某百万DAU游戏的服务端优化工作

作者：水风 本文首发知乎
https://zhuanlan.​zhihu.​com/​p/​341855913

现在在一款百玩DAU的游戏项目中工作，由于怕玩家找上来聊一些非技术的工作，就不报名字了，只讨论技术问题。

我们游戏是一款基于skynet的通服游戏，开房间的游戏架构，预计单服可承载60w同时在线。

游戏目前已经上线两年了，上线后我们做了不少服务端优化的工作。

这篇文章主要介绍游戏服务端优化的一些方法，主要以介绍思想为主，为了举例更容易理解，很多实现思路并不是我们游戏的，这里也是作为例子说明。

1、所有的代码都要能热更

所有的程序员都写过bug，bug是难免的，但是我们可以尽量降低bug对玩家的影响。

而当代码上线后，若发现bug，为了不影响玩家体验，不能通过重启只能通过热更去修复。

我们在skynet的基础上，做了多种热更方案，基本上能保证所有的代码都能被热更。而且，可热更，是我们新开发功能时的一个必须考虑的事情。

我们基于skynet、lua和服务端架构，做了以下热更方案：

• sharedata.​update，热更策划配置表。（skynet​支持）
• lua​模块的热更：我们在玩家逻辑中，将状态统一放在一个数据模块中，将逻辑放在其他模块。这样，逻辑模块就可以被随时替换。在​skynet​中通过​cache.​clear()清理缓存代码，然后将所有的玩家服务的指定逻辑模块替换即可。
• service​滚动更新：若一个​service​是不断销毁并且不断创建新的，就可以使用这种方案。比如一场战斗的房间，或者玩家​service​在玩家登陆时创建玩家登出后销毁（我们其实是有内存池的，但是可以通过清空内存池并且回收现有的服务）。在​skynet​中通过​cache.​clear()清理缓存代码即可，新的​service​会自动使用新的代码。这个更新方案有个坏处，就是无法实时的立刻更新已创建的​service，而新的​service​会立刻生效。
• 进程级别的重启或滚动更新：若进程重启不会影响到整体游戏集群，那么可以通过重启进程来更新代码。比如我们的登陆服务器，可以先通过负载均衡器将流量从某一个登陆服转给其他的，然后等没有流量后重启，然后依次重启其他的。玩家逻辑进程也是如此，可以先不在分配新玩家登陆某玩家进程，然后将当前进程玩家迁移到其他进程，然后重启之，依次执行滚动更新即可。
• inject：skynet也支持了替换某函数，所以可以通过写一个新的函数替换老的函数。此方案理论上可以热更所有代码，但inject代码写起来麻烦一些，尤其是很长的函数。
  

通过以上热更方案，基本能覆盖全部情况。

一般只有我们发现只能通过inject但想修改的函数非常长或者修改非常复杂觉得不稳妥的时候，我们才会去通过重启修复线上问题（此情况在我们游戏中极少）。

2、尽量详尽的日志

完善的日志非常重要，为处理线上问题定位线上bug提供基础，也为运营查问题提供支持。此外，也可以将日志用于下文要说的监控和报警。

日志这东西，不用时没感觉，用的时候就后悔：为啥不在这里加一条日志，为啥不把这个信息打印出来。

如何记录日志，没有一个统一的标准，我这里说一下我的经验和思考，这里主要介绍非战斗逻辑的日志。

哪些地方写日志：

• 玩家一个行为对玩家状态产生改变，这个逻辑期间至少一条日志。
• 玩家某些行为投放物品，一般投放前。
• 一些重要的状态切换，比如一个战斗房间由准备进入开战状态。
• 任何错误和异常，都需要加一条错误日志，防御性编程检测到错误也需要。
  

日志信息，日志需要记录什么：

• 日志的基本业务描述，一般几个关键字。比如投放武器
• 逻辑涉及的上下文关键信息。比如投放武器的 武器信息，比如武器所属的玩家ID
• 其他信息，比如服务端进程信息、时间戳、日志所属entity等。
  

日志等级常见的又debug、info、error、fatal。一般表示的含义是：

• debug：开发环境打印，线上环境不打印。一般用于程序开发。（这里有个坑，debug日志一般的实现是线上进行过滤，但这个函数的参数还是会执行，所以如果是超级长的字符串操作要注意性能问题）
• info：线上环境打印，我们说的日志大部分都是这个级别。
• error：和log类似，只是是错误信息。一般是业务预期内的错误，不会影响系统正常运行。
• fatal:业务预期外的错误，表示这类错误信息需要开发人员去关注和排查。
  

