Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Goでゲームサーバーを実装して考えたこと / game server in go
Search
mizkei
May 14, 2018
Programming
2
7.3k
Goでゲームサーバーを実装して考えたこと / game server in go
IGDA日本 ゲームサーバ勉強会 #8
https://techplay.jp/event/666753
登壇した資料のようなメモ
mizkei
May 14, 2018
Tweet
Share
More Decks by mizkei
See All by mizkei
About: Go Module Proxy: Life of a query
mizkei
0
220
linter for your team rule
mizkei
3
2.5k
Other Decks in Programming
See All in Programming
AWS Infrastructure as Code の新機能 2025 総まとめ 〜SA 4人による怒涛のデモ祭り〜
konokenj
10
3.4k
Codexに役割を持たせる 他のAIエージェントと組み合わせる実務Tips
o8n
4
1.3k
ポーリング処理廃止によるイベント駆動アーキテクチャへの移行
seitarof
3
1.1k
20260228_JAWS_Beginner_Kansai
takuyay0ne
5
570
どんと来い、データベース信頼性エンジニアリング / Introduction to DBRE
nnaka2992
1
300
Cyrius ーLinux非依存にコンテナをネイティブ実行する専用OSー
n4mlz
0
170
Claude Code の Skill で複雑な既存仕様をすっきり整理しよう
yuichirokato
1
400
AWS×クラウドネイティブソフトウェア設計 / AWS x Cloud-Native Software Design
nrslib
16
3.2k
SourceGeneratorのマーカー属性問題について
htkym
0
200
API Platformを活用したPHPによる本格的なWeb API開発 / api-platform-book-intro
ttskch
1
140
Agentic AI: Evolution oder Revolution
mobilelarson
PRO
0
190
エラーログのマスキングの仕組みづくりに役立ったASTの話
kumoichi
0
240
Featured
See All Featured
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
150
HDC tutorial
michielstock
1
550
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
1.7k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
83
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.1k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.4k
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.2k
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
190
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
63
51k
Transcript
Goでゲームサーバー実装をして 考えたこと Goを書いて楽しかった思い出
目次 • 自己紹介 • Go • Goとカヤック • Goで開発したサーバーの説明 •
Goの実装で選択したこと • まとめ
自己紹介 • 名前 ◦ 水野 敬太 (@mizkei11) • 所属 ◦
面白法人カヤック • 職種 ◦ サーバーサイドエンジニア
Go
Go Programming Language 下記のような特徴を持つプログラミング言語 • 静的型付け • コンパイルされる • インタプリタ言語のような手軽さ
• 並行処理を単純に扱うための仕組み • 意識することなくマルチコアを使い切る
CLIツール開発におけるGo • ツールの配布が容易 ◦ クロスコンパイルが簡単 ◦ コンパイル早い • ふわっと書いてもそれなりに高速に動作する
Web開発におけるGo • 標準パッケージで簡単にサーバーが書ける • スレッドやプロセスなど考えなくて良い ◦ Goが勝手にCPUを使い切ってくれる
チーム開発におけるGo • 不要な作業の削減 ◦ gofmt, golintによって一つの書き方に収束する • シンプルな文法 ◦ 関数を辿っていけば、大体全部わかる
▪ 魔法のような動作はない ▪ GoはGoで書かれているので標準パッケージの中までわかる ◦ ただし、コード量は多くなる
Goとカヤック
Go言語を推進していく宣言 • 「カヤックは、Go言語を積極的に推進していきます」 ◦ https://www.kayac.com/news/2014/07/golang 社内ツールやインフラ関連ツールは積極的にGoで書かれている (※無理に選択しているという意味ではない)
勉強会 • kamakura.go(in 横浜) ◦ https://connpass.com/event/87417/
Goで実装したゲー ムサーバーの説明
ゲームシステム概要 • PvP ◦ 対戦自体の通信は外部のサーバーを利用 • プレイヤーが集まって形成するグループ ◦ チャット、対戦の共有 •
対戦結果によるランキング ◦ 上位者の報酬配布
API • HTTPのGET/POSTを受け取り、JSONを返す
定期実行処理 • イベントとして発行されるタスクを複数台のサーバーで処理 ◦ 通常のリクエストから発生するバックグラウンドタスクも 同じ流れで処理される
管理画面 • HTMLのページ • ユーザー情報の管理 ◦ 行動履歴、アカウントの引き継ぎ、個別メッセージの送信、 課金履歴など • 運営からのお知らせ管理
マッチング • スコアの近い、待ち時間の長いユーザー • バックグラウンドタスクとして実行して、 マッチング完了でクライアント側にマッチング情報を通信
Goの実装で選択 したこと
Goにおける色々な選択 • カヤックのゲーム開発ですべてGoによる実装は初めて ◦ packageや構成についていろいろ考えなければならない
