【参考博文】GAD-网络游戏同步技术
引言
帧同步的形式很泛，根据不同游戏，使用的技术范围又不一样，所以大家都在讲方法论，要全面覆盖可能需要较大的篇幅，所以，我简单描述下。
假定大家对帧同步和状态同步有一定的认识，理论上的问题，我就不作过多解释了。
大家都知道，帧同步的核心是一致性，通过一致性的算法，使得各端输入一致的情形下，输出也是一致的，以此，可以解决同步的根本问题——仲裁的结果是一致的。
严格的帧同步，实现起来，解决算法一致性、输入一致性的问题基本就能实现了，然而实践过程中，由于网络延时、抖动、用户实时体验带来了一些其他的问题，使得问题解决起来变得更复杂，为了把问题聚焦，这部分内容我们就不重点讨论，后面的篇幅，主要聚焦在如何保证算法一致性和输入一致性。
1.算法一致性（或者确定性）
算法不一致的主要原因是数值计算不一致和算法流程不一致。
数值计算。
浮点数的运算精度，在不同机器上有不同的表现，由此，导致了浮点数的精度可能导致计算结果不一致。
所以，首要问题是把游戏逻辑部分（后续会有关于逻辑和表现分离的说明）所使用的浮点数运算全部改成具有一致性的数值运算。
那么，怎么实现一种数值运算，既具有小数的表达能力，又有一致性的运算结果呢？
常规方法中，尽管形态多样，但理论来讲，基本都是定点数（关于定点数的实现，可以翻看其他资料）。
工程上，还要考虑定点数的精度，不同的精度，性能可能不一样，如何在精度和性能之间做平衡，需要结合自己的数值范围来确定。
综上所述，我们导出需要实现的代码。
实现1：定点数
包含浮点数计算的常规算法，包含加、减、乘、除、绝对值、负运算等基本运算，另外，还要根据自己的使用实现开平方、指数函数、对数函数，三角函数等。
其中定义域较大的函数，一般使用解方程的方法，比如牛顿法，定义域较小或者可以限制到一个周期以内的函数，比如三角函数，定义域在0-2pi，可以使用泰勒级数，具体用几阶，要根据自身对精度的要求，同时，由于有限项的泰勒级数只在某些定义域区间较好的拟合度，所以需要在通过数值分析来论证精度。最后，其实三角函数可以通过查表法来实现，性能快，精度与所需要存储的表格大小有关系。
至此，我们拥有了一致性的定点数，我们用它来替换浮点数，然后在有些应用场景，逻辑层也会使用到更多的数学工具，比如向量、矩阵、欧拉角、四元数等，所以我们得实现这部分数学工具。
实现2：一致性数学工具
1. 向量、矩阵、欧拉角、四元数
2.几何工具：点、线、面、体，各种几何元素的关系，相交性检测（做一个射击游戏，需要射线检测来判定是否命中），不是所有的都要写，用多少实现多少。
除了上述的内容，还有逻辑层可能用了物理，物理部分主要包含碰撞检测和动力学
比如抛出一个篮球，带抛物线的，需要一致性的物理运算，篮球碰到框则需要一致性的碰撞检测，碰到框之后的反馈也可能需要动力学表现（这部分可以是表现层）。
实现3：一致性物理系统
包含逻辑层需要使用的动力学和碰撞检测
有些游戏逻辑需要动画系统支持，比如动作游戏，一个技能触发一个动作，动作除了表现层的动画（比如2D游戏的图片序列），还有一些影响逻辑的部分，比如动画控制了攻击判定框在时间轴的变化，这个时候需要实现逻辑层上的动画，主要需要解决的问题是，时间要改成整数或者定点数，另外，插值数据的类型也得使用一致性得数据类型，比如位置向量等。
实现4：一致性动画系统
与常规得表现层动画类似，可以根据需要简化。（比如不需要骨骼或者不需要融合）
数值一致性的常规问题大致说这么多，还有些其他的内容，比如寻路，AI判定等凡是有浮点数的地方，全部换成定点数，最终还是需要根据项目需求，选择需要实现的内容。
注意：定点数的运算性能比浮点数差很远，数量级在10-100以上，需要评估性能，好规划策划设定的问题规模。
前面讲到，算法不一致的另外一个原因是：流程不一致。
流程不一致的主要原因，可能是输入导致的，也可能是架构导致的。
输入导致的算法流程不一致，这个问题，我们把它归到输入一致性，后面讨论。
主要讨论架构导致的流程不一致。
首先，帧同步需要在架构上做逻辑和表现分离，那么，什么是逻辑，什么是表现，其实没有绝对的定论，一般来说，对游戏结果有影响的部分为逻辑，对游戏结果没影响，只影响视觉、听觉、和其他与游戏结果无关的用户交互的部分为表现。
整个帧同步的运行体系，简单的模型历程流程大致为：
游戏框架跟从网络收取同步包->上传用户输入->分发同步包给逻辑内核（用户输入）->逻辑内核更新->逻辑内核发送消息给表现层->表现层更新
需要注意的几点：
1.逻辑更新频度和表现更新频度不一致
2.逻辑内核更新的时间片是等间隔的，表现不一定
3.同步包的内容是所有用户在某个时间片以内的输入
容易出错的地方是，逻辑层和表现层交织在一起，表现层影响逻辑层，导致算法流程不一致。
所以，帧同步实施的第一要务是明确分离逻辑层和表现层。
输入一致性
完了算法计算一致性，接下来，我们要讨论，输入一致性的问题。
这里所说的输入比较笼统，整理讲的是逻辑层的输入，包含一些全局变量、随机数的种子等等，最重要的一个问题是，逻辑层每帧的时间间隔是固定的，没有特殊需求的话，建议用整数表示，精确为毫秒。
一致性的细节问题还有很多，先大概讲这么多吧。
解决了一致性问题，一个严格的帧同步模型，后续实施就相对轻松了。
强调下，为什么反复提“严格”的帧同步模型，因为实际运行过程中，很可能出现不严格的模型，当网络延时较大、抖动、以及游戏对输入响应有更高要求的时候，需要做一些预先的表现（表现层的预测），当结果预测不一致的时候，需要回滚，这个跟状态同步差不多，当然也有逻辑层的预测，算帧同步的高级应用，目前少有游戏使用。
最后，说下回放、断线、反外挂、注意事项
帧同步实现回放有天生的技术优势，因为有了一致性的保证，存储初始数据和用户输入，逻辑内核启动播放模式，将时间轴的用户输入，按照时间轴消耗即可。
断线其实是回放的变种，应用形态不一样，技术差不多，可以不驱动表现。
反外挂，帧同步的游戏结果是所有客户端一起说了算，算法一致性保证了大家的结果是一致的，可以简单使用少数服从多数的方式来判定谁用外挂，两方数量一致（或者差不多）的情形，可以使用部署在仲裁服务器上的逻辑内核来计算结果，以服务器为准。
注意事项
帧同步适用的情形：参与玩家数量不多（人数影响单个同步包的大小）
有利情形：各端需要同步的NPC数量众多、游戏逻辑运算量很大
大概就这么多，表达能力有限，感觉也没讲清楚，只是希望对你有所帮助。