对于战斗，最好的方案是回放录像，日志一般是次选项。

3、监控和报警

通过监控，我们要对线上服务器的情况尽量的了解，并且能提前发现问题，防止问题扩大化后才知道。报警和监控相辅相成，监控到异常后，马上报警，我们就能立刻对线上问题进行处理。

我们用到的监控/报警有：

• 慢响应：监控客户端请求的平均响应速度，一般能整体评估游戏服务器是否有卡顿。
• FATAL日志：有些特殊情况需要马上通知开发人员，比如服务器开服失败等，服务端会打印FATAL日志。这时候就需要报警通知。
• 线上​traceback：一般用脚本写的服务端逻辑，都会有一些线上​traceback，这个是需要重点关注的问题。发现有​trace​就需要去确认​traceback​的影响，若影响玩家功能需要热更修复。
• 投放监控：我们游戏对物品投放也有监控，防止玩家因为某些bug可以刷某类物品。由策划对每类物品设置一个报警上限，玩家当日获取此类物品超过阈值会通知到我们。我们会去检查玩家行为看是否符合预期。
• 玩家行为监控：除了物品获取，也有些玩家行为需要监控。比如我们游戏中每天打悬赏令的次数，按照策划的设计每天不会太多。超过某个数量说明可能有问题，需要人工审查。
• 服务端性能监控：我们会监控单点服务cpu使用率，skynet中一个服务只使用一个线程，单点服务cpu占用上限是一个核，所以比较容易出现问题。我们若发现单点服务的cpu使用率超过阈值，就会报警，可以提前进行性能优化。
• 服务端机器监控：监控机器、数据库的硬件信息，比如cpu、内存等。超过阈值进行报警。
• 阿里云费用监控：对按量付费的项目，我们会对其进行监控，若某一天的消费超过某一阈值，则进行报警。
  

总之，通过监控以及与之对应的报警，能提前发现线上问题，降低影响。大事化小，小事化无。

4、容错：保底逻辑

大型分布式集群必须要考虑容错问题，容错分为几个层面：

• 架构容错（机器宕机、进程crash）：主要通过消除单点等方式，后文会介绍。
• DB等Saas服务卡顿/闪断：做好断线重连、重试等容错逻辑。
• 逻辑容错：有些逻辑系统中难免出现异常、bug或者超出预期的情况，在服务端中，对于这些问题尽量写一些保底逻辑，当出现问题时，能降低问题造成的影响。
  

下面主要介绍一下逻辑容错的相关情况：

• 系统异常：某些非核心服务出现异常（卡死、crash、网络中断）可以之关闭异常服务，保证系统整体正常运行。
• bug：比如某款游戏中的反外挂逻辑特别复杂，有时候会因为改动了某些战斗机制造成外挂的误判，把正常玩家判为外挂玩家，这种bug比较难完全避免并且会造成大规模玩家封号等较大的影响。因此，可以增加了一个保底逻辑，每小时因外挂封号的玩家数量超过一个阈值以后，就不再直接封号，而是报警并且把这些玩家记录下来，去人工检查后确认是否有问题，有问题再人工操作封号。这个保底逻辑一方面可以报警让我们快速发现外挂检测bug，另一方面即使出现了bug也能降低影响人数。
• 玩家行为超出预期：比如，有些游戏会记录玩家的历史好友（删掉的），这个记录会随着玩家行为变得越来越长。若完全没有限制，当客户端请求或者逻辑遍历历史好友列表时，会造成卡顿。因此，这种情况最好设一个上限，历史好友数量超过一个阈值就删掉之前的。
• 功能开关：开发新功能一定要做好开关，可以随时线上关闭功能。若出了问题，可以关闭功能后慢慢修复，不影响玩家玩其他功能。
  

5、异步提交

玩家有些操作不需要等待等待逻辑执行完成返回响应，这种操作可以将任务提交到队列中然后异步执行。这种方案的好处是即使任务处理能力不足，不会影响到玩家造成玩家卡顿。

我们曾经开发过一个副本成绩排行榜，排行榜的上榜规则比较复杂，当玩家打完副本后会将战斗成绩提交到排行榜，排行榜通过一系列的逻辑将成绩插入到排行榜中。当我们开服后，玩家大量涌入这个新玩法，此外，由于排行榜是空的，大量成绩都会进入排行榜中，造成排行榜卡顿，导致玩家完成战斗后提交成绩时卡死。

