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写多人/联网游戏时使用。同步模型、延迟、断线、防作弊。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
做 Cocos Creator 多机型/多分辨率适配时使用。Canvas、Widget、安全区。
Cocos Creator 用 AssetBundle 做分包/远程资源时使用。加载、释放、依赖、缓存。
优化 Cocos Creator 渲染性能时使用。合批、图集、动静分离、Label。
给 Cocos Creator 原生包做热更新时使用。version manifest、增量、校验、回滚。
写 Cocos Creator 动效/动画时使用。tween、Animation、Spine、性能与清理。
做 Cocos Creator 大量条目列表时使用。虚拟列表、节点复用。
| name | game-netcode |
| description | 写多人/联网游戏时使用。同步模型、延迟、断线、防作弊。 |
| category | gamedev |
| tags | ["网络","同步","多人"] |
规则： 按游戏类型明确选择状态同步或帧同步，并在立项初期确定好权威端，后期切换代价极高。
为什么： 常见错误是用帧同步做 MMORPG——每帧广播全量输入，稍有延迟就全员卡顿；或者在格斗/RTS 里用状态同步，服务端每帧推送全局状态，带宽爆炸且客户端表现割裂。更隐蔽的错误是"临时先客户端权威，后面再改"，结果权威端逻辑散落到客户端每个角落，迁移时要全局重写。
怎么做：
规则： 伤害计算、金币增减、技能命中判定等影响游戏公平性的逻辑必须在服务端执行并校验，客户端只负责表现与预测，不能只靠客户端上报结果。
为什么： 最常犯的错是"客户端算出伤害 150，发消息给服务端说'我打了 150 伤害'，服务端直接扣血"。这是最经典的游戏外挂入口——改一行本地代码就能无限秒杀。即使是"只是 Demo"也会留下习惯，真正上线时来不及改。
怎么做：
MsgAttack{target_id, skill_id, client_tick}），服务端收到后自己算伤害、自己扣血、再广播结果。规则： 客户端必须做本地预测（降低操作延迟感），服务端必须做状态校正（保证一致性），远端实体必须做插值（消除抖动），三者缺一不可。
为什么： 只做预测不做校正，高延迟玩家的角色会在服务端和客户端持续撕裂，最终位置对不上；只做插值不做预测，玩家按下跳跃键需要一个 RTT 才能看到角色起跳，手感极差；什么都不做，100ms 延迟就已经让动作游戏完全不可玩。
怎么做：
// 客户端预测：立刻在本地执行输入
void OnPlayerInput(InputCmd cmd) {
ApplyInputLocally(cmd); // 立刻移动本地角色
pendingInputs.push_back(cmd); // 暂存等服务端确认
SendToServer(cmd);
}
// 服务端 ACK 后做 Reconciliation
void OnServerState(ServerSnapshot snap) {
// 回滚到 snap.tick 时刻，重放 snap.tick 之后的本地输入
RollbackTo(snap);
for (auto& cmd : pendingInputs) {
if (cmd.tick > snap.tick) ApplyInputLocally(cmd);
}
}
// 远端实体插值（不是本地玩家）
void UpdateRemoteEntity(float deltaTime) {
renderPos = Vector3.Lerp(renderPos, authorativePos, deltaTime * lerpSpeed);
}
规则： 网络游戏必须将断线重连作为一等功能设计，而不是事后补丁。服务端状态快照可随时还原，消息处理天然幂等，重连后能补全缺失的帧/事件。
为什么： 最常见的事故：断线重连成功，但服务端已经销毁了该玩家的战斗实体，客户端收到空数据崩溃；或者消息重发时，金币被加了两次——因为消息处理没有去重逻辑。另一个坑：帧同步游戏断线后无法快速追帧，重连要从第 0 帧开始 replay，追帧期间玩家干等几分钟。
怎么做：
msg_id，服务端去重表（TTL 5 分钟）防止重放。规则： 同步数据必须做增量差分、字段量化、AOI（Area of Interest）裁剪；同步频率按实体重要性分级，不对所有实体以最高频率广播全量状态。
为什么： 最常见的性能炸弹：100 个玩家的游戏，每帧把 100 个玩家的全量状态（位置、HP、所有 buff）广播给所有人——带宽是 O(N²) 的。50 个玩家时服务器还扛得住，200 人时直接打满带宽。量化（Quantization）也经常被忽略：用 float32 传位置精度远超需求，用 int16 传量化坐标可以砍掉一半带宽。
怎么做：
# 反例 — 客户端计算完伤害直接告诉服务端"扣多少血"
# client.py
damage = calc_damage_locally(my_atk, target_def) # 本地算
send_to_server({"type": "deal_damage", "target": enemy_id, "amount": damage}) # ❌ 外挂改这一行
# server.py
def on_deal_damage(msg):
target = get_entity(msg["target"])
target.hp -= msg["amount"] # ❌ 直接信任客户端上报的数值
broadcast_hp_update(target)
# 正例 — 客户端只发意图，服务端自己算伤害
# client.py
send_to_server({"type": "attack", "target": enemy_id, "skill": skill_id, "tick": local_tick}) # ✅ 只发意图
# server.py
def on_attack(msg, attacker):
target = get_entity(msg["target"])
skill = get_skill(msg["skill"])
# 服务端用权威数据计算
damage = calc_damage(attacker.atk, target.def_, skill.multiplier) # ✅ 服务端自己算
target.hp -= damage
broadcast_hp_update(target)
# 反例 — 每个 Tick 给每个玩家发所有实体的全量数据
def game_tick():
all_state = serialize_all_entities() # ❌ 全量，可能是几十 KB
for player in all_players:
player.send(all_state) # ❌ O(N²) 广播
# 正例 — 增量 + AOI 裁剪
def game_tick():
for player in all_players:
nearby = get_entities_in_aoi(player.pos, radius=150) # ✅ AOI 裁剪
delta = serialize_dirty_fields(nearby, since=player.last_ack_tick) # ✅ 只发变更字段
if delta:
player.send(delta)
player.last_ack_tick = current_tick