Azure 上的游戏记分牌

Question

您能否向我推荐一种在 Azure 云上存储游戏分数的替代解决方案？我正在寻找一种托管、运行成本低且易于上下扩展的存储选项。

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

应该可以选择进行 2 种类型的查询：
1. 获取玩家在计分板上的位置。
2. 获取位置 X 和 Y 之间的位置（球员和得分）。

应用程序无法在写入期间告知玩家在记分牌中的位置 - 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。 非实时精度是可以接受的。

当前的后端技术选择：Azure Web App (.NET Core)、存储（表、Blob、队列）。
使用 SQL Server 很明显如何做到这一点，但我想避免将 SQL Server 带入技术堆栈。由于有多个 Web 服务器，因此也不能选择保留在内存中。

您知道如何使用任何其他 Azure 服务存储和检索此类数据吗？ DocumentDB、Data Lake 还是其他？

Answer 1

计算在列表中的位置的问题在于，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，并且无法很好地扩展。

Data Lake 确实支持窗口函数，包括 RANK() and DENSE_RANK()。您需要使用一些具有代表性的数据对此进行很好的测试，以了解性能如何。

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另一种选择是在一定的时间间隔预先计算排名，并将完整的记分板“缓存”到表存储中；如果对用户有延迟是可以接受的（例如，您可以说排名每小时刷新一次）

那么你可以有一个预定的 WebJob：

1. 读取分数高于阈值的所有分数记录，按分数排序
2. 为玩家排名创建一个新表，例如player-scores-170401-124200
3. 为整体排名创建一个新表，例如scoreboard-170401-124200
4. 将排名记分板分批写入新表中

这样，您可以在PartitionKey=player 上查询player-scores 以获得个人排名，并使用不等式过滤器查询scoreboard 以获得位置窗口。

查询（这是您可能应该优化的操作）变得非常便宜和容易，因为它是每条信息的单一事务。

运行计算也不会太昂贵，而且交易成本是您需要密切关注的事情。假设 n 条得分记录：

• 您可以分批读取 100 个。Transactions ~= n / 100
• 您可以批量写入同一个分区，每批 100 个。事务 ~= 2n / 100
• 您可以选择保留历史排名，或在单个事务中删除整个表

所以你的 100 万条记录的总交易量是：

1000000*3/100 = 30,000 per run

每天每小时执行一次（72 万笔交易），每天大约需要花费 2-3 美分（当然不包括存储费用）。在我的书中，这算便宜:-)

Answer 2

如果您使用表格，那么您的第一个查询很容易，您可以使用玩家 ID（玩家的唯一标识符，无论您选择什么）作为分区键，并且分数可以是同一实体的属性。当您想读回（您的查询 1）时，您只需使用唯一的玩家 ID 进行点查询并获取分数。

您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。

因此需要在此处选择不同的分区键来优化第二个查询。您可以做的一件事是创建一个范围桶并获得该范围的唯一哈希。 IE。如果你正在编写一个位置为 19 的玩家并且你选择你的桶大小为 50，那将转到你的第一个位置在 1 - 50 之间的玩家桶。在将位置为 19 的玩家写入桌子之前，你的外观（或适配器）您可以调用它）客户端中的代码层将检测到这将进入第一个存储桶，为该存储桶生成一个散列，并将生成的存储桶 1-50 的散列作为分区键和实际的播放器唯一 ID 将播放器写入表作为其行键和其余属性。

您为存储桶生成的散列可能只是存储桶的下限和上限的散列等。请确保使用加密散列而不是 Object.GethashCode，因为这可能会为完全相同的对象返回不同的散列值，并且应该不能用于他的目的。

当您想要获取范围 X 和 Y 之间的所有玩家时，您需要查询那些您知道覆盖该范围而不是整个表的分区。并且您将使用确切的分区键（代表存储桶的哈希值）查询分区，这样会很有效。

当您插入一个播放器时，您需要为您的第一个查询创建 2 个实体 1 为您的第二个查询创建第二个实体并插入两者。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。希望这有助于了解如何使用 Azure 表进行优化。

Answer 3

Azure 表存储有利于存储纯数据，而且价格便宜且易于扩展。但这对复杂的查询没有好处。如果满足您的需求，您可以通过选择 Table Storage 来节省一些钱。价格范围为每 GB/月 4.5 至 12 美分。

Azure DocumentDB 是一个分布式文档数据库。它比 Azure 表存储更强大，但也更昂贵。价格：每月每 GB 25 美分。

Azure Data Lake Store 是针对大数据分析工作负载的优化存储，我们经常使用它来批处理、交互式、流式分析和机器学习数据，例如日志文件、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 表存储并通过使用不同的分区键来优化查询。关于如何设计一个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

获取玩家在计分板上的位置。

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取当前玩家的分数。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。

获取位置 X 和 Y 之间的位置（球员和得分）。

使用分数作为分区键适合这种场景。

总之，我建议您存储两个不同的游戏数据副本。一种是使用 score 作为分区键，另一种是使用玩家 id 作为分区键。

对于这两个查询我都不知道位置

查询的结果数据是按分区键排序的。所以结果计数就是你的玩家的位置（排名）。

例如，将 score 设置为 partition key 后，可以使用小于 score(ex. 10) 的 partition key 来查询一系列实体，实体计数为得分为 10 的玩家的位置。