游戏设计模式——面向数据编程思想

小篱

文/KillerAery

前言：随着软件需求的日益复杂发展，远古时期面的向过程编程思想才渐渐萌生了面向对象编程思想。

当人们发现面向对象在应对高层软件的种种好处时，越来越沉醉于面向对象，热衷于研究如何更加优雅地抽象出对象。

然而现代开发中渐渐发现面向对象编程层层抽象造成臃肿，导致运行效率降低，而这是性能要求高的游戏编程领域不想看到的。

于是现代游戏编程中，面向数据编程的思想越来越被接受（例如Unity2018更新的ECS框架就是一种面向数据思想的框架）。

面向数据编程是什么？

先来一个简单的比较：

• 面向过程思想：考虑解决问题所需的各个步骤（函数）。
• 面向对象思想：考虑解决问题所需的各个模型（类）。
• 面向数据思想：考虑数据的存取及布局为核心思想（数据）。
  

那么所谓的考虑数据存储/布局是什么意思呢？先引入一个有关CPU处理数据的概念：CPU多级缓存。

CPU多级缓存（CPU cache）

在组装电脑购买CPU的时候，不知道大家是否留意过CPU的一个参数：N级缓存（N一般有1/2/3）

什么是CPU缓存：

更详细来说，结构应该是：CPU<---->寄存器<---->CPU缓存<---->内存

可以看到CPU缓存是介于内存和寄存器之间的一个存储区域，此外它存储空间比内存小，比寄存器大。

为什么需要CPU多级缓存:

CPU的运行频率太快了，而CPU访问内存的速度很慢，这样在处理器时钟周期内，CPU常常需要等待寄存器读取内存，浪费时间。

而CPU访问CPU缓存则速度快很多。为了缓解CPU和内存之间速度的不匹配问题，CPU缓存则预先存储好潜在可能会访问的内存数据。

CPU多级缓存预先存的是什么：

• 时间局部性：如果某个数据被访问，那么在不久的将来它很可能再次被访问。
• 空间局部性：如果某个数据被访问，那么与它相邻的数据很快也能被访问。
• CPU多级缓存根据这两个特点，一般存储的是访问过的数据+访问数据的相邻数据。
  

CPU缓存命中/未命中：

• CPU把待处理的数据或已处理的数据存入缓存指定的地址中，如果即将要处理的数据已经存在此地址了，就叫作CPU缓存命中。
• 如果CPU缓存未命中，就转到内存地址访问。
  

提高CPU缓存命中率

要尽可能提高CPU缓存命中率，就是要尽量让使用的数据连续在一起。

由于面向数据编程技巧很多，本文篇幅有限，只介绍部分。

使用连续数组存储要批处理的对象

1，传统的组件模式，往往让游戏对象持有一个或多个组件的引用数据（指针数据）。

（一个典型的游戏对象类，包含了2种组件的指针）

1. class GameObject {
   
2.     //....GameObject的属性
   
3.     Component1* m_component1;
   
4.     Component2* m_component2;
   
5. };

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下面一幅图显示了这种传统模式的结构：

游戏对象/组件往往是批处理操作较多（每帧更新/渲染/其它操作）的对象。

这个传统结构相应的每帧更新渲染代码：

1. GameObject g[MAX_GAMEOBJECT_NUM];
   
2. 
   
3. for(int i = 0; i < GameObjectsNum; ++i) {
   
4.       g[i].update();
   
5.       g[i].draw();
   
6.       if(g[i].componet1 != nullptr)g[i].componet1->update();
   
7.       if(g[i].componet2 != nullptr)g[i].componet2->update();
   
8. }

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而根据图中可以看到，这种指来指去的结构对CPU缓存极其不友好：为了访问组件总是跳转到不相邻的内存。

倘若游戏对象和组件的更新顺序不影响游戏逻辑，则一个可行的办法是将他们都以连续数组形式存在。

注意是对象数组，而不是指针数组。如果是指针数组的话，这对CPU缓存命中没有意义（因为要通过指针跳转到不相邻的内存）。

1. GameObject g[MAX_GAMEOBJECT_NUM];
   
2. Component1 a[MAX_COMPONENT_NUM];
   
3. Component2 b[MAX_COMPONENT_NUM];

复制代码

（连续数组存储能让下面的批处理中CPU缓存命中率较高）

1. for (int i = 0; i < GameObjectsNum; ++i) {
   
2.     g[i].update();
   
3.     g[i].draw();
   
4. }
   
5. for (int i = 0; i < Componet1Num; ++i) {
   
6.     a[i].update();
   
7. }
   
8. for (int i = 0; i < Componet2Num; ++i) {
   
9.     b[i].update();
   
10. }

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2，这是一个简单的粒子系统：

1. const int MAX_PARTICLE_NUM = 3000;
   
2. //粒子类
   
3. class Particle {
   
4. private:
   
5.     bool active;
   
6.     Vec3 position;
   
7.     Vec3 velocity;
   
8.     //....其它粒子所需方法
   
9. };
   
10. 
    
