offheap майнкрафт что это
Описание читов для Minecraft
В этой статье мы попробуем перевести все английские значения читов для Майнкрафт на русский язык, потому-что каждый может скачать читы на Майнкрафт, но не каждый знает как пользоваться читом. Специально для Вас подробное описание всех функции читов, которые помогут вам понять что, где, и когда применять, какой палевный чит, а какой нет, как играть с читом на сервере Майнкрафт и не получить бан, вы узнаете, что такое KillAura, XRay, Fly, AimbotAura, ChestESP, NoSlowDown, FullBright, ClickAimbot и многое другое, все эти функции читов встречаются в самых известных и популярных читах таких как Aristois, Akrien, huzuni 1.12.2, Wolfram, Nova и конечно же самый лучший хакерский чит Flux B13, B11, B7, B8, также имеет набор этих функций.
Scaffold
Функция чита Scaffold позволяет быстро строится, возводить дома и сооружения, довольно популярный чит среди читеров строителей ловушек.
NoSeeEffects
Включив в чите NoSeeEffects, вы будете защищены от всевозможных отравлений и эффектов в Майнкрафт, с этой функцией вам не будут страшны различные зелья отравления, укусы пауков и все что имеет негативный эффект
AutoFish
По названию понятно, что AutoFish это автоматическая ловля рыбы, классная штука, когда на сервере Майнкрафт жесткое выживание, можно быстро пополнить свой запас еды, чтобы не получить урон от голода
ChestESP
ChestESP что-то наподобие XRay, показывает все сундуки в районе видимости, часто нубы не знают как заприватить дом в Майнкрафт и прячут сундуки под землей, с ChestESP вам всегда будет известно местоположения их сундуков
FullBright
Одна из лучших функций в читах Майнкрафт это FullBright, включив ее, станет светло как днем, даже в самых темных уголках карты, удобно использовать в шахтах, при добычи ресурсов, под водой и ночью, с FullBright невозможно запалиться, да и это не запрещено
NoSlowDown
Исследуя ад в Майнкрафте, каждый знает, идя по песку душ есть замедление действий, но с NoSlowDown ничего подобного не будет, вы можете есть, пить, ходить и даже бегать по песку душ без каких либо замедлений
NoWeather
Многих игроков Майнкрафт раздражает дождь, из-за которого возникают лаги игры, функция чита NoWeather выключает дождь со снегом на стороне лаунчера и не влияет на работу сервера Майнкрафт, а значит не запрещается
PlayerESP
Функция чита PlayerESP показывает всех игроков на карте, им не удастся спрятаться от вас, ни в шахтах, ни дома, ни под водой, вы будете всегда знать где они находятся
Tracers
Tracers тоже самое что и PlayerESP, но обнаруживает только лишь ближайших от вас игроков
NameTags
NameTags, покажет вам все ники игроков, которые будут видны из далека, благодаря ей вы будете в курсе местоположения ваших врагов и друзей
XRay самый популярный чит в Майнкрафте, нет такого игрока кто его не знает и все же: XRay это своеобразный рентген, который просвечивает карту, с помощью его можно найти залежи алмазов в шахте, угля, железа, золота, итд, вообщем все имеющиеся руды, отлично находит ресурсы с любого мода, включив XRay весь подземный мир будет как на ладони. Чит XRay можно скачать как отдельный мод
AimbotAura
Fly популярен в Майнкрафт не менее чем Aimbot, с включенным читом Fly можно летать по всей карте, строить высокие дома и замки, и конечно же иметь преимущество в PVP, только не попадайтесь админам, ведь летающий игрок, это явное палево. Кстати на серверах Майнкрафт всегда есть донат Fly и стоит он сущие копейки, так что решать только вам, читирить или донатить
AntiKnockBack
AutoBlock
LeftClick
AuraWalls
ClickAimbot
Бывают случаи, когда копаешь в шахте с таким увлечением, что даже не заметил, что к тебе кто-то подобрался со спины и начал бить, ты начинаешь в панике крутиться, но как на зло не можешь его увидеть, включив чит ClickAimbot ты не попадешь в просак, он моментально развернет тебя лицом к игроку нанесшему по вам удар
Criticals
AutoDisconnect
AutoDisconnect отличная функция чита, как во время PVP, так и в повседневной жизни, Чит AutoDisconnect автоматически выкинет вас с сервера Майнкрафт, если осталось мало сердец жизни, тем самым спасет ваши вещи
AutoSoup
NoInvisibleAura
Используя чит Киллаура, не забудьте включить и чит NoInvisibleAura, его функция заключается в том, что KillAura не будет наносить удары по невидимкам, спасет от бана, если следит за вами админ, да и нубы, напившись зелья невидимости, не будут стучать админам на то, что вы их били не видя
AutoSword
Держите всегда включенный безпалевный чит AutoSword, при первом ударе по вам AutoSword автоматически вставит меч в вашу руку, а с сочетанием с читом ClickAimbot, вы вовремя реагируете и убьете противника
BowAimbot
Чит BowAimbot аимбот для лука в Майнкрафте, найдите цель, возьмите лук в руку и с помощью BowAimbot точной авто-наводкой уложите нуба
FastBow
FastBow чит Майнкрафт на быструю стрельбу из лука и лучшее дополнение к BowAimbot, вы только представте что можно натворить на сервере!
