实现了一个AOI模块

在场景服务中,如果有一个人A的行为想要被其他人看得到,就必须将A的数据包进行转发给其他人。

最KISS的办法,就是直接把A的数据包直接在场景服务内组播。

但是在一个场景服务中可能有成百上千个人,如果直接在服务进程内进行广播,数据流量会大到一个很夸张的地步,至少以目前的网速来讲是不现实的。

因此,往往场景服务都为人物设计一个视野半径,即只将数据包转发给在我视野内的人,这样可以极大的降低数据的转发流量。

而AOI(Area Of Interest)正这样一个可以帮我们快速确定视野内有多少人的模块。

研究了一下,AOI最普遍的实现方式一般有两种。一种是十字链表法,一种是9宫格来实现的。

两种方式各有优缺点:十字连表在插入时,时间复杂度是O(n), 而9宫格的空间复杂的相对地图来讲空间复杂度是O(n)。

为了尽可能的高效,我最终使用9宫格的方式来实现

为了简化实现复杂度,在整个AOI空间中的人具有相同的视野(不存在近视眼:D), 这样我们就可以依赖一个事实,A能看到B,B就能看到A。

API设计如下:

struct aoi;
typedef void *(* aoi_alloc_t)(void *ud, size_t sz);
struct aoi *aoi_create(float region[2], aoi_alloc_t alloc, void *ud);
void aoi_free(struct aoi *aoi);
void aoi_leave(struct aoi *aoi, int id);
void aoi_move(struct aoi *aoi, int id, float coord[2]);
int aoi_detect(struct aoi *aoi, struct aoi_event **event);

aoi_create用于创建一个AOI空间,在创建时,你可以传入自定义的内存分配器来帮你实现一些特殊的需求。

aoi_free用于释放一个AOI空间,但是aoi_free并不负责释放struct aoi结构所占用的内存,需要由上层应用根据具体情况去释放struct aoi所占用的内存。

之所以这样设计,是因为考虑到将AOI库嵌入到一门含GC的语言中(比如lua),alloc所创建的内存是不需要显式释放的。

我们可以在手动管理内存语言(比如C)中创建和释放可能是这样的:

void *alloc(void *ud, size_t sz)
{
        (void)ud;
        return malloc(sz);
}
struct aoi *aoi = aoi_create(region, alloc, NULL);
aoi_free(aoi);
free(aoi);

而如果在自动内存管理的语言(比如lua)中可能是这样的:

struct aoi *aoi = aoi_create(region, (aoi_alloc_t)lua_newuserdata, L);
aoi_free(aoi);

因为lua_newuserdata创建的内存是由luaVM自己释放的,并不需要aoi_free来显式释放。

上层应用为每一个人(实体)分配一个惟一ID,在人物移动时调用aoi_move来更改坐标。

在调用aoi_move之后,aoi模块会将产生的事件,压入事件队列。

而aoi_detect函数则用来从事件队列中取出一个事件。返回1就代表返回了一个有效事件,如果返回0就代表没有事件返回。

所以一种典型使用方式是:

struct aoi_event *e;
aoi_move(aoi, id, coord);
while (aoi_detect(aoi, &e)) {
        //do anything you what
}

如果在调用aoi_move之后没有及时调用aoi_detect来取出事件,事件会被缓存直到下一次调用aoi_detect。

为了方便AOI模块嵌入其他语言或做成一个独立的服务存在,就必须要尽可能的减少aoi模块与上层模块的数据交互量。

AOI模块只向上返回‘进入’和‘离开’人物视野事件。

每次调用aoi_move只产生与上次结果相比的差集。即只返回此次移动新‘进入/退出’视野事件。

至于视野内的坐标移动,上层应用可以采用任意的处理方式,可以不需要AOI模块的参与,比如,为每一个人建立一个周围人列表,视野内移动直接转按周围人列表组播即可”

实现细节很简单:

将整个地图空间打成一个一个小格子,格子的精度需要根据具体情况来做权衡。格子过大,会导致视野内人数过多,组播时流量会增大,格子过小会导致人物频繁发生‘进入/离开’视野,同样增加数据通信流量。

每次移动时,根据当前所在坐标,半径三个元素,找到旧的视野范围A的格子。再根据新的坐标和半径找到新的视野范围B格子。然后求出A和B的差集。

再根据A和B的差集就可以产生,此次移动所产生的新的事件。



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