完全一致，只需要汇报到逻辑服务器（另一种服务器）上检查，只要有人事件和其他人不一致，则踢出。这种方式简单且有效。 传统的MMO服务器是把同步和校验整合在一个服务器中，我们是分开，帧同步体系，和游戏逻辑体系是完全分离的，这很合适NBA等类似竞技游戏。 & 想让更多人体验更好，延迟更低，那么只有更合理的分布部署Relay server。保证Relay server和玩家很“近”。 玩家进入一个比赛，前提连接到一个帧同步服务器。 怎么选择一个服务器，比赛内所有玩家的操作延迟都比较低，是这个命题的目标。 这涉及到三个过程： 1)收集玩家对服务器的ping RelayServer有一个管理服务器RelayCenter，负责收集ping数据。 2)匹配算法根据各个玩家和IDC的延迟，选择一个IDC 我们有一个专门的匹配服务器，并增加了IDC匹配算法。当有一个IDC，比赛中所有玩家和该IDC的平均ping最低，认为是一个合适的IDC。当然还考虑过其他算法，比如是否照顾一下，延迟最差的玩家等。但如果从总体来看， 平均ping最低的算法，所得到的统计数据一定是最好看的，不是吗。 3)根据服务器负载，从该IDC中选择一个RelayServer RelayCenter也负责分配一个负载较低的服务器。 收集玩家反馈的ping非常关键，怎么收集，如何整理，都对分配的效果影响巨大。 最初，我们可笑的通过比赛统计后的ping汇报来收集，结果这陷入了一个糟糕的正反馈循环系统：
最终这导致了这个优化几乎不生效。 就好像，我一直给孩子吃糖，水果什么的都不给看，孩子就只会要糖。就是这个道理。——只有信息更全面，选择才能更正确。 & 我们是这样改进的： n每个客户端客户端定时取得IDC的ping值 nPing是从客户端通过UDP到relay server反馈的一个时间 n每个玩家，针对每个IDC，都有一系列Ping统计，保存在RelayServer n连续多个Ping的采样值进行加权平均 New ping = (old ping *(N-1) + cur ping) / N & 通过IDC，省份，ISP等这些key，可以做出ping，操作延迟，人数等各种视图。
一个例子，上海市北IDC 各省市ping值，我们和公司数据平台的数据比较。看起来很像不是吗 RelayServer分布在多个IDC中，通过UDP协议，定时把瓶颈进程的CPU上报给RelayCenter。 既然能及时的得到负载反馈， 分配算法就简化为，取负载最低的Server。 还有个小技巧，当不能及时的得到负载反馈时， 这种分配方式会导致这个Server快速满载，很不均衡，可改为按权重随机分配方式，权重值=空闲单位数。 多线服务器是指，一个服务器同时支持电信、联通、移动等多个ISP。 这样的服务器会有多张网卡，每个网卡对应一个ISP。 可让跨网用户得到更好的体验，也能收敛游戏大区的数量，聚集人气。 & 实现并不复杂，当客户端连接某Relay server时，需要选择效果最好的IP进行连接。 我们未使用域名方式，原因是智能域名不一定比我们智能：），更主要的是它可能会失效。 最佳ISP端口判断如下： nPing值 连续ping 20个包，取ping值最低的服务器，该ping值算法模拟Lockstep，取上限。 & nISP判断 由于ping的数量不能太多，采样数量太少，会使判断不精确。所以辅助ISP判断。通过查表得出该IP的ISP，在ping相差不大的情况下，优先连接对口ISP的IP。由于IP配置表经常变更，这也只能时辅助手段。 & & 开始我们担心多线服务器的游戏体验，但经过匹配优化后， 从新开的混合大区效果来看， 多线服务器的效果，很优秀。 & TGW是公司IP收敛的一套方案。这里推广一下，该方案是非常棒的，重要的是，TGW资源容易申请，但很可惜确实会增加一些操作延迟。不过，对于那些延迟不敏感的游戏，TGW应该没什么影响。 & &
广东无疑是游戏大省
很容易看到哪些省份是电信的天下，哪个省份是联通的天下
Y=操作延迟，X=用户采样，关注蓝线，红线请无视。 这个图，很有趣，可以看到80%以上用户&150ms，也有部分用户延迟很高，还是坚持打完了比赛。 经过匹配优化后，事情还没有完，要选择部署更多的IDC才能生效。 在部署relay server，总的来说部署越多，越分布，效果越好。 但是要考虑性价比的话，还是需要找到规律： n重点IDC明显更稳定更好 n支持多ISP的IDC更好，即便电信游戏大区， 往往也混杂了15%左右的非电信用户。 以前各个大区都有各自的relay center，管理各个大区的RelayServer，各自为政。后来，整合各个大区的Relay center，配置完全使用一份。 有如下好处： n用户可从更多的relay选择中受益，得到更好一点的体验 n降低运维部署成本，大量的Relayserver调整是很痛苦的 & 如果再进一步，是否可以建立成帧同步云呢？ 这是统计系统的部分统计。整个优化过程，得益于建立了完善的反馈统计体系，形成了完整的闭环。有几个关键的数据和大家分享： n操作延迟：因为我们把抖动转化为延迟，所以这是最重要的质量参考数据
n快播率：客户端因为累积太多Frame data，需要快速消耗，类似于丢弃。这是客户端渲染优化的一个重要指标。
nSTALL率：客户端没有Frame data给Game core，需要等待，这个数据是反映网络毛刺的情况。
n平均FPS：同样反映客户端渲染优化情况
& 网络优化是一个持续的过程，在解决问题时，作为程序员，往往陷入过度追求完美的方案之中。但事实是，没有哪个专家，也没有哪篇论文，就能告诉你这么做是一定对的。你只有不断的试验、探索，通过模型得到理论数据，通过测试获取第一批用户数据，再改进，再试验，你终究会越来越接近完美。但你也不能丢掉理论，陷入到无休止试验之中，走到一个坑的面前，记得停下来，百度一下，问问专家，或许前人就会留下一些线索。最后，记得总结一下，也把一些线索留给别人。&
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