ArrowBlock
ArrowBlock чит который защитит вас от стрел, конечно он не срабатывает на 100% авто защита от стрел 50/50 вам обеспечена
MobAura
Чит MobAura это тоже самое что и KillAura только для мобов, со включенным читом MobAura, нужно отправляться в ад и толпами мочить свинозомби, набирая очки опыта
NoHurtCam
NoHurtCam отключит покачивания камеры, из-за которой у многих игроков Майнкрафт кружится голова
AntiFire
Чит AntiFire защитит вас от любого типа огня, плюс чита AntiFire заключается в том, что визуально вы будете гореть, вот только урона от него не будет, AntiFire отличная защита от огня
Regen
Regen восстановит ваше здоровье ХП, если оно упало до критической отметки практически моментально
QuakeAura
Чит QuakeAura это AimBot для мини игры Quake в Майнкрафте, мочи всех и в побеждай
EnemyAura
EnemyClickAimbot
EnemyClickAimbot — спаренная функция читов EnemyAura и ClickAimbot, два в одном
AutoArmor
Полезный чит в Майнкрафте AutoArmor, который, автоматически заменит на вас поврежденную броню на новую, естественно нужно иметь запасной комплект брони в инвентаре
SmallKnockback
SmallKnockback чит на анти-отдачу при ПВП, он такой же мощный как AntiKnockback и имеет теже функции
AutoSign Menu
Написав любой текст на табличку с включенной функцией AutoSign, вы сможете ставить таблички по всей карте, на которых у же будет написан ваш текст
InstantMine
Для шахтеров и читеров Майнкрафт, был создан специальный чит InstantMine, с ним можно быстро ломать блоки в шахте, добывая ресурсы или ломать чей-то дом если он не бес привата, а для того чтобы не сломали ваш дом с читом InstantMine или без, нужно знать Как заприватить дом в Майнкрафте, зная как приватить, ваш дом всегда будет в целости и сохранности
CreativeNuker
Запустите чит CreativeNuker, выделите область и разом сломайте все блоки в выделенном радиусе
MagicCarpentNCP — Scaffold
MagicCarpentNCP позволяет быстро ставить блоки под себя, унося вас вверх
FreeCam
FreeCam позволяет выйти из своей оболочки и осмотреться вокруг, заглянуть за угол или зайти в чужой дом, другие игроки ничего не заподозрят.
Разница между «on-heap» и » off-heap»
Ehcache переговоры о на кучи и кучи памяти. В чем разница? Какие Арги JVM используются для их настройки?
6 ответов
хранилище на куче ссылается на объекты, которые будут присутствовать в куче Java (а также подлежат GC). С другой стороны, хранилище вне кучи ссылается на (сериализованные) объекты, которые управляются EHCache, но хранятся вне кучи (а также не подлежат GC). Поскольку хранилище вне кучи продолжает управляться в памяти, оно немного медленнее, чем хранилище в куче, но все же быстрее, чем хранилище дисков.