后来，我们将其改为玩家打完副本后将成绩提交到排行榜中，但不等待排行榜的响应。这样，当排行榜逻辑卡顿的时候，只是有可能成绩上榜会延迟，但不影响玩家体验。

以​skynet​为例，尽量用​skynet.​send​替代​skynet.​call。若发现​skynet.​call​没有返回值时，就去判断一下​call​的逻辑和下文逻辑是否有顺序依赖关系，若没有依赖关系就可以改为​send。

这其实就是消息队列的思想，通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性，大家可以去百度“消息队列”详细了解。

6、消除单点和水平扩展

一个游戏服务器集群的承载上限，就是集群中的逻辑单点的承载上限。所以，在游戏服务器架构设计中，要尽量的消除单点，改为支持水平扩展。

服务器集群中存在单点的常见原因是因为数据需要统一管理，比如玩家管理器、家族管理器等，需要管理所有玩家或者所有家族。

这种情况有两种解决方案：

• 加一层分发逻辑：比如我们之前家族管理器管理所有家族的信息以及相关的逻辑，后来就扛不住了。然后我们抽象出来了​familyma​ster​和​familyno​de，每个​familyno​de​管理部分家族，familyno​de​可以无限的水平扩展。familyma​ster​依然是单点，但是他只是记录每个家族在哪个​familyno​de​上面，所以承载上限很高。
• 使用无状态：将数据和逻辑分离，数据放在​redis/​db​中，逻辑执行都去读写​db。这种方案理论上是可以无限扩展的，因为​db​是支持无限扩展的，但是要求状态（数据）相对比较简单，容易存在​db​中并且可以高效读写。比如上文提到的​familyma​ster​依然是单点，但只管理​familyid​到​familyno​de​的信息，这个信息我们就可以存在​redis​中，然后每次读写都去操作​redis，这样就达到了理论上的无限扩展。
  

一般来说，游戏服务器并不要求完全的消除单点，因为需要做很多额外的事情，要么增加开发成本，要么增加运维成本。所以，只要我们的单点承载上限超出游戏玩家量的需求，就可以了。不要过度优化。

消除单点一方面可以带来承载量的提升（高并发），另一方面可以提高可用性（高可用）。通过消除单点，一个功能可能分布在多个进程/机器上，即使某个进程挂了，其他进程也可以使用，仍然可以提供服务。当然，写代码时需要处理这种异常才可以获得高可用性。

我们游戏的服务端简化版架构如下图所示，我们的玩家逻辑、战斗逻辑和家族逻辑都是可以水平扩展的。而只有一些管理全服信息的逻辑（比如维护玩家再哪个进程上）才会放在管理器里，管理器是服务器的单点，也是服务器承载量的瓶颈。


7、功能解耦和隔离

根据KISS(Keep It Stupid Simple)原则，应该将功能尽量的拆分成小的代码模块。这个原则对应到游戏服务器就是要将功能尽量的拆分成一个个服务，每个服务都只负责一小块功能。

Skynet​提供了比较好的模块解耦模式：service​模式，skynet​中每个​service​就可以对应一个物理意义上的服务，而每个​service​就是一个线程，同进程​service​之间具有一定的隔离。而不同​service​可以放在一个进程，也可以放在不同的进程，提供了不同的隔离级别。

KISS原则我是基本赞成的，但是我认为游戏的玩家个人逻辑应该放在一个服务中，若拆为多个服务会造成服务间耦合严重。比如玩家升级，往往涉及到背包、属性、代币等不同模块。这个地方更合适用代码模块来区分开，但运行时属于一个服务。

除了玩家个人逻辑，其他功能可以适当的拆分，比如好友服务、聊天服务、排行榜服务等。

将功能拆为一个个服务以后，就需要考虑如何隔离。隔离方式skynet支持线程隔离和进程隔离，有的单线程服务器可能只支持进程隔离。

• 线程隔离的优点在于不同服务运行在同一进程，调用是函数调用，不存在失败的概念，缺点是一定程度上违反了KISS原则，并且服务之间隔离度低某些情况仍会互相影响
• 进程隔离优点在于进程功能更单一明确，隔离度高不会互相影响，但服务间通信变为网络通信更复杂，此外，每个服务一个进程，会造成进程数量庞大，管理和维护成本高。
  

