简介：在游戏的开发和经营当中，数据库的应用场景十分多。面对游戏拜访压力、游戏合服场景、游戏排行榜等场景, 阿里云为用户提供了最佳解决方案。

本文从三个方面来为大家介绍数据库游戏行业最佳实际：

• 游戏架构中数据库的利用和需要剖析
• 游戏中 Redis/Tair 的技术水位
• MongoDB的游戏最佳实际

一、游戏架构中数据库的利用和需要剖析

游戏支流架构有三种：1. 分辨别服。2. 全区全服。3. 寰球同服。

1.1 Alibaba Cloud Database in gaming servers（分辨别服）

见上图从上、中、下三路来介绍：

上路是当用户登陆获取游戏帐号时，能获取服务器的分区信息和版本信息等，用户的帐号和订单等存在关系型数据库 PolarDB 里。用户分辨别服和信息缓存到 Redis/Tair 的数据库里，红色是数据库用法，黄色是缓存的应用场景。

中路是游戏外围 GameServer 强计算型数据结构。游戏中的教训和配备会定期刷入数据库中。游戏数据的人物角色存储以 Json 半结构化写到数据库里，数据能够应用 PolarDB 和 MongoDB。在 GameServer 有分布式锁、排行榜、选角记录等，会引入 Redis 服务或阿里云的 Tair。

下路很重要，游戏中有很多流动，大量的日志记录被寄存到一个剖析性数据库中。比方游戏投放流动后想看是否有成果，就要剖析数据库造成的报表。剖析性数据库很重要的作用是反作弊，防黄牛 / 防刷等。要做数据分析须要导入不同源，比方日志、角色、账号等。阿里云的 AnalyticDB 最适宜做这个工作。

见图片右上角，分辨别服游戏有点到点和跨服对战等互动信息，这种音讯零碎应用 Lindorm 服务区存储。

1.2 Alibaba Cloud Database in gaming servers（寰球同服）

寰球同服是各大游戏厂商重点投入的一个的架构。因为应用多种游戏平台比方 PC、手机、Switch 和 PlayStation 等游戏主机进行无缝的游戏和互动，会将用户的体验晋升到一个十分杰出的程度，国内也有这种游戏在寰球大卖。

寰球同服的架构特点是应用集中式的数据库，前端不同区域的游戏核心会将数据集中的写到对立的数据库中。寰球同服技术的外围是每个区域的 Cache Server，它是晋升游戏体验的外围，会定期的将数据批量刷入后端数据库，也会将数据库中更新的条目更新到其余服。

1.3 游戏行业对数据库的整体需要

游戏行业自身高度依赖内存计算和网络资源，而后才是数据库。我走访过很多游戏客户，记得有一位游戏大厂 CTO 和我说：“游戏里最远的间隔，不是数据到数据库的间隔，而是联通到电信的间隔”。

但尽管游戏行业整体上对数据库性能要求并不高，然而它对数据库的稳定性、平滑性和可运维水平要求十分高。

首先就是扩缩容的平滑性。因为阿里的数据库技术开始是围绕电商倒退起来的，而电商零碎和游戏零碎这两个行业在应用缓存和内存数据库的形式上却高十分不一样。举个例子说，电商对数据库容错的需要大都是“早死早超生”的哲学，做 fast fail。如果拜访数据失败，数据层须要做疾速失败而不能卡住。这样用户能力疾速重试，然而如果咱们把这个逻辑套到游戏服务中，如果拜访一次两次数据库库失败了就把连贯给断了游戏用户可能就间接被踢出这局游戏了。

所以咱们专门在可扩大和高可用上做了连贯放弃能力，岂但扩缩容一直链接，在阿里星散群版 Redis/Tair 上即便高可用事件产生，比方 Tair 后端数据库做了切换，前端依然能够放弃连接不断。在 Tair 的扩缩容事件中，对业务侧的抖动能够达到 100ms 左右，根本靠近无感。像 PolarDB 存储计算拆散的云原生数据库也具备切换和 HA 一直链接的能力。这样在平滑性上就有保障了，对于用户的游戏体验来说也是一个十分大的提高。

另外一个场景是，尽管游戏行业对数据库的整体性能要求并不太刻薄。然而游戏用户也有万人团战、新区上线等热门流动，这种对数据库整体的抗压能力和平滑可扩大能力要求很高。

寰球同服的游戏对数据库的需要逐渐走向了跨域多活，古代数据库的跨域多活也成为数据库内置的外围能力之一，可能极大的简化用户的应用场景。

1.4 游戏行业更青眼云数据库

游戏行业是一个迭代速度极高的行业。在一些外围的服务能力上，比方在阿里云 Tair 上，它的存储构造更靠近客户的数据更靠近 ORM，它提供了一些封装好的分布式锁、分布式排行榜、计数服务等可能让游戏高速迭代起来。