11. Particle particles[MAX_PARTICLE_NUM];
    
12. int particleNum;

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它使用了典型的lazy策略，当要删除一个粒子时，只需改变active标记，无需移动内存。

然后利用标记判断，每帧更新的时候可以略过删除掉的粒子。

当需要创建新粒子时，只需要找到第一个被删除掉的粒子，更改其属性即可。

1. for (int i = 0; i < particleNum; ++i) {
   
2.     if (particles[i].isActive()) {
   
3.         particles[i].update();
   
4.     }
   
5. }

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表面上看这很科学，实际上这样做CPU缓存命中率不高：每次批处理CPU缓存都加载过很多不会用到的粒子数据（标记被删除的粒子）。

一个可行的方法是：当要删除粒子时，将队列尾的粒子内存复制到该粒子的位置，并记录减少后的粒子数量。

（移动内存（复制内存）操作是程序员最不想看到的，但是实际运行批处理带来的速度提升相比删除的开销多的非常多，这也是面向数据编程的奇妙之处。）

1. particles[i] = particles[particleNum];
   
2. particleNum--;

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这样我们就可以保证在这个粒子批量更新操作中，CPU缓存总是能以高命中率击中。

1. for (int i = 0; i < particleNum; ++i) {
   
2.     particles[i].update();
   
3. }

复制代码

冷数据/热数据分割

有人可能认为这样能最大程度利用CPU缓存：把一个对象所有要用的数据（包括组件数据）都塞进一个类里，而没有任何用指针或引用的形式间接存储数据。

实际上这个想法是错误的，我们不能忽视一个问题：CPU缓存的存储空间是有限的

于是我们希望CPU缓存存储的是经常使用的数据，而不是那些少用的数据。这就引入了冷数据/热数据分割的概念了。

• 热数据：经常要操作使用的数据，我们一般可以直接作为可直接访问的成员变量。
• 冷数据：比较少用的数据，我们一般以引用/指针来间接访问（即存储的是指针或者引用）。
  

一个栗子：对于人类来说，生命值位置速度都是经常需要操作的变量，是热数据；

而掉落物对象只有人类死亡的时候才需要用到，所以是冷数据；

1. class Human {
   
2. private:
   
3.     float health;
   
4.     float power;
   
5.     Vec3 position;
   
6.     Vec3 velocity;
   
7.     LootDrop* drop;
   
8.     //....
   
9. };
   
10. 
    
11. class LootDrop{
    
12.     Item[2] itemsToDrop;
    
13.     float chance;
    
14.     //....
    
15. };

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更多小细节（不常用）

面向数据编程还有更多小细节，但是这些都不常用，就只作为一种思考面向数据编程的另类角度。

对多维数组的遍历：int a[100][100];

1. for(int x=0;x<100;++x)
   
2. for(int y=0;y<100;++y)
   
3. a[x][y];
   
4. 
   
5. for(int y=0;y<100;++y)
   
6. for(int x=0;x<100;++x)
   
7. a[x][y];

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内循环应该是对x递增还是对y递增比较快？答案是：对y递增比较快。

因为对y的递增，结果是一个int大小的跳转，也就是说容易访问到相邻的内存，即容易击中CPU缓存。

而对x的递增，结果是100个int大小的跳转，不容易击中CPU。

而内循环如果是y的话，那么就能内外循环总共递增100*100次y。

但内循环如果是x的话，那么就内外循环总共只能递增100次y，相比上者，CPU击中比较少。

额外

面向数据编程可以说是对CPU优化的一个重要思想。

但是在实际开发中，一定要注意不能忘记这个原则：

不要过早优化！

面向数据编程说到底不是针对软件需求的，而是针对CPU优化的。

在游戏的迭代开发的后期，要是CPU性能出现瓶颈，才应去考虑使用面向数据编程技巧。

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