以前我曾基于python写过游戏微服务，因为python只支持单线程，所以每个进程只能承载一个服务。这种模式主要存在两个问题，一、服务间的调用请求都是网络rpc，都存在失败的可能，给业务开发造成了很大的成本。二、进程数量很多，因为一类服务往往又多个实例，每个实例都是一个进程，进程数量为N*M，进程数量多造成治理困难。

skynet这种模式就比较好，一个进程可以承载很多服务实例，每个服务实例一个线程，服务之间基于线程进行隔离。不同的服务可以放在一个进程中，一个进程也可以承载多个相同或者不同类型的服务实例。

那么，在skynet模式中，什么情况使用线程隔离，什么情况使用进程隔离呢？

• 首先根据物理含义，将服务进行分组，同组服务放在同一进程。比如玩家服务、家族服务、登陆服务等。这个主要是将不同的核心服务进行隔离，也考虑容易管理。
• 对于性能消耗高的服务，进行隔离。防止打满CPU影响其他服务。
• 对于不稳定的服务，进行隔离。比如某服务使用了没有被广泛验证的C扩展，crash概率就会高很多。
  

8、引入超时

通过上文介绍的服务拆分和隔离，我们将服务端进行了拆分，拆分后我们希望对某些服务中的异常进行进一步的隔离。

skynet​把集群看作一个整体，所以通过​skynet.​call​调用其他进程函数并等待返回默认是无限等待的，没有​timeout。

这样就导致若某个模块卡顿或者出现了异常，就会导致集群雪崩，影响到所有的功能。

比如我们游戏的chat模块，曾因为某些问题导致进程卡顿，而玩家登录都会去注册和拉取聊天消息，进而导致玩家无法登录，也无法正常游戏。

我们的聊天功能在前期设计的时侯设计的比较复杂，所以实现方案比较复杂，我看了一遍代码后觉得重构的成本和风险都太高。于是，我们希望即使chat卡顿或异常，也不要影响玩家的正常游戏，只是让玩家不能聊天而已。

因此，我们在​skynet​中增加了​timeout​机制，支持​skynet.​call​超时。

引入了超时后，也需要增加超时后的逻辑处理。超时可能有三种情况，1.接收方没有收到请求。2.接收方收到了但是出trace没有返回响应。3.请求方没有收到接收方发出的响应。

业务需要处理超时问题，一般有两种方案：重试或忽略。对于有些关键逻辑，需要写重试逻辑，重试要保证幂等性。对于不重要的逻辑，可以忽略，比如发一个聊天消息。建议尽量忽略，重试逻辑写起来很麻烦，而且容易出问题。具体可以参考“分布式事务”相关信息。

在游戏的大部分的模块间耦合还是比较重的，所以skynet将集群认为是一个整体，我觉得是合理的，所以不应该过份解耦。只有一些相对独立的模块，可以通过解耦防止问题扩散和雪崩。

引入超时后，应该将游戏系统进行分割，核心业务不使用超时，不然写超时处理逻辑会非常麻烦。非核心业务加入超时，将核心业务和非核心业务进行解耦。

9、部分数据转存redis

大部分游戏都把持久化数据存在mysql或者mongo中。而redis常用于cache等场景，比较少用于持久化存储。

但redis本身支持RDB和AOF持久化，其实有作为持久化存储的能力。而有些游戏数据很小，但存在mysql里面麻烦。

比如玩家的好友关系数据，一个好友关系涉及两个玩家，存在任何一个玩家身上都不合理。而如果存在mysql里面，如果设计不好，可能加载时需要访问很多次mysql。

这类数据存在redis就很方便，占用不了多少空间，而且大大提高了访问速度。我们游戏千万量级的注册玩家，玩家的好友关系数据也不过小几十G。

一般来说，业务上存​mysql/​Mongo​觉得比较麻烦，数据量又不大，访问频率很高的，都可以存在​redis​中。

将Redis作为持久化存储其实是没有数据可靠性保证的，所以需要考虑异常问题对游戏系统的影响。若系统不能接受任何的异常情况，建议还是使用mysql。

此外，还需要考虑回档问题（虽然永远不希望遇到）。因为一个玩家的数据分散在了不同的地方，有的在mysql，有的在redis，所以回档的时候要想办法回档到一个点。（阿里云的企业版Redis也就是Tair，支持精准时间点恢复数据）

10、灰度测试环境

对于一个线上项目，任何的修改都是有风险的，而有些底层的修改（比如数据存储相关代码）可能会涉及到所有的业务逻辑。这种情况若只是让QA测试某些情况其实是非常不稳的。

因此，我们将某些玩家逻辑进程设为灰度环境，只有指定的玩家可以进入。这样，我们就可以将某些涉及范围较大的改动，先在灰度环境中上线，选取某些玩家进入。即使出现问题，也只影响选区的测试玩家。测试一段时间后，若测试玩家没有反馈问题，就可以将改动正式上线了。

