PT优化补丁

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lcfllx

你的小可爱喵 发表于 2025-10-4 19:33
只能前排提示，不建议在学习初期对线程动刀，尤其是群服状态下的，处理各种竞态那真的是非常痛苦的回忆{:10 ...

- PlayerbotsDatabase.h/cpp - 包含了对Playerbots相关数据库表的操作语句，如PLAYERBOTS_SEL_RANDOM_BOTS_VALUE等
- PlayerbotsScript.cpp - 包含了一些Playerbot脚本事件的接口，如OnPlayerbotUpdate等
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- ``PlayerbotsDatabase.h`` 和``PlayerbotsDatabase.cpp`` - 这两个文件包含了Playerbots模块的数据库操作，包括随机机器人相关的SQL语句。从这些文件可以看出，有专门的表和操作来管理随机机器人，包括创建、删除、更新等操作。
- ``PlayerbotsScript.cpp`` - 这个文件定义了Playerbots模块的一些脚本接口，包括LFG队列检查、任务处理、会话更新等功能。特别是``OnPlayerbotUpdate(uint32 diff)`` 函数，这可能是机器人更新的关键入口点。
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1. ``PlayerbotAI.cpp`` - 机器人AI逻辑实现
2. ``PlayerbotMgr.cpp`` - 机器人管理器实现
3. ``RandomPlayerbotMgr.cpp`` - 随机机器人管理器实现
4. ``PlayerbotAIConfig.cpp`` - AI配置实现
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- ``PlayerbotHolder`` - 基础的机器人持有者类，管理机器人的登录、登出等
- ``PlayerbotMgr`` - 每个主玩家(master)对应的机器人管理器
- ``PlayerbotsMgr`` - 全局的机器人管理器单例
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1. PlayerbotAI.cpp（约6604行）：

   - 这是机器人AI的核心实现文件
   - 包含了AI对象上下文创建、不同状态（战斗/非战斗/死亡）的引擎初始化
   - 有大量的包处理程序（masterIncomingPacketHandlers和botOutgoingPacketHandlers）
   - 包含了与游戏对象交互、任务、组队、LFG等系统的集成
2. RandomPlayerbotMgr.cpp（约3578行）：

   - 这是随机机器人管理器的实现
   - 包含了城市和银行家的映射数据
   - 定义了多个线程函数：PrintStatsThread、CheckBgQueueThread、CheckLfgQueueThread、CheckPlayersThread
   - 实现了一个PID控制器（botPID），可能用于控制机器人数量的平衡
这两个文件中与更新循环相关的部分，特别是PlayerbotAI中的更新方法和RandomPlayerbotMgr中的线程管理部分，因为这些很可能是导致性能堵塞的关键区域。
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1. 在``PlayerbotAI.cpp`` 中，重要的``UpdateAI`` 方法（209行开始），这是机器人AI的核心更新循环。这个方法包含了：

   - 检查机器人状态的逻辑
   - 处理作弊选项的逻辑（设置生命值和能量）
   - 处理当前法术的逻辑
   - 处理移动的逻辑
   - 更新AI内部状态的``UpdateAIInternal`` 调用
   - 最重要的是，在每个更新结束时，调用了``YieldThread(GetReactDelay())`` （329行），这可能是控制线程执行的关键部分。
2. 在``RandomPlayerbotMgr.cpp`` 中，查看``UpdateAIInternal`` 方法的开始部分，这个方法是管理所有随机机器人的核心逻辑。它有性能监控``totalPmo = sPerformanceMonitor->start(PERF_MON_TOTAL, "RandomPlayerbotMgr::FullTick");`` 和一些机器人数量管理的逻辑。
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1. PlayerbotAI::UpdateAI方法 ：

   - 这是机器人AI更新的主循环
   - 每次更新结束时调用``YieldThread(GetReactDelay())``
   - 这个方法在每次世界更新时都会为每个机器人调用，可能是性能瓶颈
2. RandomPlayerbotMgr::UpdateAIInternal方法 ：

   - 负责管理所有随机机器人的更新和登录/登出
   - 包含复杂的机器人创建、登录、更新逻辑
   - 有一些性能监控代码``PerformanceMonitorOperation`` ，这表明开发者已经意识到性能问题
3. YieldThread方法 ：

   - 在PlayerbotAI.cpp中被调用，但我还没有看到它的具体实现
   - 它可能是导致线程阻塞的关键，因为它看起来是在控制线程执行和延迟
4. ProcessBot方法 ：

   - 在RandomPlayerbotMgr.cpp中被调用，但我还没有看到它的具体实现
   - 它似乎负责处理单个机器人的更新逻辑
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- 在``PlayerbotAIConfig.cpp`` 第165行：``iterationsPerTick = sConfigMgr->GetOption<int32>("AiPlayerbot.IterationsPerTick", 100);``

- 这表明默认值是100，但在配置文件中被覆盖为10
- 在``PlayerbotAIConfig.h`` 第295行：``uint32 iterationsPerTick;``

