摘要
本发明提出一种基于分布式架构的游戏并发处理方法及系统,包括:基于历史游戏数据和实时玩家行为得到负载预测结果;根据结果计算各分布式节点的处理能力权重矩阵,分配游戏实例;提取游戏实例中需跨节点同步的状态数据;根据数据的冲突风险和业务重要性,采用多层级状态同步策略;当多个节点修改同一状态数据时,根据层级和冲突类型采取解决策略;冲突解决结果通过增量更新传播,确保状态一致性;监测节点性能,触发故障转移机制,优先恢复核心状态数据;动态调整资源分配策略,预测玩家操作,提前进行数据预加载;建立跨节点资源共享池,动态平衡资源。本发明解决了分布式游戏环境下的状态一致性、并发冲突处理和动态负载均衡等关键技术难题。
技术关键词
游戏实例
分布式架构
玩家
跨节点
资源分配策略
数据
机器学习算法分析
层级
深度学习神经网络
资源消耗预测
网络传输开销
增量更新
游戏场景
矩阵
动态
模糊综合评判方法