灰度环境是线上环境，和测试服具有本质区别。因为直接承载线上玩家，所以应用场景和测试服相比限制更多，比如我们只应用于玩家个人逻辑节点，也只测试底层代码逻辑，不测试业务逻辑。和测试服比起来优点是比较灵活，不需要部署测试服并且安排玩家进来测试。

我们的灰度环境可以分为多级，比如第一级灰度只能公司内部测试人员进入，新功能刚开始上线时就先放到这个环境。第二级灰度我们在线随机选取几百到几千的玩家进入，一般是经过第一级灰度验证过的功能。


第一级灰度环境的业务逻辑可以和线上有些许差别，但是第二级灰度因为直接面向外部玩家，所以要求业务上完全一致，一般都是底层的修改。

一级灰度因为只有内部玩家，所以理论上来说可以随时重启更新代码，所以可以随时将代码上线测试，不用等周版本，比较灵活。

一级灰度还有一些特殊用法，比如线上某个活动出了问题暂时关闭了入口，然后通过热更修复了。为了验证线上的修复结果，可以先在灰度环境打开入口，验证修复结果。

总之，有了灰度测试环境，可以相对大范围的验证一些底层修改，对于线上项目非常重要。而且，可以比较灵活的在线上做一些事情。

11、压测

一款游戏上线前应该经过比较详细的压测，并且在后续的开发新功能和架构迭代过程中需要持续的进行压测。

• 压测主要是为了评估三个内容：
• 验证在大规模并发请求的环境下逻辑执行的正确性。
• 查找在大规模并发请求的环境下功能的性能瓶颈和性能热点。
  

评估游戏或功能的承载能力和需求，规划机器部署需求。

压测中需要关注的功能点（常出现性能问题的场景）：

• 开服：关注登陆和创建账号，这两块逻辑一般都比较复杂。可以增加排队系统处理这个问题。
• 广播：比如全服聊天。可以分频道，也可以服务降级。
• MMO游戏中玩家聚集：比如国战类游戏中的同屏大量玩家聚集。可以优化同步策略，也可以逻辑分线。
• 定时（同时）功能：比如某个活动会同时拉大量玩家进入某个场景。
• 单点服务：最多只能跑满一个CPU的服务。
• 数据上限：比如某游戏曾经因为大量玩家申请某头部主播好友，导致主播好友申请列表增加了近10w，导致机器直接卡死。
• 数据库相关：考虑数据库的承载。
• 全服玩家操作：比如通过命令给全服玩家发邮件。
  

为了方便压测，我们做了一套压测工具，可以支持在容器中快速部署压测集群、执行压测任务并汇总压测结果。

12、动态扩容和缩容

对于大部分游戏，都会有玩家在线人数的波动，比如某些活动期间人数很多，但每日凌晨都人数比较少。

我们游戏周末晚上会搞一些活动，周末晚上活动期间和平时相同时间段相比同时在线上升一倍。如果我们按照最大同时在线部署机器，会造成较大的浪费。

比如下图，常驻机器承载可以满足平时的需求，但是到了某些活动期间，就无法满足需求。这时候，如果支持动态扩容，就可以将机器在活动前增加，活动后回收，既节省了成本，又给玩家更流畅的游戏体验。


我们游戏可以将玩家个人逻辑和战斗逻辑进程做到了动态扩容缩容，这类进程占比最大性价比最高，其他进程没有支持。

动态扩容缩容需要注意一些点：

• 对于我们这种大DAU游戏，阿里云在某些可用区的备用库存不够，导致无法启动动态机器。所以需要考虑跨可用区的支持。
• 动态扩容比较容易，动态缩容需要做一些逻辑处理，需要达到优雅退出的效果。战斗服比较容易，战斗结束后关闭进程即可，对于我们这种玩家个人逻辑进程需要处理的事情多一些。我们关进程时会分步执行，先将此进程标记为新玩家不可进入，过段时间后再将非战斗状态的玩家踢下线（此步骤玩家无感知），最后强制踢下线所有玩家（此时玩家已经极少），基本做到了玩家无感知。
• 需要有较好的运维流程支持自动化，手动做的话人力成本太高而且容易出错。
• 最佳的方案是根据线上的情况（比如在线玩家）自动化扩容缩容。
• 这个方法不适合用于自建机房，对于阿里云/AWS这种按量付费机器支持的较好的云提供商比较适合。
  