同样，游戏用户是数据库运维操作最多的行业之一。这和游戏自身的业务特点相干，比方有些分辨别服的游戏，它的经营和拉新模式就是开新服，合旧服这种。游戏的经营流动频繁，运维大量数据搬迁、数据荡涤，有些分辨别服的服务要常常合服、滚服和版本更新，发上去也要常常备份、回档等。数据库自身就要在数据库内核上做加强，也要和周边生态做互动。当代数据库如果不把运维零碎和生态系统当成一等公民去建设，逐渐的就会被市场淘汰。

在老本上池化数据库可能更好的在资源上做配置，达到更好的资源配置。在游戏行业有两块老本被显著低估了，一块是运维老本，具备很高的弹性扩缩容的能力，能够极大的升高业务的老本开销，比方 Tair 就能够随着用户业务抉择内存引擎，如 AEP 引擎和 SSD 引擎。另外一块是谬误老本，实质上还是属于研发老本的一部分，具备更好的可观测性，可能通过高效规范的生态工具同样能够升高谬误老本。

二、游戏中 Redis/Tair 的技术水位

2.1 Redis/Tair 以后游戏能力技术水位大图

在面临稳定性，高速迭代和老本等问题时，云数据库有很大的劣势。在 NoSQL 数据库畛域，Tair 和 Mongo 都反对 Json 的原生构造。另外非关系型数据库针对游戏高速迭代十分敌对，比方在运维上 Tair 能够做任意工夫点的数据恢复，Tair 在扩缩容和容灾上都具备连贯放弃能力。数据库也撑持存算一体的能力，在 Tair 上具备十分多的数据模块，能够不便游戏用户做剖析和计算等。

Tair 云原生内存数据齐全兼容了 Redis 协定和命令。Redis 是游戏服务中必不可少的数据库之一，下面的架构图曾经介绍过了，它能够服务缓存和内存数据库两种场景。

然而在原生的社区 Redis 上，它的探活和扩缩容都十分不平滑。在云 Redis 上做有很大改进然而还是闪断；到了 Tair 上就能够做到连贯放弃、高精度探活和切换；如果自运维 Redis 在备份复原上，就只能全人肉运维了。云 Redis 能够通过很好的基础设施无感知和自动化搞掉，Tair 能够很好的保障数据安全和任意工夫点的复原。针对 AEP/SSD 引擎，还有可调节的版同步能力在上线中，能够更好的适应数据无损场景。

云数据库具备更好的可观测性，比方 Redis 外面一旦遇到大 Key，热 Key 就很难察看到。云数据库在内核上极大的晋升了可观测性，在 Tair 上就有更好的可控制性，比方热点在云 Redis 上能够被发现，在 Tair 上就能够应用减速能力可能霎时将单个 Key 的读能力晋升几十倍。这个能力来自于电商零碎中的热点散列技术，是一个简化版，但在与服务中针对游戏的场景做了更灵便的优化配置能力。游戏中并不会呈现像电商零碎中呈现全民抢茅台这种数百万级别的热点拜访，而查问缓存足以让游戏业务更好的应答突发事件和洪峰挑战。

Redis 常常工作在同步链路，慢了就会间接影响体验。游戏外面遇到就要先顶过去再说，后续缓缓查缓缓修。还是那句话，尽管游戏对数据库性能要求并不高，然而保险肯定要有。

在减速开发上，自运维的 Redis 能够运行一些 Redislabs 设计的企业级模块，然而这些模块云厂商不能用。Tair 上做了特地多的业内罕用的多数据模块，有一些是齐全兼容 Redislabs 模块，比方游戏外面罕用的 Json 模块齐全兼容 reJSON。TairZset 是一个多维度排行榜，也能够应用咱们提供的 SDK 做一个可扩大、高性能的分布式排行榜，它也是基于 TairZset。在上线中的是 TairSearch，它兼容 Elasticsearch 的语法，能够对寄存在 Tair 的内容做全文索引和分词，这样联合 Tair 引擎的弱小能力能够做到一个十分好的游戏体验。

2.2 场景: Tair 的寰球多活在游戏中的应用

上面介绍几个场景，第一个场景就是数据库多活。这个场景在全区全服的游戏外面利用的十分宽泛。

说一个切身体会，就是最近一个老牌的游戏大厂，上线了一个寰球同服的游戏。它把一个 20 年前的游戏重制了一下，把分辨别服改成了寰球同服，后果十分不胜利，直到明天，就是当初你去玩的时候，登陆的时候都在排队。很遗憾我是这个游戏的骨灰级玩家，我的黑眼圈大多数是因为工作导致，最近减轻了其实和这个游戏很有关系。

前两天在论坛上，他们的技术经理写了一篇十分长大略 3000 多个单词的文章，解释了为什么会出问题。我认真去浏览领会了好几遍，其实都是在解释业务数据在面临寰球多活时的技术挑战。既要好的体验，又要保证数据统一。如果没有一个寰球多活的数据库，那么即便是一个技术和策动都十分强的老牌游戏公司也同样会陷入困境。

如果我不是因为情怀，真的就把这个游戏退掉了，天天掉线回档是无法忍受的。应用 Tair 等寰球多活数据库可能给用户一个很好的体验，能够让寰球多活游戏有十分好的体感。

