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手游服务端源码:教师通宵批试卷猝死家中 妻子申请工伤获法院支持
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文章来源：中国科学报&&&&发布时间：日 01:50&&【字号：&&&&&&】
罗马赛沙波瓦洛夫逆转伯蒂奇 戈芬晋级丘里奇伤退
最新消息，原标题：教师通宵批试卷猝死家中 妻子申请工伤获法院支持
：“啊？”女妖一时没有反应过来。她没有想到突然改词了。“我……我家里还有一只小狗，它一直和我相依为命，我要回去带上她。”还在狡辩。“我说的没错吧？确实是个大洞。”钢爪问我。那个家伙立刻跳了起来。“原来是个女人啊！还叫主人，难道你们是那种变态？你该不会是他饲养的女犬吧？哈哈……哎呀！”
教师通宵批试卷猝死家中 妻子申请工伤获法院支持
她走到林子后面后一边想办法一边向前走。姬亚叫住她：“小姐，这里已经够远了。”熊的胆子比较大：“怕什么，我们旁边这个可是中国的神龙，这可是会飞的图腾。”
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（责任编辑：庞千凝）C++开发的服务端(比如游戏服务端)开发好的代码需要怎样部署到Linux的服务器上呢?
按时间排序
你可以在Linux中用编译好的二进制，也可以在Linux中直接编译成二进制文件来执行。
关于一直显示正在连接服务器进不去的解决办法，这边有看到相关介绍哈~类似的问题你可以去特玩网LOL专区的问答模块看看。
你指的是………私服？
你需要告诉是什么服务端。哪个游戏的服务端呢？ 服务端接收大访问量是由于玩家进入游戏后所有等操作造成的，必须扩大游戏宽带流量，二 开启游戏备用网关 分散流量承受能力。 三 服务器不要装杀毒软件，运行杀毒软件 或者定期维护开启杀毒软件扫描是可以的 但是运行服务端后不要启动杀毒软件。
四： 如果您在服务器中挂了网站您可以把FTP功能暂停
停止PHP网站
，建议不要在服务器中挂网站 这样玩家浏览或下载任何东西都会影响到服务器网速。
据报道，等待破苍穹OL很快，因为很多的乐趣
作者：白起链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。如果是基于http的web服务，建议选择phython/ruby/php. 这几种语言对于web开发有很成熟的框架，开发效率很高。其中相对来说，python/ruby的人才不是很好招，但是找到了之后开发起来会非常快。php的人才比较好找，但是php的框架不是很强，对开发效率的帮助不够。如果是基于tcp的服务，可以选择node.js/erlang. 但是相对python/ruby来说，这两个东西就更加偏门了，更难找到人。大部分能找到的服务器程序员是做c/c++的。c/c++是很通用的语言，当然可以用来做服务器，也容易招到人。缺点是，容易造成各种问题，内存泄漏啊，野指针啊...其实比起来java并没有什么优势，比较中庸，并不是特别适合做游戏服务器开发。其实，更重要的是操作系统，得找熟悉linux的程序员才行。服务器通常是linux下的，基于纯文本的界面，得熟悉vi，熟悉linux下面的各种命令操作。有长期linux经验的话，除了erlang这种比较另类的函数式语言，其他脚本语言完全可以现学，并不会成为太大障碍。--------------------------------------------------------------关于性能要求，典型的性能瓶颈有两个：1. 数据库操作2. 加锁操作不当除此之外，通常都是通过服务器集群的方式来解决的。如果写出来的服务器性能不够，并且难以通过增加服务器的方式来扩展的话，那么通常是因为代码写得不够好。代码写得不够好的更重要的原因,很可能不是因为程序员能力不够，而是因为开发语言本身容易出错。