ECS 中的消息发布订阅机制
我们在实践 ECS 框架时发现,之所以 ECS 的概念诞生于游戏领域,是因为游戏程序往往都在周期性的处理一批对象,进行运算,根据上个周期的状态得到下个周期的状态。而传统人机交互的应用则是响应型的:即一个外部请求触发一系列的业务运作。
如果你把游戏业务塞到响应型框架中,就会发现,不得不用时间去触发,业务响应的是 timer 。但这种情况下,timer 几乎没有携带任何状态,对单个 timer 的响应,是不可能做成无状态的:它本身就是整个游戏世界对上个状态的迭代。
这种情况下,响应式框架就很低效。
但是,如果框架完全做周期性自迭代,对外部输入事件的处理又远不如响应式框架灵活。
如果只是简单的操作输入还好,比如手柄,我们可以每帧把手柄各个按键的状态置入世界,那么 System 在不断迭代时,直接把这些状态当作世界中某个单例的状态就好了。但更复杂的输入就没那么好做了。
我们在一开始实践 ECS 框架时,很想保持整个模式的纯粹性,刻意回避了传统响应式框架里的东西,仅仅只添加了一个外部事件输入的消息队列。对于框架内部产生的事件,如组件的出生、销毁;内部对象的状态机状态切换引发的次生效应;物理系统抛出的事件,等等,都转换为状态的变化。由对应的 System 每帧去重复处理这些状态。
最近我觉得,刻意的在 ECS 框架中去回避一个事件系统是不对的。游戏业务本身也是一个混合体:混合了周期性的世界状态迭代模式和响应式业务处理模式。
所以我下决心给 ECS 框架增加一个完备的消息发布订阅模块。
由于我们的框架是用 Lua 编写的,所以这样一个模块可以做的远比 C/C++ 的类似框架更灵活。我们的每条消息都是一个 key/value 元组,用 lua table 承载,例如:{ type = "new" , eid = 42 } 就是一条消息,表示一个 id 为 42 的 entity 创建出来了。而鼠标消息则可能是 { type = "mouse", action = "move", x = 100, y = 200 } 。
所有的消息都通过 world:pub(message)
来发布出去。
而任何 System 都可以通过 mailbox = world:sub(pattern)
来订阅满足一类 pattern 的消息。这个 pattern 也是一个 key/value 元组,比如 { type = "new" } 表示关注所有的 new 类型的消息;{ type = "mouse" } 可以跟住所有鼠标消息,{ type = "mouse", action = "move" } 则可以精确到鼠标的移动,{ eid = 42 } 可以关注到 42 号 entity 上发生的所有事情(通常用于 log)。
任何 system 都可以通过 for msg in mailbox:each() do 来枚举信箱里所有的消息,并清空信箱。
看看背后的实现:
时间复杂度最高的部分在于 pub 消息的时候,目前的实现中,pub 的那一刻就已经把消息分发到了所有之前 sub 过的 mailbox 中了,通常会有 n 个 mailbox 关心这条消息。每个 mailbox 就是一个队列,所以迭代反而很简单。
我们的消息匹配(message matching)很灵活,规则却很简单:pattern 中的每一个 key/value 就是一个过滤条件,只有消息满足所有的条件,才会被投递到对应的 mailbox 中。如果不加优化,pub 的时间复杂度是 O(n*m) 的,n 是消息的长度,m 是系统中的 mailbox 数量。
但优化也比较容易,在 sub 时,建立索引 cache ,用空间换时间即可。
例如:在一次 sub 的 pattern 中,出现了一条 type = "new" 的条件,那么就建立一个 type:new 的索引表,把所有满足这个条件的 mailbox 都放在一个集合(候选集)中;同时不满足这个条件的 mailbox 也放入一个集合(排除集)。
其中,满足条件指明确写了 type = "new" 这个条件的 pattern 或是 pattern 中没有 type 这个 key 。不满足条件指,pattern 中有 type 这个 key 但 value 不是 "new" 。
这样,pub 一条消息时,根据消息中的一项,就能 O(1) 快速判断,这个条件能排除哪些 mailbox ,以及哪些 mailbox 是潜在的候选者。遍历完消息后,依然留在候选者名单中的 mailbox 就是筛选出来的。因为每次处理一个条件,最终候选集都会减小。为了减少比较次数,还可以对消息中所有条件对应的候选集的大小排序,先过滤候选集较小的那个条件,
这样,这个过程虽然还是 O(n * m) ,但 m 是最短候选集的长度而不是所有 mailbox 的个数,大多数条件对应的 m 为 0 (没有人关心)。
如果实际使用的时候,筛选条件五花八门,可能导致 cache 索引集占内存过多,我认为可以用元表机制做一些合并,或是标注一些条件不生成 cache ,而是退化成遍历的方式检查。
另外,对于常用的条件组合,还可以生成联合索引 cache 。当然,这些都是以后可以优化的地方。
建议继续学习:
- 各消息队列软件产品大比拼 (阅读:5155)
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- Feed消息队列架构分析 (阅读:2615)
- 2015年版阿里云ECS服务器使用总结(与aws比较) (阅读:2456)
- storm入门教程 第四章 消息的可靠处理 (阅读:2061)
- Android的Handler机制原理 (阅读:1868)
- 浅谈《守望先锋》中的 ECS 构架 (阅读:1571)
- Chaos网络库(三)- 主循环及异步消息的实现 (阅读:1455)
- ECS 中的概念缺失 (阅读:950)
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- 作者:云风的 BLOG 来源: 云风的 BLOG
- 标签: ecs 消息 订阅
- 发布时间:2020-02-01 15:20:17
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