Web Application Framework • GoのWAF ◦ echo (https://github.com/labstack/echo) ◦ Gin
(https://github.com/gin-gonic/gin) ◦ Goji (https://github.com/zenazn/goji) ◦ ... 他にもたくさん
WAFは使わなかった • net/http ◦ 標準パッケージ ◦ だいたいこれで解決できる ◦ WAFを使わないからと記述量が多くなるわけではない ◦
ミドルウェアも普通に書けば良い ▪ func(http.Handler) http.Handlerとか用意するだけ
ハンドラー周辺で使ったpackage • https://github.com/gorilla/schema ◦ リクエストのパラメータをパースしてstructに詰め込む • https://github.com/julienschmidt/httprouter ◦ 管理画面はhtmlで遷移していくため、パスのパラメータを利用したい
ハンドラーの自動生成 • Baal ◦ 「IDL「Baal」について」 ▪ http://techblog.kayac.com/unity_advent_calendar_2016_20 ◦ クライアントと通信するパス/リクエスト/レスポンスの内容を定義 ▪
型や文字列の長さ、リストの長さなども記述可能
• ほとんど自動生成 ◦ パスパターン ◦ リクエスト/レスポンスのstruct ◦ リクエストの内容をstructに詰め込む ◦ 値の範囲、文字列の長さ、リストの長さのバリデーション
• 手で書かないといけない処理 ◦ リクエストのstructの値をモデルのメソッドに値を渡す ◦ モデルのメソッドの返り値をレスポンスのstructに詰め込む ハンドラーの自動生成
自動生成した副作用 • リクエスト/レスポンスのstructのdecode/encodeがある ◦ apiのテストコードを書く際にテストケース作成が楽 ◦ デバッグ用のシナリオをGoで書くのが楽 ◦ 負荷試験時のシナリオ作成が楽
ORM • GoのORM ◦ https://github.com/jinzhu/gorm ◦ https://github.com/go-gorp/gorp ◦ https://github.com/go-xorm/xorm ◦
… やっぱりたくさんある
ORM使わなかった • 実行されるクエリがどうなるのかわからない • ライブラリである以上、interface{}を扱うしかない場合がある • ORMの気持ちを考えるのは非常に難しい
DB処理周りで利用したパッケージ • https://github.com/Masterminds/squirrel ◦ クエリビルダー ◦ sqlをそのまま書くよりはGoの中の型として扱える部分が増える ▪ でも、そんなに変わらないので普通に sqlも書いている
DBへのクエリ処理の自動生成 • sqlファイルからrowのstruct、特定のクエリの自動生成 ◦ https://github.com/schemalex/schemalex でsqlをパース • マスターデータはメモリ上にキャッシュ ◦ 自動生成されるselectなどの処理の裏でメモリから取ってくる
DBへのクエリ処理の自動生成 • Insert/Update/Refetch ◦ 単純な操作達 • RefetchForUpdate ◦ 自動生成でrowにIsForUpdate() boolを作っている
• ScanRows/ScanRow ◦ rowに値詰め込む処理は自動
DBへのクエリ処理の自動生成 • Primary Key、Uniqueなものはメソッドを用意 ◦ 例)userテーブル: Primary Key id 、Unique
(name, number) ▪ func (t User) FindByID(id int64) (*row.User, error) ▪ func (t User) FindByNameNumber(name string, number int64) (*row.User, error)
DBへのクエリ処理の自動生成 • eachRowsFast ◦ 条件を満たす全rowを順に処理していくためのメソッド ◦ func([]*row.User) errorみたいなメソッドを渡して、 大量のrowを使った処理などをおこなう •
selectWithCursorID ◦ 主に管理画面用にカーソルを使ってページングするためのメソッド ◦ 前後ページのIDを返したり、並び替えをおこなう
DBへのクエリ処理の自動生成 • マスターデータのキャッシュ ◦ Primary Key、Uniqueに対してGoのmapを生成 ◦ FindByIDとかの裏側でmapから取得
DBへのクエリ処理の自動生成 • 自動のScanは全部の値を取ってきてしまう ◦ 通信のサイズ、メモリなどの無駄 ◦ 仕方ないので、もう手で書く ▪ 余分な取得が2,3カラム程度ならもう全部取ってしまうので、多くはない
ファイルをバイナリに詰め込むpackage • ファイル1個にまとまるので配置が楽になる ◦ https://github.com/jessevdk/go-assets ◦ https://github.com/jteeuwen/go-bindata ▪ これは消えたリポジトリから forkされたリポジトリ
詰め込むpackage使いませんでした • ECSでサービスを動かしているため、dockerのimageの中に ファイル配置すれば良い ◦ そんなに1個のファイルになっても嬉しくなさそう • 開発の途中でgo-bindataのリポジトリが消えた
チームでの開発 • サーバーサイドは5人で開発 • レビュー ◦ コードは他の4人すべてのレビューを通らないとマージされない
コードの書きやすさ • 特殊な書き方ができない ◦ コードとしての書き方にほとんど迷わない
コードの読みやすさ • シンプルな文法 ◦ 読みにくいコードはほぼ書けない • gofmt/golint/govet ◦ ロジックにかかわらないところは何も考えなくて良い レビューする人が多くても開発の速度をあまり下げない
楽しかったこと(個人の感想) • Go(とアプリ)のことだけ考えていることができる ◦ フレームワークの{waf}.Contextや使い方やDocsは気にしたくない ◦ ORMの気持ちも考えていたくない ▪ いつ消えるかもいつ気持ちが変わるかもわからない
まとめ • Goは楽しい • 標準パッケージで大体問題ない ◦ もちろん便利なパッケージは使う ◦ バージョンを気にしたり、そのパッケージの特殊な書き方を 覚えないといけない大きなフレームワークには依存しなくてもよい
• チームが大きくても開発の速度が落ちにくい