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# 多人游戏数据包清理系统使用指南
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## 概述
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基于osu-server源码实现的多人游戏数据包清理系统，确保每局游戏结束后自动清理转发包和游戏状态数据，防止内存泄漏和性能问题。
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## 主要改进
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### 1. GameplayStateBuffer 增强功能
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- **`cleanup_game_session(room_id)`**: 每局游戏结束后清理会话数据
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- **`reset_user_gameplay_state(room_id, user_id)`**: 重置单个用户的游戏状态
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- **保留房间结构**: 清理数据但保持房间活跃状态
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### 2. MultiplayerPacketCleaner 数据包清理管理器
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- **延迟清理**: 避免游戏过程中的性能影响
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- **分类清理**: 按数据包类型（score、state、leaderboard）分类处理
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- **强制清理**: 处理过期数据包
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- **统计监控**: 提供清理统计信息
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### 3. GameSessionCleaner 会话清理器
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- **`cleanup_game_session(room_id, completed)`**: 游戏会话清理
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- **`cleanup_user_session(room_id, user_id)`**: 用户会话清理
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- **`cleanup_room_fully(room_id)`**: 房间完全清理
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## 清理触发点
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### 1. 每局游戏结束
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```python
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# 在 update_room_state() 中，当所有玩家完成游戏时
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await self._cleanup_game_session(room_id, any_user_finished_playing)
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```
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### 2. 用户离开房间
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```python
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# 在 make_user_leave() 中清理用户数据
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await GameSessionCleaner.cleanup_user_session(room_id, user_id)
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```
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### 3. 用户中断游戏
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```python
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# 在 AbortGameplay() 中重置用户状态
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gameplay_buffer.reset_user_gameplay_state(room_id, user.user_id)
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### 4. 主机中断比赛
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```python
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# 在 AbortMatch() 中清理所有玩家数据
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await self._cleanup_game_session(room_id, False) # False = 游戏被中断
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```
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### 5. 房间关闭
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```python
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# 在 end_room() 中完全清理房间
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await GameSessionCleaner.cleanup_room_fully(room_id)
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```
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## 自动化机制
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### 1. 定期清理任务
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- 每分钟检查并清理过期数据包
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- 防止内存泄漏
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### 2. 数据包调度清理
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- 5秒延迟清理（避免影响实时性能）
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- 30秒强制清理（防止数据积累）
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### 3. 状态感知清理
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- 游戏状态变化时自动触发相应清理
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- 用户状态转换时重置游戏数据
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## 性能优化
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### 1. 异步清理
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- 所有清理操作都是异步的
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- 不阻塞游戏主流程
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### 2. 延迟执行
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- 延迟清理避免频繁操作
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- 批量处理提高效率
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### 3. 分级清理
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- 用户级别清理（个人数据）
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- 会话级别清理（单局游戏）
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- 房间级别清理（整个房间）
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## 监控和调试
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### 1. 清理统计
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```python
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stats = packet_cleaner.get_cleanup_stats()
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# 返回: active_cleanup_tasks, pending_packets, rooms_with_pending_cleanup
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```
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### 2. 日志记录
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- 详细的清理操作日志
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- 错误处理和恢复机制
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### 3. 错误处理
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- 清理失败不影响游戏流程
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- 优雅降级处理
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## 与osu源码的对比
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### 相似之处
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1. **延迟清理机制**: 类似osu的清理调度
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2. **分类数据包管理**: 按类型处理不同数据包
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3. **状态感知清理**: 根据游戏状态触发清理
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4. **错误隔离**: 清理错误不影响游戏
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### Python特定优化
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1. **异步协程**: 使用async/await提高并发性能
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2. **字典缓存**: 使用defaultdict优化数据结构
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3. **生成器**: 使用deque限制缓冲区大小
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4. **上下文管理**: 自动资源清理
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## 最佳实践
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### 1. 及时清理
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- 游戏结束立即触发会话清理
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- 用户离开立即清理个人数据
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### 2. 渐进式清理
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- 先清理用户数据
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- 再清理会话数据
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- 最后清理房间数据
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### 3. 监控资源使用
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- 定期检查清理统计
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- 监控内存和CPU使用
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### 4. 日志分析
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- 分析清理频率和效果
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- 优化清理策略
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## 配置选项
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```python
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# 数据包清理配置
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cleanup_delay = 5.0 # 延迟清理时间（秒）
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force_cleanup_delay = 30.0 # 强制清理时间（秒）
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leaderboard_broadcast_interval = 2.0 # 排行榜广播间隔（秒）
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# 缓冲区大小限制
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score_buffer_maxlen = 50 # 分数帧缓冲区最大长度
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```
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通过这个系统，你的Python多人游戏实现现在具备了与osu源码类似的数据包清理能力，确保每局游戏结束后自动清理转发包，防止内存泄漏并保持系统性能。
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