刺鸟原创文章,转载请注明出处
    在前面的文章中,我们已经开始了不少逻辑功能的开发,在这期间也有不少可以分享的经验点,这个我们以后慢慢道来。今天,我们主要讨论下如何让服务端能进行分布式部署和工作。

    一:为什么要支持分布式部署和开发
    众所周知,python是单线程的语言,存在GIL锁、无法利用多核CPU等诸多限制,为了能让服务端能承载更多的用户,我们必须让程序能在逻辑上、甚至物理上分开,当用户达到一定数量的时候,我们能新开一个进程来响应请求,或多加一台服务器来处理请求。这样就能达到理论上无限扩展的可能性。

    二:如何让程序能达到上述效果
    我们简单分析下我们的服务端要实现的功能:
    战斗服务器:
    通过之前的文章可以知道,我们的战斗是类似回合制的战斗模式,每场战斗之间的数据是无关联的,仅需要处理战斗中各玩家之间的数据交互即可,这很容易可以让逻辑分开处理。
    地图服务器:
    每个地图之间的玩家,在大部分时间里,也是不需要交互的,因此我们可以按地图来处理逻辑,在切换地图时,若下一张地图的服务进程在其他服务器,则先将当前地图的数据保存到memcache,连接到下一个服务器的时候,在从memcache中将数据取回即可。
    聊天服务器:
    在不同的地图的玩家,会存在聊天的交互(比如:私聊,世界频道,公告频道等),因此所有的玩家都需要连接至一个公共的聊天服务进程,来达到数据交互的目的。

    三:源代码
    下面,我以战斗服务器为例来看看,首先,得有一个主调度进程,客户端在进入战斗前,先连接该进程,该进程在收到请求后,根据各战斗逻辑进程当前玩家的数量,来判定是否需要开启新的进程,并返回当前人数最少的进程的IP:PORT。

    我通过以下方法来开启战斗进程:
FIGHTNUM = {}
MAXNUM = 1000 #每个进程的承载上限 超过该值自动新开启一个服务进程
NOWFIGHTPORT = 7000 #战斗服务进程初始端口

#开启一个新的战斗服务进程
import subprocess
def openFight():
    global NOWFIGHTPORT,FIGHTNUM
    FIGHTNUM[NOWFIGHTPORT] = 0 #该服务器当前战斗数
    subprocess.Popen('python '+os.getcwd()+'/fightserver.py ' + str(NOWFIGHTPORT)+' &',shell=True) #运行脚本
    NOWFIGHTPORT = NOWFIGHTPORT + 1
openFight() #初始化,开启一个服务进程

新建一个调动服务进程,在dataReceived时处理:
def dataReceived(self, data):
    global MAXNUM
    msgArr = data.split('|')
    if msgArr[0] == 'get':
        n = sorted(FIGHTNUM.items(), key=lambda d: d[1]) #按value低->高排序
        #达到预设上限,开启新进程
        if n[0][1]>=MAXNUM:
            openFight()
            p = NOWFIGHTPORT #返回新开启的进程的port
        else:
            p = n[0][0] #返回人数最少的进程的port
        client.transport.write(str(p))
    elif msgArr[0] == 'add':
        FIGHTNUM[msgArr[1]] = FIGHTNUM[msgArr[1]] + 1
    elif msgArr[0] == 'del':
        FIGHTNUM[msgArr[1]] = FIGHTNUM[msgArr[1]] - 1
    client.transport.loseConnection()

    在进入战斗前,连接调度进程的端口,并发送'get',调度程序会返回一个战斗进程的port,客户端连接该port,连接成功后,向调度端口发送'add|7001',战斗结束时,向调度端口发送'del|7001'(其中的7001为战斗服务器监听的端口),这样即可达到在同服务器分布的目的,实现了这一步,那跨服务器的分布也就变得很容易了。
    对于地图服务器也可以采用类似的处理方法,完善以上功能后,我们的服务端就变得更加强壮了,承载人数方面可以也可以多了一个保障。

#本文由刺鸟原创,欢迎转载,但请保留出处,也欢迎对本文感兴趣的同学多多交流。#