Azure上的游戏记分牌

Question

您可以向我推荐一种在Azure云上存储游戏分数的替代解决方案吗？我正在寻找托管，廉价运行和易于扩展的上下存储选项。

输入数据：{ "player": 1, "score": 10 }（分数可能已经计算过，无需总结。）

应该有两种类型的查询选项：
1.获得球员在记分牌中的位置 2.获得位置X和Y之间的位置（球员和得分）。

应用程序无法在写入时间内告诉记分牌中玩家的位置 - 后端数据库解决方案应提供该信息，或者数据布局应允许快速计算所有玩家之间的位置。 非实时准确性是可以接受的。

当前的后端技术选择：Azure Web App（.NET Core），存储（表，Blob，队列）。
使用SQL服务器显然该怎么做，但是我想避免将SQL服务器带到技术堆栈。由于多个Web服务器，保留在内存中也不是一种选择。

您是否知道如何使用任何其他Azure服务存储和检索此类数据？ DocumentDB，Data Lake，还有其他吗？

Answer 1

计算列表中位置的问题是，当您的数据可以分布在多个服务器上时，很难进行排名（以及一般的窗口操作）。随着数据的增长，这将成为一项昂贵的操作，并且不能很好地扩展。

Data Lake支持窗口功能，包括RANK() and DENSE_RANK()。您需要使用一些有代表性的数据对此进行良好测试，以了解性能如何。

另一种选择是以特定间隔预先计算排名并将整个记分板“缓存”到表存储中;如果对用户造成延误是可以接受的（例如，你可以说排名每小时更新一次）

然后你可以有一个预定的WebJob：

1. 读取得分高于阈值的所有得分记录，按得分排序
2. 为玩家等级创建一个新表格，例如player-scores-170401-124200
3. 为整体排名创建一个新表格，例如scoreboard-170401-124200
4. 将排名记分板分批写入新表

通过这种方式，您可以在player-scores上查询PartitionKey=player以获得个人排名，并使用不等式过滤器查询scoreboard以获取位置窗口。

查询（这是您可能应该优化的操作）变得非常便宜和简单，因为它是每条信息的单个事务。

运行计算也不算太贵，交易成本是您需要关注的事情。假设 n 得分记录：

• 您可以批量阅读100.交易〜= n / 100
• 您可以批量写入100个相同的分区。交易〜= 2n / 100
• 您可以选择保留历史排名，也可以在一次交易中删除整个表格

因此，1M记录的总交易次数为：

1000000*3/100 = 30,000 per run

每天每小时做一次（720k交易），每天花费大约2-3美分（当然不包括存储费用）。在我的书中运行起来很便宜： - ）

Answer 2

如果您使用表格，那么您的第一个查询很简单，您可以使用玩家ID（玩家的唯一标识符，无论您选择的是什么）作为您的分区键，得分可以是同一实体的属性。当您想要阅读（您的查询1）时，您只需使用唯一的玩家ID进行点查询并获得分数。

你的第二个查询有点棘手。您可能希望避免下载整个表并在客户端进行内存排序，这是客户端和表服务世界中最差的组合。

因此，需要在此处选择不同的分区键以针对第二个查询进行优化。您可以做的一件事是创建一个范围的桶并获得该范围的唯一哈希值。 IE浏览器。如果你正在编写一个位置为19的玩家并且你将你的铲斗大小选为50，那么这将是你的第一个位置在1到50之间的玩家。在将位置19的玩家写入桌面之前，你的立面（或适配器等）您调用它）客户端中的代码层会检测到这是第一个存储桶，为该存储桶生成一个哈希并将该播放器写入表中，并将生成的哈希值作为分区密钥和实际播放器唯一ID作为其行键和其余属性。

您为存储桶生成的哈希可能只是桶的下限和上限的哈希等。确保使用加密哈希而不是Object.GethashCode，因为它可以为完全相同的对象返回不同的哈希值，并且应该不能用于他的目的。

当你想要获得范围X和Y之间的所有玩家时，你需要查询你知道哪些覆盖范围的分区，而不是整个表。并且您可以使用确切的分区键（表示存储桶的哈希值）来查询分区，这样它就会很有效。

当您插入播放器时，您需要为第一个查询创建2个实体1，为第二个查询创建第二个实体，并插入两个实体。此过程也称为非规范化数据，以针对不同的查询需求进行优化。希望这有助于理解如何使用Azure表优化这一点。

Answer 3

Azure表存储有利于存储纯数据，而且价格低廉且易于扩展。但它对复杂查询没有好处。如果满足您的需求，您可以选择Table Storage来节省一些资金。价格范围从每千兆字节4.5到12美分。

Azure DocumentDB是一个分布式文档数据库。它比Azure Table Storage更强大，但也更昂贵。价格：每千兆字节/月25美分。

Azure Data Lake Store是针对大数据分析工作负载的优化存储，我们经常将其用于批量，交互式，流式分析和机器学习数据，如日志文件，物联网数据，点击流，大型数据集

如果可以满足您的需求，最好选择Azure表存储。根据您的描述，我建议您使用Azure表存储并使用不同的分区键优化查询。有关如何设计可扩展和高性能的表，下面的链接供您参考。

Azure Storage Table Design Guide: Designing Scalable and Performant Tables

  

获得玩家在记分牌中的位置。

如果我们想获得位置（排名），存储数据的最佳方式是使用分数作为分区键。如果我们只知道当前玩家的id，​​我们需要在查询位置之前获得当前玩家的得分。要根据玩家ID查询玩家，最好通过将玩家ID设置为分区键，在Azure表存储中存储另一个游戏数据副本。

  

获得位置X和Y之间的位置（玩家和得分）。

使用分数作为分区键适用于此场景。

总之，我建议您存储两个不同的游戏数据副本。一个是使用得分作为分区键，另一个是使用玩家ID作为分区键。

  

对于这两个查询，我都不知道该职位

您的查询的结果数据是按分区键排序。因此结果计数是您的玩家的位置（排名）。

例如，在将分数设置为分区键后，您可以使用小于分数的分区键（例如10）来查询实体范围，实体count是分数为10的玩家的位置。