图中就是一个游戏客户的典型用法，中美游戏服务器的商场漫游。

2.3 场景: 任意工夫点数据恢复（PITR）

第二个场景是任意工夫点的数据库复原。这个场景最早是避免删库跑路的场景。在游戏行业里用处十分宽泛，比方游戏发版本，出问题可能迅速回滚。同时咱们也开掘了游戏客户的反馈和倡议，在任意工夫点复原的时候，能够选择性的复原局部 Key/Key Pattern，也能够选择性的抛弃某种类型的 Key/Key Pattern 都反对。这个 Key 级别的 PITR 就是专门为游戏行业定制开发的，数据库产品可能多贴着游戏的业务场景做一些能力，那么业务的幸福感晋升还是很高的，也升高了犯错机会。

2.4 Tair(Redis 企业版）反对的数据结构模块 (modules)

Tair 作为企业级的 Redis，它的一个典型的特点就是反对十分多的扩大模块，既包含简略易用能够晋升幸福感的数据结构，也包含一些行业级整体解决方案。在本次分享中我只简略说一下画圈的这几个，它们在游戏开发中常常遇到。

2.5 场景：高性能分布式锁（CAS/CAD）

所有互联网利用都须要分布式锁做相似于资源竞争的解决。咱们在 Redis 场景下发现业内有十分多的分布式锁的实际案例，但很多都实现的有问题。次要技术点就是分布式锁删除不对，有可能会导致业务侧的资源争抢生效。咱们在 Tair 引擎里做了分布式锁，只须要设置一下就能缩小犯错的老本。阿里团体外部、游戏和互联网行业分布式锁用得很多，这个 Tairstring 模块曾经开源没有限度了，用户用 Redis 套上去就能够用，能够取得比拟好的收益。

2.6 场景：多级排序和分布式排行榜

Redis 的排行榜是所有游戏绕不开的问题，排行榜的问题是大 Key 很难做并行的扩大，游戏里的排行榜会成心设计地比拟深，特地不容易点到，Redis 的排行榜最痛的是容易造成大 Key 和只能为一维数据进行排序，携带的额定数据无限。

咱们也给游戏里多维度的排序做了模块，通过模块的扩大做分布式排行榜，服务能力通过分片数和整体的资源回升做到均衡扩大，为游戏用户解决大查问的问题。

同样 TairZset 模块也曾经开源了，联合着 Tair 的 SDK 中分布式排行榜，用户能够很容易的利用可扩大高性能排行榜这个基础设施。也不须要保护一个专门的排行榜团队，毕竟一些中小型游戏公司并没有精力去投资一个业余的排行榜团队。

从以上的介绍咱们能够看到，数据库内核可能帮忙积淀一些能力到引擎中，那么就可能极大的简化业务的开发，这对于游戏行业的高速迭代是十分重要的。在 2017 年已经在数据库行业内掀起过一场轰轰烈烈的 Multi-Model 静止即多模数据库。多模能力大背景上就是数据库在对行业做深耕，而 Tair 提供的这些能力即是阿里云上诸多客户的实在需要，也同样是阿里外部零碎应用最多的数据结构。

2.7 游戏的云数据库周边设施（DTS/DAS）

对于游戏的合服、滚服操作，过来都做的十分原始。要么是本人做备份、荡涤和合并，要么就是本人写个长 SQL 去做数据变更。这些工具、办法要么是依照约定，要么就是祖传脚本口口相传。有些原始的云服务还要提个合服工单什么的。在当代数据库生态里数据的订阅（CDC）和转换清晰（ETL）曾经是数据库生态的一部分，它通过规范的全量和增量订阅，可视化的进行过滤、映射等算子标准化的反对掉。

阿里的 DTS 即残缺的反对 Tair 的 Binlog 协定。整个数据滚动和运维的老本会十分低廉，并且可管制。生态工具仍旧是诸多数据库的护城河，也同样是一等公民须要建设。

像 Redis 或 Tair 高速数据库服务时可观测性很重要。游戏呈现大 Key 可能昙花一现，咱们 DAS 平台提供十分好的可观测服务能够看到实时场景。DAS 的可观测、可管制、审计优化件的动静带宽能够帮忙用户加重运维操作。

三、MongoDB 的游戏最佳实际

3.1 应用 MongoDB 应答游戏数据库常见痛点

MongoDB 游戏框架原生是 Mongo 去反对，Mongo 是原生反对 Json 构造，适宜游戏存用户数据。

3.2 从开发运维视角看阿里云 MongoDB

MongoDB 适宜游戏的结构化存储，无论分辨别服场景还是寰球同服，规格比拟全能够本人配置。MongoDB 到了阿里云的云上后，联合云化设施能力会更强，做快照备份复原云化设施实现秒级快照。扩缩容能力弹性好，云化设施做 Scale、up down 等都是十分平滑的。同时 MongoDB 端到端的平安解决方案也十分多，也更加标准化和便捷，同样能够用作很好的防舞弊，防机器人场景。

以上就是我对阿里云数据库在游戏行业应用的一个简略总结，谢谢大家！

版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。