# open-match匹配流程

(金慶的專欄 2019.1)

https://github.com/GoogleCloudPlatform/open-match

open-match 是一個通用的游戲匹配框架。
由游戲提供自定義的匹配算法（以docker鏡像的方式提供）。

分為多個進程，各進程之間共享一個 redis.

* 前端, 接收玩家加入 redis，成功后通知玩家房間服地址
* 后端，設(shè)置一局游戲的匹配規(guī)則，設(shè)置房間服地址
* MMFOrc，啟動匹配算法(MMF)
* MMF, 自定義匹配算法，讀取 redis 獲取玩家，匹配成功就將結(jié)果寫入 redis. 僅匹配一局就退出。

游戲服中連接 open-match 的前端與后端的進程，分別稱為 frontendclient 和 Director。
輸入分2部份，一是玩家信息，二是對局信息。
Director 向后端輸入對局信息，就會收到一個接一個的對局人員列表.
Director 需要為每個對局開房間，然后通知后端房間地址。
后端將房間地址寫入 redis, 然后前端讀取到房間地址，就通知 frontendclient，讓玩家進入房間。

## test/cmd/frontendclient

模擬大廳服或組隊服，連接前端API, 請求匹配玩家/隊伍。成功后將收到房間服(DGS)的地址(Assignment)。

Player 實際上是一個隊伍，其中ID字段是用空格分隔的多個ID.
雖然參數(shù)類型都是 Player, CreatePlayer() 參數(shù)為整個隊伍，而 GetUpdates() 參數(shù)是單個玩家。

main() 中創(chuàng)建多個玩家，每個玩家調(diào)用 GetUpdates() 以獲取結(jié)果，go waitForResults() 中處理結(jié)果。
waitForResult() 讀取流中的匹配結(jié)果，壓入 resultsChan（但好像 resultsChan 僅用于打印）。
所有玩家合并到 g 實例中，然后調(diào)用 CreatePlayer() 請求匹配。

cleanup() 調(diào)用 DeletePlayer() 來刪除匹配請求，不僅需刪除整個隊伍，也需要刪除單個玩家。

好像最后取結(jié)果沒取對地方，應(yīng)該從 resultChan 中獲取 Assignment, 并用該地址 udpClient().

看了該示例就可以理解 frontend.proto

## examples/backendclient

MatchObject.Properties 是從 testprofile.json 讀取的，應(yīng)該改名為 Profile 是否更好點？
pbProfile 是 MatchObject，Profile 等同于 MatchObject?
Profile 的定義是 MMF 所需的所有參數(shù)。
`pbProfile.Properties = jsonProfile` 重復(fù)了2遍。

ListMatches()列出這個Profile的所有匹配。
收到一個匹配后，須用CreateAssignments()將房間服地址, 稱為 Assignment, 發(fā)送到所有游戲客戶端。

## cmd/frontendapi

CreatePlayer() 將 Player 對象寫入 redis, 鍵值為 Player.Id, 類型為 HSET。
對 Player 的每個 attribute，添加到 ZSET 中去。
此處 Player 是一組玩家。

GetUpdates() 每隔2s讀取redis, Player數(shù)據(jù)有變化時就發(fā)送。此處 Player 是單個玩家。

如果CreatePlayer()中隊伍只有一個玩家，
則寫入的Player與GetUpdates()中讀取的玩家是同一個redis鍵。

## cmd/backendapi

CreateMatch() 中 profile 類型為 MatchObject, 是一個比賽的限制條件。
profile 先寫入 redis, 鍵為 profile.Id.
`requestKey := xid() + "." + profile.Id`,
并將 requestKey 加入 redis 集合 "profileq"。
然后每2s查詢 redis, 看是否有 requestKey 鍵出現(xiàn)，并返回該值。

ListMatch() 每2s調(diào)用一次 CreateMatch().

DeleteMatch() 僅僅刪除 Id 這個鍵。

CreateAssignments() 為多個隊伍設(shè)置Assignment, 即房間地址。
遍歷所有Roster中的Player對象，在redis中設(shè)置Assignment.
(Assignment 更改后，會觸發(fā)前端更新。)
將所有 Player.Id 從 "proposed" 移到 "deindexed"，這兩個是 ZSET, 分值為加入時間。
Roster 應(yīng)該是比賽中的陣營，如紅方，藍方，每個陣營中可有多個隊伍。

DeleteAssignments() 僅僅遍歷所有 Player 對象來刪除 Assignment 字段。

## cmd/mmforc

匹配流程是由 mmforc (matchmaking function orchestrator) 控制的。

mmforc 每秒從 redis 的 profileq 中取出 100 個成員, 其中 profileq 是個set類型，
使用命令為`SPOP profileq 100`.

對每個 profile, 創(chuàng)建一個 k8s 任務(wù)：

```
    // Kick off the job asynchrnously
    go mmfunc(ctx, profile, cfg, defaultMmfImages, clientset, &pool)
```

每隔10s, 還有所有匹配任務(wù)都完成后，需要 `checkProposals`, 即創(chuàng)建 evaluator 任務(wù)。

profileq 中的元素 profile 為字符串，matchObjectID.profileID。
以 profileID 為鍵，可以從 redis 讀取 profile 的內(nèi)容, profile 是個 MatchObject 對象。

profile 的內(nèi)容為 json 串，其中 "jsonkeys.mmfImages" 為 mmf (matchmaking function) 鏡像。

如果profile讀取失敗，或者 mmfImages 為空，則使用默認的鏡像。mmfImages 未來會支持多個鏡像。

通過 MMF_* 環(huán)境變量傳入各種參數(shù).

## mmf

示例：examples\functions\golang\manual-simple

從環(huán)境變量 "MMF_PROFILE_ID" 解析出 profileID, 并向 redis 查詢(HGETALL) profile，HSET 類型。

從 profile 中取 pools 字段，即匹配條件。
pools 分為多個 pool, 每個 pool 中有多個 filter, 每個 filter 向 redis 取符合的 Player.

profile 用到以下字段：

* "properties.playerPool"
  json串，是一些過濾條件，如“mmr: 100-999”
* "properties.roster"
  json串, 是多個隊伍大小，如 “red: 4”

示例見：`examples\backendclient\profiles\testprofile.json`

### 簡單匹配過程

simple mmf 的匹配過程如下：

1. 從 redis 查詢 profile，獲取過濾條件和各隊伍大小
1. 每個過濾條件向 redis 查詢，所有結(jié)果的交集為可選成員
1. 去除 ignoreList, 即最近 800s 內(nèi)已匹配成功的成員，即 proposal 和 deindexed ZSET 列表。
1. 如果可選成員個數(shù)太小，則 insufficient_players 并退出
1. 分配各個隊伍成員
1. 向 redis 記錄結(jié)果

### 結(jié)果

profile 中添加 roster，即各陣營成員名單，存入 prososalKey.
保存不分隊伍的成員名單。
然后向 "proposalq" 添加 prososalKey

### 細節(jié)

poolRosters 以 (pool名, filter attribute) 為鍵，值為 Player ID 列表.
保存從 redis 查詢的符合條件的 Player ID.

overlaps 以 pool 名為鍵，保存符合該pool中所有filter的 Player ID 列表，去除 ignore list.

rosters 是 profile 中的 "properties.rosters" 字段。不知何用？
遍歷 rosters, 為每個陣營的每個player找到對應(yīng)pool的PlayerID, 保存到 mo.Rosters.
其中 profileRosters 好像沒用。