ACT 游戏的工业化实践:《航海王》高频迭代的技术支撑体系¶
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源视频信息
标题:[UFSH2025]《航海王》壮志雄心-研效提升 | 刘超俊 腾讯互娱魔方工作室群《航海王》客户端主程序
链接:https://www.bilibili.com/video/BV1i1sNzWEQ8
本文基于视频内容,由 AI 辅助生成图文技术文章
核心观点
- 通过配置化与模块化开发管线,实现策划自主产出内容,每周稳定交付 19 个版本需求
- 基于 Clang AST 构建静态分析工具链,在编译期杜绝逻辑与表现层耦合导致的同步问题
- 采用 Lua 热更新方案,配合增量式 Patch 优化,实现 5-10 分钟线上紧急修复能力
一、背景与挑战:高速增长下的产能危机¶
腾讯互娱魔方工作室群的《航海王》是一款 ACT(动作) 类型的多人对战游戏,对稳定性、同步一致性和防作弊有着极高的要求。为了保证流畅的游戏体验,团队采用了 帧同步 + 状态同步 的混合方案,这意味着任何逻辑层面的 Bug 都可能导致严重的不同步问题。
在游戏上线后,为了维持玩家活跃度,团队需要快速补充大量新玩法和新角色。然而现实情况是:
- 团队规模短期内无法大规模扩张
- 需要应对频繁的运营需求
- 在加一、加二版本时,实际需求量超出规划期 50% 以上
如何在人力有限的情况下,应对这超出 50% 的需求缺口?这是《航海王》团队面临的核心挑战。
二、研发效率提升:配置驱动的内容生产体系¶
2.1 开发管线重构:程序与策划的职责分离¶
《航海王》作为内容向游戏,高度依赖新角色和新关卡的持续产出。团队重新梳理了开发管线,实现了一个核心理念:程序提供基础框架和组件化能力,策划通过配置自主产出内容。
具体来说:
- 程序职责:提供游戏基础框架、原子化组件和编辑器工具
- 策划职责:通过自由配置和模块化组合,产生新玩法并自我验收
- 迭代模式:快速迭代,策划可独立完成从设计到验收的闭环
这种模式的关键问题是:程序不关心具体玩法,如何保证质量和性能?
2.2 资源同步流水线:前置质量门禁¶
团队采用了 双工程架构:
- 美术工程:策划和美术在此工作
- 程序工程:程序在此工作,以此为准进入包体
所有策划配置和美术资源必须先 同步到美术工程 才能进包。在同步过程中,会对资源进行多维度的 预处理和检查:
资源预处理: - 逻辑资源合并 - 特效分级处理 - 贴图格式自动转换
合规性检查: - 模型面数检测 - 贴图尺寸校验 - 动画指标扫描
战斗规则扫描: - 动作完整性检查 - 攻击判定框大小验证 - 技能配置合法性检测
每种资源类型都有对应的流水线任务,一旦执行出错,会自动通知到对应的责任群组或个人。这种机制将质量检查 前置到资源提交阶段,避免了问题流入程序工程。
2.3 编辑器深度定制:地图与流程编辑¶
由于玩法全部通过配置实现,编辑器成为了生产力的核心载体。团队重点强化了两大编辑能力:
地图编辑器:
- 配置行走区域和交互块
- 设置刷怪点和触发器
- 管理房间信息和关卡结构
流程编辑器(基于节点图):
通过可视化流程图编辑器,策划可以:
- 检测各种条件(玩家状态、怪物数量、时间等)
- 触发丰富的脚本效果(播放动画、生成道具、改变AI行为等)
- 组合不同的模块实现复杂玩法逻辑
不同的玩法都可以通过这套配置体系实现,极大降低了对程序的依赖。
2.4 Sequencer 扩展:剧情与过场动画制作¶
游戏中剧情和过场动画是重要组成部分。团队对 UE4 的 Sequencer 系统进行了深度扩展:
核心扩展能力:
-
UMG 支持:原生 Sequencer 仅支持 Actor 编辑,扩展后可直接在时间轴上控制 UMG 控件,实现 UI 动画的可视化编辑
-
多场景驱动:Sequencer 可在不同场景下驱动播放(战斗、角色展示、视频等),通过统一的驱动接口实现对齐和衔接
-
分镜头管理:一个 Sequencer 由多个镜头组合而成,支持插入、修改而不影响下游工作
-
多工种并行:每个镜头可由不同工种独立编辑,提升协作效率
通过这些扩展,策划和动画师可以快速产出高质量的剧情内容,大幅提升了过场动画的制作效率。
实际效果演示中可以看到,整个剧情衔接非常流畅,包含对话、战斗、过场等多种元素无缝切换。
2.5 多版本并行:体验模式与性能分支¶
为了不同角色和需求,团队提供了多样化的版本策略:
- 性能版本:专注性能优化,适用于性能测试和低端机适配
- 快速体验模式:无需下包,快速启动完整游戏进行验证,加速测试迭代
这些策略保障了不同分支的流畅运作,提高了整体研发和验证效率。
2.6 成果:每周 19 个版本的高产能¶
通过上述一系列优化措施,团队实现了惊人的生产力:
- 每周外发 19 个版本需求
- 超出规划 50% 以上的需求依然按时完成
- 一周一个新角色、一周数个新玩法
- 质量稳定,不出致命问题
这种高效的开发机制使得《航海王》被外部玩家评价为"卷王"级别的游戏,内容更新速度极快。
三、质量保障:代码级的同步问题预防¶
3.1 同步问题的根源分析¶
《航海王》是一款 ACT 游戏,对稳定性、同步一致性和防作弊有极高要求。采用帧同步方案后,任何逻辑不一致都会导致不同步。
造成不同步的原因很多:
输入层问题:输入序列不一致
逻辑层问题: - 表现层与逻辑层依赖:表现层代码调用了逻辑层的写方法,导致不同客户端状态不一致 - 浮点数运算误差 - 野指针和无效内存访问 - 不稳定的函数调用(如随机数、时间戳等)
传统的应对方式: - 代码评审(Code Review) - 人工测试和冒烟测试
问题:检测效率低,覆盖范围小,容易漏到线上,导致对局失败。
3.2 Clang AST 静态分析:构建工具框架¶
为了从根本上解决逻辑层依赖问题,团队借助 Clang 进行静态分析。
技术选型:
Clang 对应 LLVM 的编译前端,可以构建 抽象语法树(AST),提供强大的代码分析能力。
方案优势: - 扩展性强,适用于各种定制的代码扫描需求 - 可集成到构建和开发环境中,自动化执行 - 支持多文件间的依赖分析
工具框架设计:
团队建设了一套基于 Clang 的工具框架,由一系列实现框架接口的类组成:
- 环境配置接口:设置头文件搜索路径、预宏定义等编译环境
- 语法树生成接口:基于 Clang 的 AST 进行语法分析
- 分析工具接口:实现具体的代码检测逻辑
应用场景: - 代码导出工具 - 逻辑层模块指针使用分析工具 - 其他定制化的静态分析需求
工具集成在构建流程中,如果检测出错,可以: - 抛出异常,中断构建流程 - 打印报告,警告开发者
3.3 表现层与逻辑层隔离检测¶
为了避免表现层错误调用逻辑层的写方法导致不同步,必须保证 逻辑层的确定性。
核心思路:利用 Clang 分析出的 AST,在抽象语法树结构中进行模式匹配。
读方法 vs 写方法的判断:
一个写操作节点无非包含: - 一元运算符(如 ++, --) - 二元运算符(如 =, +=, -=) - 复合赋值运算
判断一个方法是否为写方法: - 直接检查:方法体内是否直接包含修改成员变量的操作节点 - 间接检查:方法体内是否调用了其他修改成员变量的方法(递归检测)
检测逻辑:
// [AI补充] 基于上下文逻辑补全
bool IsWriteMethod(FunctionDecl* func) {
// 检查方法体内是否有赋值、自增等写操作
for (auto* stmt : func->body()) {
if (isa<BinaryOperator>(stmt) && IsAssignmentOp(stmt)) {
return true; // 直接修改成员变量
}
if (auto* callExpr = dyn_cast<CallExpr>(stmt)) {
// 递归检查调用的方法是否为写方法
if (IsWriteMethod(callExpr->getDirectCallee())) {
return true; // 间接修改成员变量
}
}
}
return false;
}
保障效果:
以上判断保证表现层 没有调用逻辑层的写方法,完全杜绝了这类不同步风险,同时省去了人工检查,大幅提升效率。
3.4 逻辑与表现分离:虚基类与依赖注入¶
《航海王》项目有一个 动态类型转换系统,支持:
- 安全的向上/向下转型
- 虚基类的实例化:上层可通过注入底层接口的实现,在创建和销毁对象时控制表现层对象的生命周期
设计优势:
- 逻辑层不需要关心表现层细节,只通过接口创建和销毁对象
- 表现层可以替换不同的实现,无需修改底层代码
- 支持在 纯逻辑环境(无表现层) 下构建完整的 Gameplay
应用价值:
构建完整的纯逻辑 Gameplay 后,可以实现:
- AI 对手的胜率预测
- 强化学习模型训练
- 内存问题排查
- 逻辑正确性验证