внутренние детали, связанные с управлением и использованием вне кучи магазин не очень очевиден в ссылке, размещенной в вопросе, поэтому было бы разумно проверить детали Терракотовый BigMemory, который используется для управления хранилищем вне диска. BigMemory (хранилище вне кучи) должно использоваться, чтобы избежать накладных расходов GC в куче, которая составляет несколько мегабайт или гигабайт. BigMemory использует адресное пространство памяти процесса JVM через прямой ByteBuffers которые не подлежат GC в отличие от других собственных объектов Java.
обычно все временные объекты, которые вы выделяете, управляются сборщиком мусора java. Хотя виртуальная машина выполняет приличную работу по сбору мусора, в определенный момент виртуальная машина должна сделать так называемый «полный GC». Полный GC включает сканирование полной выделенной кучи, что означает, что паузы/замедления GC пропорциональны размер кучи приложений. Поэтому не доверяйте никому, кто говорит вам: «память дешева». В java потребление памяти снижает производительность. Кроме того, вы можете получить заметные паузы, используя размеры кучи > 1 Гб. Это может быть неприятно, если у вас есть какие-либо вещи, близкие к реальному времени, в кластере или сетке процесс java может перестать отвечать и быть удален из кластера.
одним из решений этих требований к памяти является «разгрузка» частей объектов в кучу, отличную от java (непосредственно выделенную из ОС). К счастью, Ява.nio предоставляет классы для прямого выделения / чтения и записи «неуправляемых» кусков памяти (даже сопоставленных с памятью файлов).
таким образом, можно выделить большое количество «неуправляемой» памяти и использовать ее для сохранения объектов. Чтобы сохранить произвольные объекты в неуправляемой памяти, наиболее жизнеспособным решением является использование Сериализация. Это означает, что приложение сериализует объекты в память offheap, позже объект можно прочитать с помощью десериализации.
размер кучи, управляемый Java VM, может быть небольшим, поэтому паузы GC находятся в миллисах, все счастливы, работа выполнена.
понятно, что производительность такого буфера кучи зависит в основном от производительности реализации сериализации. Хорошие новости: по какой-то причине FST-сериализация происходит довольно быстро :-).
Edit: для некоторых сценариев можно выбрать более сложные алгоритмы сбора мусора, такие как ConcurrentMarkAndSweep или G1 для поддержки больших куч (но это также имеет свои пределы за пределами кучи 16GB). Существует также коммерческая СПМ с улучшенным «беспаузным» GC (Azul).
куча-это место в памяти, где живут динамически выделенные объекты. Если вы использовали new тогда это на куче. Это в отличие от пространства стека, где живет стек функций. Если у вас есть локальная переменная, то эта ссылка находится в стеке. Куча Java подлежит сбору мусора, и объекты могут использоваться напрямую.
хранилище Ehcache вне кучи удаляет ваш обычный объект из кучи, сериализует его и сохраняет его в виде байтов в куске памяти что EHCache управляет. Это как хранить его на диске, но он все еще в ОЗУ. Объекты не используются непосредственно в этом состоянии, они должны быть десериализованы в первую очередь. Также не подлежит сбору мусора.
Использование разделяемой памяти в Java и off-heap кеширование
На прошлой неделе состоялся успешный эксперимент по запуску нового решения для download-сервиса. Один достаточно скромный сервер (2 x Intel Xeon E5620, 64 GB RAM) под управлением Java-приложения собственной разработки принял на себя нагрузку восьми Tomcat’ов, обслуживая более 70 тысяч HTTP-запросов в секунду общей пропускной способностью 3000 Mb/s. Таким образом, весь трафик Одноклассников, связанный с пользовательскими смайликами, обрабатывался одним сервером.
Вполне естественно, что высокие нагрузки требовали нестандартных решений. В цикле статей о разработке высоконагруженного сервера на Java я расскажу о проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, и о том, как мы их преодолели. Сегодня речь пойдет о кешировании изображений вне Java Heap и об использовании Shared Memory в Java.
Кеширование
Поскольку тянуть изображения на каждый запрос из хранилища — не вариант, а о хранении картинок на диске не может быть и речи (дисковая очередь станет узким местом сервера гораздо раньше), необходимо иметь быстрый кеш в памяти приложения.