- 这是配置类中对该参数的定义
- 在``strategy\Engine.cpp`` 第156-158行：

- 这是该参数实际被使用的地方，特别是在AI引擎的循环中
- 这里使用的是``queue.Size() * sPlayerbotAIConfig->iterationsPerTick`` 作为循环次数上限
- 这意味着队列越大，循环次数越多，可能导致性能问题
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1. iterationsPerTick的计算方式是：``queue.Size() * (minimal ? 2 : sPlayerbotAIConfig->iterationsPerTick)``
2. 然后有一个while循环，会执行iterationsPerTick次循环迭代
这里非常重要，因为：

- 当有500个机器人时，假设每个机器人的动作队列都有一定大小
- 目前配置的AiPlayerbot.IterationsPerTick=10，这会导致每个机器人每次更新都执行大量循环
- 当系统中有大量机器人时，这会造成严重的性能压力

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1. 在Engine.cpp中，``iterationsPerTick`` 被计算为``queue.Size() * (minimal ? 2 : sPlayerbotAIConfig->iterationsPerTick)``

   - 当不是minimal模式时，它会将动作队列的大小乘以配置文件中的``AiPlayerbot.IterationsPerTick`` 值
   - 这个值用于限制每次AI更新循环中的最大迭代次数
2. 当前配置文件中的``AiPlayerbot.IterationsPerTick`` 设置为10，这意味着：

   - 对于包含N个动作的队列，每个tick最多会处理N*10次迭代
   - 当机器人数量增加时（如配置中设置的最大20个），这个计算会导致迭代次数成比例增加
   - 如果机器人数量较多且动作队列较大，这可能会导致性能问题
3. 当我们考虑到用户提到的服务器在机器人数量达到20左右时会出现卡顿问题，这个参数很可能是导致性能下降的原因之一。

---.

Engine.cpp中的关键部分：

1. 这个循环是PlayerbotAI执行动作的核心部分。
2. 关键的性能问题点：

   - ``iterationsPerTick = queue.Size() * (minimal ? 2 : sPlayerbotAIConfig->iterationsPerTick)`` - 这里将迭代次数与队列大小相乘，当队列很大时，这会导致迭代次数变得非常大。
   - 没有看到任何的线程yield或sleep机制，这意味着循环会尽可能快地执行所有迭代，可能导致CPU占用过高。
   - 有一个性能监控检查：``if (time(nullptr) - currentTime > 1)`` ，当执行时间超过1秒时会记录日志，但这只是监控而不是限制。


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1. YieldThread函数的实现在PlayerbotAIBase.cpp中，它实际上只是设置了nextAICheckDelay参数，而不是真正的线程让出。
2. 这个函数的目的是通过设置检查延迟来控制AI更新的频率，而不是直接让出CPU时间片。
3. 从PlayerbotAIBase.cpp的UpdateAI函数可以看到，在每次AI更新后会调用YieldThread()，这会设置默认的检查延迟。

1. Engine.cpp中的循环会执行iterationsPerTick次迭代，这个值默认为10
2. 更重要的是，这个循环没有任何线程yield机制，导致CPU占用率高。
3. YieldThread函数只是设置延迟，并不会真正让出CPU时间片。
优化方案应该是：

1. 在Engine.cpp的循环中添加真正的线程yield机制，例如使用std::this_thread::yield()或std::this_thread::sleep_for()。
2. 或者修改YieldThread函数，使其不仅设置延迟，还实际让出CPU时间片。

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1. iterationsPerTick 参数在 PlayerbotAIConfig.cpp 中被设置为配置文件中的值``AiPlayerbot.IterationsPerTick`` ，默认值是 100。
2. 在 Engine.cpp 中，iterationsPerTick 被用来控制每个 tick 中执行的操作数量:

3. 这是一个关键的性能问题 - iterationsPerTick 是一个乘数，乘以队列大小，这会导致大量的迭代操作。
4. YieldThread 函数并不是真正的线程让出，它只是设置下一次检查的延迟时间。
优化方案:

1. 减小 AiPlayerbot.IterationsPerTick 的值，从配置文件中的 10 改为更小的值，比如 2。
2. 在 Engine.cpp 的循环中添加真正的线程让出机制，使用 boost::this_thread::yield() 或其他适当的线程让出函数。

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1. 修改了配置文件，将``AiPlayerbot.IterationsPerTick`` 从默认的 10 减小到了 2，这会显著减少每个AI更新周期中的迭代次数，从而减轻服务器负担。
2. 修改了``PlayerbotAIBase.cpp`` 中的``YieldThread`` 函数，添加了``boost::this_thread::yield()`` 调用，使其真正实现线程让出机制，而不仅仅是设置延迟。这样可以让Playerbot的AI线程更好地与其他线程共享CPU资源，避免长时间占用CPU导致其他线程饥饿。
优化的效果：

1. 减小``IterationsPerTick`` 会直接减少每个AI更新周期中的操作次数，从而减少CPU占用。当前配置为 2，相比默认的 10，理论上可以减少约 80% 的迭代操作。
2. 添加``boost::this_thread::yield()`` 调用会让AI线程在执行完一定操作后主动让出CPU时间片，允许其他线程有机会执行，从而改善整体系统的响应性和稳定性。

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伍光拾色

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sd890306

解决了PT线程的痛点，大佬威武