这些能力极大提升了游戏的稳定性和安全性。
3.5 验证服同步部署:客户端与服务端一致性¶
在构建客户端包体时,团队会同时对应构建和部署 验证服。
工作流程:
- 客户端需要验证玩法时,通过版本号索引到对应的验证服
- 验证服与客户端运行 相同的逻辑代码
- 维护验证服稳定性的同时,也保障了客户端的稳定性
收益:
- 很多问题可以在验证服中提前发现和定位
- 防作弊措施更加彻底,降低维护成本
- 减少投入对抗作弊的精力
3.6 日常巡检与全流程预防¶
除了代码级别的检查,团队还会进行 日常巡检,将问题推送到专门的处理群。
这种 全流程预防机制 保障了开发的可靠性,形成了完整的质量闭环。
四、快速修复:C++ 热更新技术实践¶
4.1 热更新需求的由来¶
上半年《航海王》推出了大量新角色和新机制,几乎每周都有新内容上线。
由于整个玩法都是用 C++ 开发的,如果要更新新机制,就需要 C++ 具备热更新能力,这是一个挑战。
在多变的市场环境下,团队希望: - 快速试错 - 快速采纳玩家意见 - 及时修复线上紧急问题
这些需求都指向一个关键能力:热更新。
4.2 热更新方案选型:Lua vs 虚拟机字节码¶
团队对比了 Lua 和 虚拟机字节码(如 HotReload、动态链接库替换) 两种方案。
方案对比:
方案 A:虚拟机字节码方案 - 优势:运行效率接近原生 C++ - 劣势:纯解释型虚拟机下,函数指针指向中间代码而非可执行代码,返回 Native 后调用会出错;iOS 不支持 JIT 和动态库加载 - 适用场景:Android 平台
方案 B:Lua 脚本方案 - 优势:语言成熟稳定,跨平台支持好,Android 和 iOS 可统一方案 - 劣势:运行效率略低于 C++,需要完整的类型导出 - 适用场景:跨平台热更新
最终选择:团队选择了 Lua 方案,原因是: - iOS 无法使用虚拟机字节码和动态库 - 希望 Android 和 iOS 的热更新方式一致,降低维护成本
4.3 C++ 类型导出:完整的反射描述¶
热更新的核心难点在于:Lua 需要调用 C++ 的函数和访问 C++ 的变量,这要求对 C++ 进行 完整的类型描述和导出。
类型映射关系:
C++ 类型与热更新系统的描述之间需要建立对应关系:
- 基础类型:int, float, bool, string 等
- 类类型:用户自定义的 class 和 struct
- 函数指针:普通函数指针、成员函数指针
- 成员指针:成员变量指针
- 模板类:需要特殊处理,只在使用时才实例化描述
模板类特殊处理:
模板类在解析后 不会立即存储,只有在导出使用该模板实例时,才会生成一个描述实例。这种延迟实例化策略减少了内存开销和导出复杂度。
导出策略:
团队利用前面提到的 Clang AST 工具链,自动化分析和导出 C++ 类型信息。
// [AI补充] 基于上下文逻辑补全示例
// 导出类类型
ExportClass("AActor", {
{"Location", "FVector"},
{"Rotation", "FRotator"},
{"GetActorLocation", &AActor::GetActorLocation},
{"SetActorLocation", &AActor::SetActorLocation}
});
// 导出模板类实例
ExportTemplateInstance("TArray<AActor*>");
这种自动化导出机制大幅降低了热更新的实施成本。
4.4 热更新机制:拦截与跳转¶
热更新的基本原理:
- 拦截点:在原 C++ 函数的入口插入拦截代码
- 跳转判断:检查是否有热更新的 Lua 函数
- 执行热更新:如果有,跳转到 Lua 函数执行;否则执行原 C++ 函数
复杂点:
热更新函数是用 Lua 编写的,不可避免会调用 C++ 函数和访问 C++ 变量,这就需要前面提到的 完整类型导出 支撑。
4.5 差异化热更新记录:快速定位¶
为了方便调试和问题追踪,团队建立了 差异化热更新记录。
在每次热更新时,系统会记录: - 哪些函数被热更新替换了 - 热更新的版本号和时间 - 热更新代码的 Hash 值
这些记录可以帮助快速定位线上问题,加速修复效率。
4.6 增量式 Patch 优化:5-10 分钟修复¶
原生的 Patch 模式流程:先 Cook 资源,再对比差异,效率较低。
优化后的流程:
- 先对比差异:自己实现对比逻辑,找出新增和修改的文件