Shared Memory
Теперь созданный объект-файл надо отобразить в адресное пространство процесса и получить адрес этого участка памяти.
Способ 1. Легальный, но неполноценный
Воспользуемся Java NIO API:
Самый главный недостаток этого метода заключается в том, что нельзя отображать файлы размером более 2 GB, что и описано в Javadoc к методу map: The size of the region to be mapped; must be non-negative and no greater than Integer.MAX_VALUE.
Работать с полученным участком памяти можно либо стандартными методами ByteBuffer’а, либо напрямую через Unsafe, вытащив адрес памяти с помощью Reflection:
Публично доступного метода unmap у такого MappedByteBuffer’а нет, однако есть полу-легальный способ освободить память без вызова GC:
Способ 2. Полностью на Java, но с использованием «тайных знаний»
Такой механизм будет работать как в Linux, так и под Windows. Единственный его недостаток — отсутствие возможности выбора конкретного адреса, куда будет «замаплен» файл. Необходимость в этом может возникнуть, если в кеше присутствуют абсолютные ссылки на адреса памяти внутри этого же кеша: такие ссылки станут невалидными, если отобразить файл по другому адресу. Выхода два: либо хранить относительные ссылки в виде смещения относительно начала файла, либо прибегнуть к вызову нативного кода через JNI или JNA. Системные вызовы mmap в Linux и MapViewOfFileEx в Windows позволяют задать предпочитаемый адрес, куда «замапить» файл.
Алгоритм кеширования
Вся память разделяется на сегменты одинакового размера — корзины хеш-таблицы, по которым равномерно распределяются ключи. В самом простом виде
Итак, сегмент. Он состоит из области индекса и области данных. Индекс представляет собой упорядоченный массив из 256 ключей, сразу за которым идет такой же длины массив из 256 ссылок на значения. Ссылка задает смещение внутри сегмента на начало блока данных и длину этого блока в байтах.
Скорость работы
Offheap майнкрафт что это
Акт первый, технический
В назначенный час я встретился со своим интервьюером. Собеседование выглядело “добротным” и стандартным в заданной проф. области, оттого местами скучным. Было много задач на ревью кода и обсуждения специфики языка, в частности:
Ревью кода. Разнообразные задачи от Spring до concurrency.
Spring до concurrency. Вопросы по Spring оказались весьма тривиальными, входящими в подборку “ТОП-25 вопросов по Spring” (скоупы бинов, виды прокси и т. д.). Можно ли такими вопросами действительно проверить понимание и опыт использования Spring? Сомнительно.
Транзакции. ACID. Уровни изоляций. Как устроена работа в Spring? Несомненно, данный топик поражает своей новизной. Почему бы не отойти от заученной статьи с Википедии (которая читается 5 минут) и стандартных вопросов как будто бы про транзакцию (а на самом деле про прокси в Спринге), не мучить Senior+ кандидата выученными статьями, а поговорить о необходимости транзакций, архитектурных подходах и сопутствующих темах? Тем более вы рекомендуете к прочтению книгу “Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / Мартин Клеппман”, где тема БД, транзакций и прочего раскрыта очень хорошо.
Базовая теория потоков (какими потоками оперирует Java, почему, есть ли альтернативы в Java или других JVM-based языках, их плюсы и минусы).
Методы поиска deadlock и livelock с различными UI тулами или без них (только терминал, только хардкор). Для кандидатов уровня ниже можно просто дать на ревью thread dump.
Если уж дошли до java.util.concurrent, то вместо вопроса, что за зверь ConcurrentHashMap, давайте посмотрим на изменение подхода к ее реализации в разных версиях JVM и поразмышляем о причинах. Также можно обсудить “диковинные” коллекции в виде зоопарка очередей и, к примеру, skip lists (заодно проверив теорию алгоритмов).
Думаю, для “бесплатного” списка тем достаточно)
Вопрос со звездочкой. Так как перед собеседованием я прочитал подборки “Топ-50 вопросов по Java, Spring и т. д”, получаю вопрос повышенной сложности со следующими входными данными: Есть сервис, работающий с Third-party сервисом. Также данный сервис работает с реляционной базой, в частности Postgres. В какой-то момент сервис начинает тормозить. Каков алгоритм моих действий? Последовательность моих рассуждений:
Интервьюер отвечает, что с латенси все в порядке, поэтому я предлагаю проверить метрики JVM, в том числе GC (могли увеличиться паузы на stop-the-world).