13、cache

大部分性能问题都可以通过cache来解决，空间换时间，多买点内存，让玩家玩的爽一点，很值。

增加cache，需要考虑两个点：cache存放位置和cache更新策略。

13.1 cache存放位置

常见的存放cache的位置有：

• 贴近读取数据的实体（消费者）
• 贴近生产数据的实体（生产者）
• 生产者和消费者之间
• 第三方，比如redis
  

假设一个场景：玩家需要去拉取全服的一个排行榜，而这个排行榜的计算可能是很重度的计算，所以每次拉取都重新计算不可取。

服务端架构如下图所示，全服排行榜负责计算生成排行榜，每个玩家进程中管理很多个玩家entity，每个玩家都会去全服排行榜中请求排行榜信息。


上面说的四种位置，在这个场景下的对应关系如下：

• 贴近消费者：存在玩家entity中，每个玩家都有自己的cache。
• 贴近生产者：存在全服排行榜，cache全服有效，所有的玩家共享cache。
• 消费者和生产者之间：存在玩家进程中，每个玩家进程中的所有玩家共享cache。不同玩家进程之间的玩家不共享。
• redis：将生成的排行榜数据存在redis，全服玩家共享。
  

说一下四种存放位置的优缺点和应用场景：

• 贴近消费者：若消费者消费频率特别高，且不同消费者数据不同，可以存在消费者这边。这种情况其实比较少。
• 贴近生产者：这种情况比较多，一般是为了通过空间换事件，是常见的方案。
• 消费者和生产者之间：这种情况一般是全部消费者的整体消费频率特别高，为了防止给单点压力太大，所以存在中间，降低压力。
• redis：这个和贴近生产者差不多，最大的区别在于，redis可以与服务器解耦，服务器重启，redis的数据也存在。常见的情况比如存玩家的简要信息（供其他玩家查看）。
  

当然，cache也可以在不同的地方同时存在，也就是多级cache。这种情况一般可以获得更好的效率，但需要针对每一级cache定义维护和更新策略，逻辑更加复杂，bug更难查。

13.2 cache更新/失效策略

cache的引入一般是为了解决性能问题，但也并不是没有成本。成本就在于需要管理cache，也就是决定cache什么时侯失效和更新，增加了编程的复杂性。

生存时间(ttl，time to live)

cache最常见的更新策略是使用生存时间ttl，即缓存超过一定的时间后自动失效，然后重新计算或者去数据源拉取。比如域名解析中就是用ttl控制DNS服务器中域名解析信息缓存失效。

这种策略最简单，建议优先使用这种策略。

主动更新cache

这种策略是cache的生产者主动去更新cache，这种更新策略思想类似写扩散。

比如游戏常见的玩家简要信息cache，这种cache一般是玩家更新自己的信息时，就去更新自己的简要信息。（当然，不一定完全实时）

这种策略一般是要求cache的实时性要求比较高，但是又不希望所有的请求都打到数据生产者中执行。

关于这类思想，大家可以去搜索“读扩散/写扩散”来了解更多的内容。

固定cache空间

某些场景下，cache可用的空间是有限的， 在有限空间的前提下，我们希望尽量的提升cache空间的利用效率。当可用空间没有用尽时，cache一直不会失效，当可用空间用尽后，以一定的策略去将某些cache失效，以获得空间给新的cache。最常见的是LRU策略。

因为硬件资源是有限的，这种策略也常见于硬件和系统层，比如虚拟内存的管理，比如mysql等数据库将部分信息缓存在内存中以提高查询效率，比如Redis内存空间用尽后内存淘汰。

这种cache的管理方式业务逻辑中用的比较少，偶尔配合其他策略一起使用，增加保底机制防止cache所占用的内存空间过大。

常见的策略有LRU和LFU。比如若redis占用内存接近内存上限时，会使用类LRU策略淘汰数据。

其他各类策略

cache也可以根据不同的业务场景设置更新和失效策略，比如可以在一个副本中将某些cache设为永不失效，只有在副本结束时才去统一清理。

具体策略根据具体需求可以使用各种花式方案。

后记

一款DAU百万级的游戏，而且是已经上线的游戏，其实优化起来非常困难，真*为一辆高速行驶的汽车换零件。

为了给玩家带来更好的游戏体验，我们做优化计划时并不保守，但非常谨慎的执行。

如临深渊，如履薄冰。

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