- 再 Cook 新增文件:只 Cook 必要的资源,大幅缩短 Patch 时间
- 跳过 Cook:如果 Patch 仅包含脚本或配置,直接跳过 Cook 过程
修复速度:
通过这些优化,线上紧急问题可以在 5-10 分钟内快速修复并发布。
4.7 成果:低崩溃率与低不同步率¶
有了 C++ 热更新能力后,团队可以随时更新游戏的新机制,加快运营迭代,同时具备对抗风险的能力。
数据表现:
- 崩溃率:非常低
- 不同步率:大约在十万分之一以下
这些数据证明了技术方案的可靠性和稳定性。
五、总结与最佳实践¶
5.1 核心技术回顾¶
《航海王》项目的研效提升主要围绕三个维度展开:
1. 研发效率提升
- 配置化开发管线:程序提供框架,策划通过配置自主产出内容
- 资源同步流水线:前置质量门禁,多维度预处理和检查
- 编辑器深度定制:地图编辑、流程编辑、Sequencer 扩展
- 成果:每周 19 个版本,超出规划 50% 依然按时完成
2. 质量保障
- Clang AST 静态分析:代码级的不同步预防,在编译期杜绝逻辑与表现层耦合
- 逻辑与表现分离:虚基类与依赖注入,支持纯逻辑环境运行
- 验证服同步部署:客户端与服务端运行相同逻辑,保证稳定性和防作弊
- 成果:防止了崩溃、野指针、内存泄漏等问题
3. 快速修复
- C++ 热更新:完整的类型导出,Lua 与 C++ 互调
- 增量式 Patch:5-10 分钟快速修复线上问题
- 成果:提升了运营能力,可在任何时候更新新机制
5.2 架构设计的关键决策¶
逻辑与表现分离
这种架构使得 Gameplay 可以独立运行在服务器上,用于: - 战斗验证 - AI 训练 - 防作弊检测
减少了防作弊成本,提高了安全性。
5.3 避坑指南¶
静态分析工具的局限性
- 问题:静态分析无法覆盖运行时动态行为(如反射、虚函数调用)
- 建议:静态分析 + 动态测试相结合,不能完全依赖静态工具
热更新的性能开销
- 问题:Lua 与 C++ 频繁互调会带来性能开销
- 建议:热点代码路径保持 C++ 实现,只对非关键路径热更新
配置化开发的复杂度
- 问题:配置系统过于复杂会导致学习成本高,反而降低效率
- 建议:配置系统设计要简洁直观,提供丰富的编辑器支持和文档
代码自动导出的维护
- 问题:随着项目演进,C++ 接口变化频繁,导出代码需要及时更新
- 建议:建立自动化导出流程,集成到 CI/CD 中,每次构建自动更新
5.4 最佳实践建议¶
方案选型要结合团队实际情况
《航海王》选择了配置驱动 + Lua 热更新的方案,但并不是所有项目都适用。选型时需要考虑: - 团队技术栈和经验 - 项目规模和复杂度 - 平台限制(如 iOS 不支持 JIT) - 性能要求和热更新频率
工具链建设要持续投入
静态分析工具、编辑器扩展、自动化流水线都需要持续维护和优化。建议: - 设立专门的工具组或基础设施团队 - 定期收集一线开发者反馈,迭代工具 - 将工具能力沉淀为平台能力,支撑多个项目
质量门禁要尽早建立
问题发现得越早,修复成本越低。建议: - 在资源同步阶段就进行多维度检查 - 在代码提交阶段进行静态分析 - 在构建阶段进行自动化测试 - 建立问题追踪和通知机制
六、技术展望¶
《航海王》项目的技术实践为 ACT 游戏的工业化开发提供了宝贵经验。未来可以探索的方向包括:
AI 辅助内容生成
基于策划配置的历史数据,训练 AI 模型辅助生成新玩法配置,进一步提升生产效率。
更强大的静态分析能力
扩展 Clang 工具链,支持更多定制化的代码检查规则,如: - 性能热点检测 - 内存泄漏预警 - 并发安全性分析
跨平台热更新优化
探索更高效的跨平台热更新方案,如: - WebAssembly 作为热更新载体 - LLVM IR 级别的热更新
云端验证服的智能化
将 AI 对手训练、自动化测试、性能分析等能力集成到云端验证服,形成完整的质量保障体系。
通过配置化开发、静态分析、热更新等一系列技术手段,《航海王》团队在高频迭代的压力下,实现了每周 19 个版本的稳定交付,同时保持了极低的崩溃率和不同步率。这套技术体系不仅适用于 ACT 游戏,对其他类型的在线游戏也有重要的参考价值。
关键takeaway
- 配置化不是银弹,需要强大的工具链支撑
- 静态分析在编译期杜绝问题,是质量保障的利器
- 热更新能力是快速响应市场的关键,但要平衡性能和复杂度
- 逻辑与表现分离是架构设计的核心原则,带来多重收益