Переходим к вопросам о том, что же делать, если проблема в медленных ответах third-party системы. Предлагаю следующий алгоритм решения:
Письмо ответственным за систему с подробным описанием проблемы
Использование сircuit-breaker на нашей стороне, дабы ограничить кол-во запросов к данной системе.
К сожалению, я не сказал того, что хотел услышать интервьюер. Как именно следует решать такие проблемы с точки зрения Тинькофф, для меня осталось загадкой. На этой грустной ноте начался второй этап собеседования.
Акт второй, coding
При подготовке к собеседованию я внимательно изучил описание процесса и выделил два важных для себя момента:
Не используйте для созвона телефон: Вы будете много кодить в онлайн-IDE, рисовать схемы и общаться с интервьюером.
В данном случае в алгоритмической секции используются облегчённые задачи по кодированию, нацеленные на умение использовать простые структуры данных, а не на эффективную реализацию алгоритмов.
В начале собеседования интервьюер сообщил, что меня ждут 2 задачи, и время я должен рассчитывать сам.
После этого мне было предложено пошарить мой монитор, чтобы решать задачу в удобной для себя IDE. К такому повороту я готов не был, поэтому, сославшись на их регламент, попросил предоставить ссылку на online-IDE. К такому повороту, как оказалось, готов не был уже интервьюер, и ему пришлось достаточно долго настраивать редактор.
Первой оказалась задача на поиск одинаковых элементов в 3 отсортированных массивах с использованием O(1) памяти. Решения я не знал, но рассуждал вслух, предлагая оптимальные по времени, но не по памяти, решения. В процессе раздумий появилось решение на основе 3 указателей, оптимальное с точки зрения времени и памяти. Решение было реализовано, код запустился (как оказалось, выбранный редактор очень медленно запускает код) и в целом задача была решена.
Честно говоря, мне как собеседуемому, хотелось бы видеть более стандартизированный процесс интервью без вводящих в заблуждение оценочных фраз.
Акт третий, мой любимый. System design
Приглашение на System design секцию стало для меня сюрпризом, поэтому я допустил две ошибки: выбрал не совсем удачное для себя время интервью и не уточнил, какой редактор для проектирования будет использоваться (казалось, что на первой встрече был упомянут Google Draw).
На интервью было предложено спроектировать Messenger (стандартный дизайн для FAANG собеседований). Решать задачу я собирался по удобной для себя схеме:
Расчет объема данных и ожидаемой нагрузки
HLD (High Level Design)
Возможно, обсуждение API, схемы БД
Уже после этого интервью мне понадобилось зайти в чат приложения Тинькофф, и он сразу напомнил мне о заключительном этапе. Почему? Потому что чат постоянно терял связь с сервером по причине его недоступности. Здесь я понял, что был прав и от меня действительно требовался монолит в 3-х квадратах…
Заключение
Так почему же получилось “как всегда”? Конкретно на этапах, характерных для FAANGa, я выделил для себя несколько причин:
Собеседующие не были готовы вести такие собеседования. Они перебивали, не давали закончить мысль, вводили где-то в заблуждение.
Ни на одном этапе не был соблюден тайминг. Все этапы длились на 10-15 минут больше запланированного. (хотя на встрече с hr, было предложено ставить этапы друг за другом, но для себя я просил получасовой перерыв)
Во время интервью не было никакого сопровождения от HR, кроме начальной ссылки и назначения собеседований (к этому, конечно, тоже были вопросы, но это отдельная тема).
Не было знакомства с инструментами, которые использовались во время интервью
Хочется верить, что описание моих впечатлений окажется полезным и, возможно, поможет что-то улучшить. Мои предложения:
Заранее определиться с редактором для кодинга (если это будет online редактор, то высылать кандидату ссылку заранее, чтобы он мог поработать с редактором и настроить его под себя).
