gateway的初步想法
已有一套基于epoll event的框架， 打算gateway在这个基础上， 配合boost::asio做。雏形先做个socket proxy出来.
TODO:
1，设计一个AsioClient类， 它是gw到后端具体gs的连接封装. AsioClient类想到2个方案：
a, 在原来的面向玩家的SClientSocket类和AsioClient类之间做friend， asio_write, asio_read, asio_connect的callback中， 回调SClientSocket中的对应Write, Read达到与epoll 事件打通， 因此打通玩家到后端gs的proxy
继续阅读 »
游戏的场景服务和数据服务整合
一直以来都觉的现在运行的游戏后台服务， 实在太多了。
1,数据服务和场景服务之间的通信， 用的是消息队列zeroMQ来做的， 无形就多了一个消息队列服务， 然后还有一个处理队列任务的mq_worker, 然后数据服务到场景服务的通信.
2, 需要在每次需要的时候都建立一次本地的socket，就2个服务之间，产生了多余的好多事情。
继续阅读 »
I just want a drink
c++通过swig暴露自己的API提供给python调用, 在我们的例子中生成的swig文件是
继续阅读 »
事件调度器模块
记录下我们游戏里事件调度器模块， 用处， 代码结构。
我们用来注册一些事件到调度器， 调度器在做update的时候， 会检查容器内的事件， 事件的封装， 包含senderObj, receiveObj, id, delayFrameCount等等。 如果当前帧已经符合delayFrameCount的要求了， 就执行receiveObj.RecieveEvent()方法，将senderObj注册事件时的参数等， 带入RecieveEvent方法执行。
继续阅读 »
一个自定的dynamic_cast设计
一个运行时检查的自设计dynamic_cast转换系统：
- 包含2个预编译宏，CnDeclareRootRTTI 和CnDeclareRTTI， 宏的目的只是为了生成对应的代码， 实际手法和直接在类里码代码是一样意思；
- 一个简单的RTTI类型，每个基类和派生类将会自带一个RTTI的实例属性: ms_RTTI, RTTI类如下:
class CnRTTI
{
public:
CnRTTI (const char* pcName, const CnRTTI* pkBaseRTTI);
inline const char* GetName() const {return m
继续阅读 »
一个单线程的epoll server示例
这个示例是一个echo server， 将回显client端send的64字节.
代码在 echoEpollServer
在OSX下 gcc 4.6， linux 下编译可用， 默认被写死了监听8886端口.
继续阅读 »
工厂类回收资源和夸线程回调时对象是否还存在判断
虽然大多数逻辑都在单线程里实现， 但是不能避免的是一些IO阻塞类型逻辑， 不得不放入子线程里执行，当IO完成后boost:bind(callback, arg1, arg2 ...) 放入主线程队列内执行callback, 但是问题是，假如callback指向的对象函数的对象， 已经销毁了， 这时候就无法判断对象是否还存在了，不判断就会core dump.
继续阅读 »
模板函数应该将声明与定义放在一起
看如下例题：
```
//tem.h
#ifndef _TEM_H
#define _TEM_H
template T add(T a, T b);
//{
//return a+b;
//}
#endif
//tem.cpp
include "tem.h"
template T add(T a, T b)
{
return a + b;
}
template int add(int, int);//实例化定义，必须放在模板定义的后面
//main.cpp
include
include "tem.h"
using namespace std;
int main()
{
继续阅读 »
单线程游戏玩家数据加载方案
我们一直在使用单线程的场景服务器，基本符合由MUDOS发展而来的精简MMO场景服务的模型.
单线程的优点很明显， 安全， 简单， 逻辑清晰， 不会绕死自己的脑细胞， 避免很多多线程下的坑.
但是玩家的数据并不直接由gameserver(也就是scene server, 以下都简称gs）读取， 而是另外一个由python写的服务负责， 这个py服务负责所有玩家需要保存的数据的保存工作， 比如金币， 等级， 各种养成系统。
继续阅读 »
游戏碰撞场景(一) CoWorld构建过程
脑图
继续阅读 »