引
前端时间魔兽这个电影我相信大家都看过了哈,作为一个资深魔兽世界玩家(从公测时候就开始玩,当然现在是已经AFK多年),我对这个电影还是可以给好评的,毕竟里面的一些场景还原度还是蛮高的,特效也做得不错。不过肯定也会有人觉得不满意,毕竟魔兽的游戏做得太成功了(我这里主要指魔兽世界),恢弘的史诗剧情,创新的团队副本设计,丰富的游戏体验,各种令人赞叹的细节。作为一个码农,有时候我也会去思考魔兽世界这个游戏背后他的一些设计和实现,比如他用什么数据库。当然真正用什么数据库这个我是不确定的,我们今天的主题是当游戏遇上MongoDB,所以我们只聊游戏如果采用MongoDB作为数据库有哪些好处。
灵活多变需求
我们知道,游戏的一个特点是需求变化快,为了保持玩家一直有新鲜感,需要不停的往游戏中加入新的元素。就拿一些MMO游戏的装备(道具)系统为例,假如使用传统的关系型数据库来存放这些数据,可能会面临需要经常做表结构修改这样的DDL操作。那如果采用MongoDB的话就不会有这个问题,schema-free的特性可以支持一个表(集合)内包含不同结构的文档。此外,MongoDB直接使用JSON格式进行数据交互,这也是最接近对象模型的,对开发人员来说非常友好。关于如何使用MongoDB进行数据建模可以参考TJ写的MongoDB进阶模式设计。
一些专有场景-道具自动过期和附近玩家
现在很多游戏都走游戏免费道具收费的模式,有很多类似道具自动过期的功能,这可以通过MongoDB的TTL索引来轻而易举的实现。同样,现在很多游戏使用地理位置来作为社交系统的一部分,比如附近玩家这样的功能。这也可以直接利用MongoDB的地理位置索引来做。MongoDB原生支持了这些功能,可以说非常方便。
高可用
以前玩魔兽世界的时候,每个礼拜二都要来一次停服维护。当时大家也习惯了,毕竟魔兽世界还是玩点卡的,游戏时间都是自己花钱买的。但对于现在的免费游戏来说,经常停服,可能玩家都会接受不了。对那些日流水好几位数字的游戏公司来说,时间就是金钱,停服维护可能就有种自己在不停烧钱的感觉。所以现在都要追求服务高可用,尽可能减少停服时间。数据库服务通常也是整个游戏服务中的一个重要环节。MongoDB的副本集是一个相当成熟的高可用架构,它通过一主多备结构保证服务的可用性,当主宕机后还存活的备会自动选举出新的主。
![replica_set_trigger_election]
(http://img1.tbcdn.cn/L1/461/1/b110e78a290958ba08dae37521de9d693f63f732)
阿里云数据库MongoDB在MongoDB自身高可用架构下做了进一步增强。采用一主一备一隐藏节点的经典3节点配置,对外暴露两个VIP提供用户访问,在某个节点宕机时自动进行VIP切换,保证用户始终有2个节点可用。需要注意的是,这必须是用户正确配置成副本集访问模式时才生效。
高可扩展
说完高可用,我们来说说高可扩展方面。同样还是魔兽世界,想必很多早期玩家都体验过排队,之所以要排队,主要是因为服务能力不够导致。当然,这通常和数据库无关,不过,一个好的架构师是不会允许有某个环节出现明显的瓶颈的。MongoDB由于其数据相对独立的特性,相比于关系型数据库,较容易进行水平扩展。其Sharding架构已在很多生产环境中久经验证,业内有些公司对其进一步优化后已在管理上百PB的数据。对于运维人员来说也是相当友好,动态扩容和负载均衡都是自动进行的,用户只需要选一个好的shard key即可。
回档
运营游戏有时候会面临不得不对游戏进行回档这样的痛苦选择。因为程序不可避免会有bug的存在,如果有某个bug被恶意利用,亦或者是人皆会犯错误,某个GM不小心手抖发了大量RMB道具,都可能导致较大的经济损失出现。如果游戏不是很完善,没有一个更好的解决方案的情况下,这时候可能就要考虑对游戏进行回档了。对于数据库数据的回档来说,MongoDB提供了一个延迟副本集节点的设定来解决这个问题。即,将某个节点配置成落后于最新数据一定的时间量。
当然,这还是很粗粒度的,如果要精确回档到延迟时间内或者更早的时间点,甚至是任意时间点,就还要在备份恢复这块上做更多的工作。阿里云MongoDB近期会推出任意时间点恢复的功能,以满足包括这个场景在内的备份恢复需求,敬请关注。
滚服
现在有很多游戏都采用滚服作为快速增加营收的一个运营手段。如果使用MongoDB作为数据库,可以利用其数据独立带来的好滚优势。此外,阿里云数据库MongoDB的一个功能——从备份点创建实例,简直就是专门为滚服打造的。只需事先为一个新服初始化好实例,然后创建一个备份集,就可以根据这个初始备份集快速创建多个实例,从而达到快速开新服的目的。
运营数据分析
现在是大数据时代,通过数据分析辅助运营决策是必不可少的。在数据分析方面,MongoDB提供了Aggregation pipeline和Map-Reduce这两个强大的功能。其中Aggregation pipeline使用管道处理模型,提供了过滤、分组、排序等丰富的操作支持,具有较简单的操作性兼顾较好的性能,而Map-Reduce则可以使用JavaScript进行自定义处理,在灵活性上更胜一筹。此外,结合阿里云数据库MongoDB还可以使用阿里云的E-MapReduce利用云上生态系统中的其他数据存储系统如OSS、RDS等。数据可以在云上*流转,发挥更大的价值。
总结
综上所述,MongoDB有如此多的适合于游戏开发场景的特性,还等什么呢?赶快来阿里云购买使用吧。目前阿里云数据库MongoDB采用的是3.2版本WiredTiger存储引擎,售卖的是3节点高可用副本集架构,Sharding也会在今年下半年推出。我们拥有由官方认证DBA组成的专业源码维护团队,致力于为用户提供更好的云数据库MongoDB服务,让大家用得更加省心!