Предупреждать о том, какой именно редактор будет использоваться для System design, чтобы кандидат мог потренироваться. Все редакторы очень разные, и на своем опыте могу сказать, что привыкнув к популярным googleDraw и excilaryDraw, мгновенно переключиться на Sketch Tool было весьма тяжело.
Если вы стремитесь к распределенной архитектуре (судя по рекомендации книги “Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / Мартин Клеппман”, это именно так), то стоит придерживаться её принципов и на System Design секции. Кроме того, в рекомендации можно добавить ссылку на книгу System Design Interview – An insider’s guide (часто идёт в паре с рекомендованной вами).
Записывать этапы интервью для прояснения спорных ситуаций и получения второго мнения (если, конечно, вы не исходите из того, что собеседуемый заведомо неправ).
Если процесс интервью и вопросы являются тайной, то ввести NDA для собеседующихся.
Надеюсь, что эта статья будет полезна тем, кто собирается пройти собеседование в Тинькофф, а также компаниям, которые собираются внедрять похожие практики проведения интервью.
Использование разделяемой памяти в Java и off-heap кеширование
Вполне естественно, что высокие нагрузки требовали нестандартных решений. В цикле статей о разработке высоконагруженного сервера на Java я расскажу о проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, и о том, как мы их преодолели. Сегодня речь пойдет о кешировании изображений вне Java Heap и об использовании Shared Memory в Java.
Кеширование
Поскольку тянуть изображения на каждый запрос из хранилища — не вариант, а о хранении картинок на диске не может быть и речи (дисковая очередь станет узким местом сервера гораздо раньше), необходимо иметь быстрый кеш в памяти приложения.
Shared Memory
Теперь созданный объект-файл надо отобразить в адресное пространство процесса и получить адрес этого участка памяти.
Способ 1. Легальный, но неполноценный
Воспользуемся Java NIO API:
Самый главный недостаток этого метода заключается в том, что нельзя отображать файлы размером более 2 GB, что и описано в Javadoc к методу map: The size of the region to be mapped; must be non-negative and no greater than Integer.MAX_VALUE.
Работать с полученным участком памяти можно либо стандартными методами ByteBuffer’а, либо напрямую через Unsafe, вытащив адрес памяти с помощью Reflection:
Публично доступного метода unmap у такого MappedByteBuffer’а нет, однако есть полу-легальный способ освободить память без вызова GC:
Способ 2. Полностью на Java, но с использованием «тайных знаний»
Такой механизм будет работать как в Linux, так и под Windows. Единственный его недостаток — отсутствие возможности выбора конкретного адреса, куда будет «замаплен» файл. Необходимость в этом может возникнуть, если в кеше присутствуют абсолютные ссылки на адреса памяти внутри этого же кеша: такие ссылки станут невалидными, если отобразить файл по другому адресу. Выхода два: либо хранить относительные ссылки в виде смещения относительно начала файла, либо прибегнуть к вызову нативного кода через JNI или JNA. Системные вызовы mmap в Linux и MapViewOfFileEx в Windows позволяют задать предпочитаемый адрес, куда «замапить» файл.
Алгоритм кеширования
Вся память разделяется на сегменты одинакового размера — корзины хеш-таблицы, по которым равномерно распределяются ключи. В самом простом виде
Итак, сегмент. Он состоит из области индекса и области данных. Индекс представляет собой упорядоченный массив из 256 ключей, сразу за которым идет такой же длины массив из 256 ссылок на значения. Ссылка задает смещение внутри сегмента на начало блока данных и длину этого блока в байтах.
Скорость работы
MineCraft and Off Heap Memory
Join the DZone community and get the full member experience.
MineCraft is a really good example of when off heap memory can really help.
The test
I used the following test for starting minecraft server from a seed from scratch which is a particularly expensive operation for the server.
Standard MineCraft
There is two particularly expensive things it does
The high pause times are partly due to having to manage the large objects.
Off heap MineCraft
There is still some premature promotion i.e. further improvements can be made but you can see that the application is spending.
Conclusion
Using off heap memory can help you tame you GC pause times, especially if the bulk of your data is in simple data structures which can be easily abstracted. Doing so can also help reveal other simple optimisations you can do to improve the consistency of your performance.