----------------------------------------------------------------关于node.js和erlang的web框架，这个是比较新生的事物，还在不断的完善当中。好不好、够不够用还很难下结论，虽然发展比较晚，但是因为可以借鉴ror、django等等其他语言的成熟框架，所以发展起来很快；可是对于公司的实际生产来说，中文文档不够是一个很现实的问题。ror的中文文档也是最近几年才渐渐丰富起来了。对于公司来说，其实主要还是看能不能找到懂行的服务器程序员，然后看他们用什么比较顺手。比如ruby、erlang这一类的比较冷门的语言，太难招人了，即使好不容易找到一个，还得供起来生怕他走了，对公司的业务来说风险还是很大的。相对来说，还是c++和php比较靠谱。－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－还有lua忘记说了。lua是嵌入式的脚本，游戏行业中常见到用在c/c++写的服务器里面做任务脚本。要用来写完整的web服务或者tcp服务也不是不可以，lua也有自身的web框架，但是在这方面并不是很具备优势。
所有的对象都放在内存，20万用户以下无压力。如果游戏的用户很多，例如超过50万，内存就会不够，可使用LRU算法来淘汰一些数据。流程：收到用户请求 - 在内存查找用户对象 - 如果不存在就从数据库中加载- 放入内存cache-如果cache中的用户超过20万 - 用LRU算法淘汰最古老的用户数据。避免同步的IO操作，所有会发生写数据库的操作：例如角色获得了经验，要更新数据库；这类和游戏逻辑相关、安全性要求不高的保存操作，一律用异步操作，由后台的数据库保存线程定期保存。流程：如果要保存到数据库 - 检查该对象是否已有标志为在保存队列中 - 如果为假 - 将对象放入保存队列。 后台保存线程的流程：从队列中获取要保存的对象 - 保存 - 置保存标志位为假。内存cache + 异步保存模式，并发 每秒1000+ 不会有任何压力，而且正常情况下每个请求的处理时间不会超过50毫秒。邮件操作一定产生大量IO操作，而且都是同步操作，可用上面的cache机制处理，或者专门的邮件服务器。如果是DNF之类的格斗类游戏，因为对系统响应的时间要求特别高，50毫秒都嫌慢，这种情况下，瓶颈是在网络上，可用UDP包来解决。搜索UDP，有大量文档。如果用户数是海量的，例如超过500万，或者对并发的要求更高，例如每秒5000+次请求，这种指标明显超过了单机的处理能力，这个时候就必须采用分布式结构，使用多台服务器。可参照EJB二次远程调用的原理实现多机分布式结构，搜索EJB，也有大量文档。没事不要用c或者c++写游戏服务器端，c#和java这类历史悠久、有大量工具包、程序员一抓一大把的语言最好。性能不是问题，少BUG、稳定、开发周期短才是最重要的。
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转载 &发布时间：日 09:10:27 & 作者：游戏技术网
我们在做服务器系统开发的时候，为了适应数据大并发的请求，需要插入数据库之前生成一个全局的唯一id，纠结全局唯一id怎么生成呢？下面小编给大家分享Java代码实现游戏服务器生成全局唯一ID的方法汇总，涉及到优劣势方面的知识点，对此感兴趣的朋友一起看看吧
在服务器系统开发时，为了适应数据大并发的请求，我们往往需要对数据进行异步存储，特别是在做分布式系统时，这个时候就不能等待插入数据库返回了取自动id了，而是需要在插入数据库之前生成一个全局的唯一id，使用全局的唯一id，在游戏服务器中，全局唯一的id可以用于将来合服方便，不会出现键冲突。也可以将来在业务增长的情况下，实现分库分表，比如某一个用户的物品要放在同一个分片内，而这个分片段可能是根据用户id的范围值来确定的，比如用户id大于1000小于100000的用户在一个分片内。目前常用的有以下几种：
1，Java 自带的UUID.