Как не нужно писать большие сервера
Те, кто мог видеть мою прошлую статью (а она довольно related к данной теме), знают, что вот уже больше полутора лет я разрабатываю собственную реализацию сервера Minecraft, рассчитанную, в первую очередь, на высокие нагрузки. Тем не менее, в своей работе мы используем так же и стандартный сервер (Bukkit) для нескольких мини-серверов, просто чтобы было разнообразие. И вот, столкнувшись с очередной версией сервера, которая стала раз в 5 хуже предыдущих, я уже не выдержала, и решила написать эту статью.
Статья больше похожа на рассказ, чем на обучающий материал, так что вряд ли вы почерпнете из неё полезных навыков кодинга, но, надеюсь, кому-то она покажется интересной или даже полезной. Но если вы ходите увидеть кучу кода и примеров, то не открывайте статью, она не об этом. Об этом, надеюсь, будет следующая статья.
Вам не нужно знать ничего о майнкрафте и особенно о его сервере, в данной статье я хочу просто рассказать, как работает оригинальный сервер Minecraft, а так же его «обвязка» — Bukkit, рассказать, почему такая система не работает и не должна. Я не претендую на идеальные знания о разработке серверов и не утверждаю, что мой сервер написан правильно и лучше всех. Я просто делюсь своим опытом, основанным на двух годах работы с сервером от всем известной Mojang и на полутора годах разработки своего сервера. Вся представленная здесь информация является моим личным мнением, а статья предназначена для расширения кругозора или даже обучения и может быть интересна как новичкам, так и продвинутым профессионалам.
Вы спросите, в чем же тут проблема? Так многие делают: основная логика приложения в одном потоке, это очень удобно программировать, не нужно заботиться о синхронизации и прочих проблемах параллельных приложений. Проблема тут в том, что если на сервере больше 40 человек, вместо стандартных 20 циклов он делает уже 15, если 70 человек, то 10, если 100 — то проседает до невероятных значений. Это при том, что у меня вообще-то мощный 6-ядерный Core i7 и 64Gb оперативной памяти! И куда мне теперь деть эти ресурсы, если из 12 потоков заняты от силы два?
Не буду пустословить, приведу пример:
На сервере 223 игрока, при этом радиус видимости выбран достаточно маленький, в памяти находится 46577 чанков, 524 «срочных» блока, 87 блоков редстоуна и поршней, 11240 Entity предметов, 4274 Entity животных, 19 тележек и лодок, 717 других Entity, игроки, которые тоже являются Entity и требуют соответствующей обработки.
Количество тайлов и обновлений света мой сервер не выводит в информации (мне это не нужно), но можете поверить, их много.
Одна лишь обработка животных ужасно тяжелый процесс — они регулярно выполняют поиск пути, поиск других Entity вокруг, у них есть AI (в последних версиях довольно продвинутый), поэтому обработать 4 тысячи животных — уже большая работа.
Обойти 3 миллиона блоков (примерно столько обрабатывается случайных блоков при таком количестве чанков) — тоже не тривиальная задача.
И всё это нужно успеть сделать за 50 миллисекунд, иначе все начнет тормозить, ведь скорость рассчитывается в циклах. Если сервер делает меньше циклов в секунду, чем должен, то, например, мобы начинают ходить медленно и рывками. Плюс расчётов в циклах очевиден — если сервер подвиснет или произойдёт огромная сборка мусора (сервер ведь на Java), то не получится так, что тележка, едущая на полной скорости на следующем цикле превратится в быстро движущийся маленький объект, и придётся рассчитывать её движение по более сложным алгоритмам.
При этом есть ещё и Bukkit!
Bukkit — это такой «враппер» для ванильного сервера. Он добавляет API для создания плагинов, он супер-удобен для разработчиков плагинов и сделан действительно качественно. Но, грубо говоря, всё становится только хуже. Если игрок присылает пакет, что он немного сдвинулся или повернул голову… создаётся событие и посылается по всем плагинам, которые его обрабатывают. А при этом функция обработки движения и так довольно сложная. При ломании блока или установке происходит то же самое, а так же при около сотни других действий, которые создаёт игрок или сам сервер, включая махание рукой, смена состояния редстоуна, перетекание воды, спавн моба, AI, тысячи их… То есть, как бы система хорошая, но создаёт кучу дополнительных вызовов при обработке всего.
К счастью, некоторые разработчики плагинов научились вытаскивать тяжелую логику своих плагинов в отдельный поток. Яркими и хорошими примерами служат плагины OreObfuscator и Dynmap. Первый «чистит» посылаемые игроку блоки от лишних данных, чтобы игрок не мог читами смотреть сквозь стены. Он делает это в отдельном потоке, складывая пакеты в очередь и обрабатывая их отдельно от логики сервера. Второй генерирует динамическую карту для браузера, тоже очень качественно сделан. В общем, хвала им, что не нагружают основной поток ещё сильнее.
Так же есть плагин, который уменьшает количество вещей, которые обрабатывает сервер за цикл. Объединяет лежащие рядом предметы, выгружает мобов, ограничивает обработку чанков. Это очень круто, ни один сервер не обходится без этого плагина — NoLagg.
Как делать правильно (по-моему)
Мы долго мучились со всем этим, когда полтора года назад наш онлайн вырос до 100 человек, а скорость работы просела до 0.5-1 цикла в секунду. Мы пытались делать оптимизации сервера, правили код, пытались убрать как можно больше лишнего, изменили в некоторых местах работу не по циклам а по секундам (например, в печи. В Bukkit это потом тоже добавили… через несколько месяцев). В конце концов мы достигли ужасной нестабильности сервера и решили плюнуть на всё это.
Единственным вариантом, который сможет обеспечить нам комфортный онлайн такого количества игроков, какой мы хотели, был масштабируемый сервер. Не думаю, что нужно объяснять, что поток у процесса сущность не масштабируемая, может работать только на одном ядре процессора одновременно и его производительность ограничена производительностью ядра. Ядра в процессорах сейчас довольно производительные, но и работы много, да и процессоры сейчас делают многоядерными, не то время, чтобы не делать что-то многопоточным.
Разделить уже существующий сервер на несколько потоков не представляется возможным. Многопоточное программирование — штука тонкая, сложная, требующая большого знания кода, с которым работаешь, и в существующее приложение практически не встраиваемая. Код надо писать с нуля.
Так родился сервер, в основе которого было заложено как можно больше потоков: мир делится на куски по 64х64 чанка и каждый такой кусок обрабатывает чанки в одном потоке, один поток для обработки срочных блоков, один поток для редстоуна и поршней, один поток для мобов, один поток для предметов, один поток для тележек, один поток обрабатывает другие Entity и прочую информацию о мире, один поток пересчитывает свет, четыре потока по разным частям света сохраняют мир на диск, один поток рендерит карту, один поток занимается обслуживанием сервера и команд консоли, обновляет статистику. Для игроков используется система, которая позволяет обработку пакетов ставить либо на отдельный поток для каждого игрока, либо на пул потоков, либо на отдельные потоки для каждого игрока. При этом всё можно разделить на ещё несколько потоков: обрабатывать один и тот же тип объектов хоть в 20 разных потоках. А так же Netty (NIO) в качестве сетевого движка, в отличии от стандартного I/O.
Разработка стабильной версии такого сервера, не обладающего всем функционалом, стоило примерно 8 месяцев работы одной меня без обладания опытом. Весь код рассчитан на асинхронный доступ ко всем данным. Но оно того стоило — совсем недавно мы поставили рекорд в 559 человек, которые не просто стояли в одном месте, лагали и снимались на фрапс, а проходили очень большой ивент с редстоуном, и при этом чувствовали себя комфортно.
Мораль сей басни такова: если вы рассчитываете на то, что ваш проект будет хоть сколько-нибудь популярным и думаете, что хоть чуть-чуть теоретически возможно, что на сервере будет хоть сколько-нибудь много человек… не поскупитесь на создание масштабируемой архитектуры.
Жду ваши гнилые помидоры, предложения по улучшению этой статьи, а так же предложения по тому, что бы вы хотели увидеть в следующей статье, которая когда-нибудь будет.
Поток мыслей может содержать орфографические ошибки, т.к. писалось на одном дыхании.