UUID.randomUUID().toString()，可以通过服务程序本地产生，ID的生成不依赖数据库的实现。
本地生成ID，不需要进行远程调用。
全局唯一不重复。
水平扩展能力非常好。
ID有128 bits,占用的空间较大，需要存成字符串类型，索引效率极低。
生成的ID中没有带Timestamp，无法保证趋势递增，数据库分库分表时不好依赖
2，基于Redis的incr方法
Redis本身是单线程操作的，而incr更保证了一种原子递增的操作。而且支持设置递增步长。
部署方便，使用简单，只需要调用一个redis的api即可。
可以多个服务器共享一个redis服务，减少共享数据的开发时间。
Redis可以群集部署，解决单点故障的问题。
如果系统太庞大的话，n多个服务同时向redis请求，会造成性能瓶颈。
3，来自Flicker的解决方案
这个解决方法是基于数据库自增id的，它使用一个单独的数据库专门用于生成id。详细的大家可以网上找找，个人觉得使用挺麻烦的，不建议使用。
4，Twitter Snowflake
snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：产生一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成)个，也就是大约400W的ID，完全能满足业务的需求。
根据snowflake算法的思想，我们可以根据自己的业务场景，产生自己的全局唯一ID。因为Java中long类型的长度是64bits，所以我们设计的ID需要控制在64bits。
优点：高性能，低延迟；独立的应用；按时间有序。
缺点：需要独立的开发和部署。
比如我们设计的ID包含以下信息：
| 41 bits: Timestamp | 3 bits: 区域 | 10 bits: 机器编号 | 10 bits: 序列号 |
产生唯一ID的Java代码：
* 自定义 ID 生成器
* ID 生成规则: ID长达 64 bits
* | 41 bits: Timestamp (毫秒) | 3 bits: 区域（机房） | 10 bits: 机器编号 | 10 bits: 序列号 |
public class GameUUID{
// 基准时间
private long twepoch = 7L; //Thu, 04 Nov :54 GMT
// 区域标志位数
private final static long regionIdBits = 3L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 10L;
// 序列号识位数
private final static long sequenceBits = 10L;
// 区域标志ID最大值
private final static long maxRegionId = -1L ^ (-1L && regionIdBits);
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L && workerIdBits);
// 序列号ID最大值
private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L && sequenceBits);
// 机器ID偏左移10位
private final static long workerIdShift = sequenceB
// 业务ID偏左移20位
private final static long regionIdShift = sequenceBits + workerIdB
// 时间毫秒左移23位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + regionIdB
private static long lastTimestamp = -1L;
private long sequence = 0L;
private final long workerId;
private final long regionId;
public GameUUID(long workerId, long regionId) {
// 如果超出范围就抛出异常
if (workerId & maxWorkerId || workerId & 0) {
throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0");
if (regionId & maxRegionId || regionId & 0) {
throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0");
this.workerId = workerId;
this.regionId = regionId;
public GameUUID(long workerId) {
// 如果超出范围就抛出异常
if (workerId & maxWorkerId || workerId & 0) {
throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0");
this.workerId = workerId;
this.regionId = 0;
public long generate() {
return this.nextId(false, 0);
* 实际产生代码的
* @param isPadding
* @param busId
private synchronized long nextId(boolean isPadding, long busId) {
long timestamp = timeGen();
long paddingnum = regionId;
if (isPadding) {
paddingnum = busId;
if (timestamp & lastTimestamp) {
throw new Exception("Clock moved backwards. Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果上次生成时间和当前时间相同,在同一毫秒内
if (lastTimestamp == timestamp) {
//sequence自增，因为sequence只有10bit，所以和sequenceMask相与一下，去掉高位
sequence = (sequence + 1) & sequenceM
//判断是否溢出,也就是每毫秒内超过1024，当为1024时，与sequenceMask相与，sequence就等于0
if (sequence == 0) {
//自旋等待到下一毫秒
timestamp = tailNextMillis(lastTimestamp);
// 如果和上次生成时间不同,重置sequence，就是下一毫秒开始，sequence计数重新从0开始累加,
// 为了保证尾数随机性更大一些,最后一位设置一个随机数
sequence = new SecureRandom().nextInt(10);
lastTimestamp =
return ((timestamp - twepoch) && timestampLeftShift) | (paddingnum && regionIdShift) | (workerId && workerIdShift) |
// 防止产生的时间比之前的时间还要小（由于NTP回拨等问题）,保持增量的趋势.
private long tailNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp &= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
// 获取当前的时间戳
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
使用自定义的这种方法需要注意的几点：
为了保持增长的趋势，要避免有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚，需要控制好所有服务器的时间，而且要避免NTP时间服务器回拨服务器的时间;在跨毫秒时，序列号总是归0，会使得序列号为0的ID比较多，导致生成的ID取模后不均匀，所以序列号不是每次都归0，而是归一个0到9的随机数。
上面说的这几种方式我们可以根据自己的需要去选择。在游戏服务器开发中，根据自己的游戏类型选择，比如手机游戏，可以使用简单的redis方式，简单不容易出错，由于这种游戏单服并发新建id量并不太大，完全可以满足需要。而对于大型的世界游戏服务器，它本身就是以分布式为主的，所以可以使用snowflake的方式，上面的snowflake代码只是一个例子，需要自己根据自己的需求去定制，所以有额外的开发量，而且要注意上述所说的注意事项。
以上所述是小编给大家介绍的基于Java代码实现游戏服务器生成全局唯一ID的方法汇总，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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