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GO语言能做些什么？

Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。

Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等;网络编程方面，Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等;除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。

筹备两年，60万字诚意续作《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》发布

腾讯游戏开发精髓II

#第一部分

人工智能

第一章，基于照片的角色捏脸和个性化技术

角色的个性化已经成为现今游戏的一个常见需求。根据用户的照片，生成带有用户特征的游戏人脸将会提升用户的角色代入感和游戏体验。本方案设计了一个智能捏脸系统，可以根据用户上传或拍摄的人脸照片进行自动的三维人脸关键点检测，将标准的人脸根据游戏风格进行相应的变化，生成保持用户人脸特征且具备游戏风格的三维人脸模型。

第二章，强化学习在游戏 AI 中的应用

通过利用深度强化学习，我们在竞速类、格斗对战类等品类的游戏上建立了快速的游戏 AI生成管线。它只需要部分的人工参与，即可以批量地生成高质量的BOT AI。这些BOT AI在竞技水平上不仅能够比肩人类顶尖玩家，也能适配各个段位的人类玩家。与此同时，这些BOT AI在拟人性上也相比传统方法有更佳表现。

第三章，多种机器学习方法在赛车AI 中的综合应用

第三章以研发高强度的竞速赛车AI为目标，介绍遗传算法、监督学习和强化学习在赛车AI中的研究和应用。文章首先介绍利用遗传算法进行程序自动化调参解决人工调整AI参数的复杂问题，以得到能力较为不错的赛车AI参数；再采用通俗易懂的语言，介绍监督学习和强化学习训练赛车AI模型的基础知识以及落地过程中可能面临的挑战，并对它们的应用做简要分析，以便于缺少相关知识的游戏从业人员了解这两项技术。

第四章，数字人级别的语音驱动面部动画生成

本章论述了一种基于机器学习方法的语音驱动数字人处理框架和相关算法。与传统的基于规则或数据驱动的Lip Sync（Lip Synchronization，唇形同步）解决方案不同，该方案分析了高保真数字人面部绑定系统的制作管线和数据特点，并从机器学习的角度对该绑定进行抽象，定义了一个语音-控制器的端到端学习框架。基于这个框架，提出了一种基于深度学习的语音驱动面部动画模型。

#第二部分

计算机图形

第五章，实时面光源渲染

随着基于物理的渲染在实时渲染领域广泛应用，面光源变得越来越重要。面光源与经典的方向光、点光源等光源的区别在于其解为一个积分式，求解方向中Linearly Transform Cosine（LTC）由于精确性、较好的性能、支持多种类型的光源成为游戏等实时渲染应用程序的首选方案。然而要将LTC 在移动平台的生产项目中使用仍然存在不少挑战。本章将对一系列在实践中遇到的问题展开讨论。

第六章，可定制的快速自动化全局光照和可见性烘焙器

本章提供了一个可定制的快速烘焙方案，底层提供基于Voxel（体素）的快速构建和光线追踪，上层根据需求提供若干烘焙实现。该方案具有硬件要求低、可快速迭代、全自动等优势，如《王者荣耀》的对战地图可以在几秒之内预览烘焙效果，大大提升了项目美术迭代的效率。

第七章，物质点法在动画特效中的应用

最近一段时间，高质量的动画与电影中（尤其是好莱坞）开始使用一种称为物质点法（Material Point Method）的新的物理模拟技术。我们基于物质点法开发了可以用于制作对视觉细节要求较高的CG过场动画的Physion，可以充分发挥最新的GPU架构提供的强大计算力；与传统的CPU模拟器相比，计算效率提高了数百倍，在PC端绝大多数场景下可以达到实时或者准实时的速度。

第八章，高自由度捏脸的表情动画复用方案

本章所阐述的技术方案帮助游戏美术师高效制作捏脸控制器，赋予玩家更高的自定义形象的能力。面部表情捕捉方案可以生产高质量的表情动画美术资产。表情补偿技术将细腻的表情融入玩家捏出的特征脸。最后，通过针对移动端的表情系统性能优化和LOD 方案，使得更多的手机游戏玩家可以体验到这一切。

#第三部分

动画和物理

第九章，多足机甲运动控制解决方案

本章总结了一套以程序化动画为核心，结合动画序列、曲线控制及物理模拟等手段来增强表现力的解决方案。该方案不仅从根本上解决了滑步问题，还能为不同形态的机甲快速生产和迭代运动动画，使小团队在人力资源有限的情况下，依然能高效地打造高品质的机甲运动效果。

第十章，物理查询介绍及玩法应用

物理引擎的应用是游戏开发的重要组成部分。本章主要介绍物理引擎中的物理查询功能，同时附带相关玩法的实现方法。通过阅读本章，读者可以了解物理查询的作用和基本分类，以及3 种查询类别的算法和相关玩法实践。

第十一章，基于物理的角色翻越攀爬通用解决方案

我们开发了CP（Collison Probe，碰撞探测）系统，该系统基于物理系统的场景查询（Scene Query）功能，适用于各种不同的物理系统接口。本章介绍的算法在游戏《无限法则》中已经正式使用。开发中的难点主要来自对游戏中复杂情况的归纳和算法的复杂度控制。

#第四部分

客户端架构和技术

第十二章，跨游戏引擎的H5 渲染解决方案

本章介绍一种方法，通过实现一套精简版本的HTML5渲染引擎来屏蔽不同游戏引擎、平台的底层差异，同时保留游戏引擎必要的交互体验，可以采用H5 的开发方式来快速实现运营活动开发，最终做到开发和运营分离，运营部门自主开发运营活动而不依赖游戏发版节奏。

第十三章，大世界的场景复杂度管理方案

在相同的硬件平台下，复杂度管理方案很大程度上决定了大世界场景里填充内容的数量和质量。本方案基于控制理论中的负反馈控制系统，最终可达成：1、离线检测工具，自动分析场景各区域复杂度。2、运行时根据平台设定，智能控制场景内容的加载卸载、显示隐藏、LOD控制等。3、根据平台负载能力和当前负荷，更有效的控制运行负荷，获取平滑的fps。

第十四章，基于多级细节网格的场景动态加载

大型次世代手游在移动端极易遇到大规模场景加载导致的性能问题，Level Streaming（关卡流式加载）是用于解决大场景加载的一类技术。本章将介绍一种基于多级细节网格的Level Streaming 技术，它可以提高加载速度，降低加载内存，改善加载卡顿等性能问题。

#第五部分

服务端架构和技术

第十五章，面向游戏的高性能服务网格TbusppMesh

TbusppMesh 是一款腾讯自研的适合游戏微服务化的ServiceMesh（服务网格），提供了有状态服务一致性Hash 路由、选主、容灾等适合游戏业务场景的核心能力，助力游戏微服务化改造上云并提高CI/CD 效率。本章从数据通信、组网策略、有状态服务3 个方面介绍TbusppMesh 的技术原理和实现。

第十六章，游戏配置系统设计

本章主要介绍一种便捷的游戏配置管理方式，它实现了可视化管理、版本历史和回滚和一站式发布。本章在讲述游戏配置系统的同时，会对整个游戏配置从设计、生产到使用进行详细介绍，并在Github 上发布了一个Demo 实例供读者对照参考。读者可以在Github 上探索 configmanagedemo 查看Demo 具体实现细节。

第十七章，游戏敏捷运营体系技术

我们提出的一套不依赖版本的敏捷运营技术DataMore及其服务体系，基于游戏的日志以及标准化API接口，借助于实时计算能力打造的与游戏解耦的运营工具链，帮助游戏实现敏捷快速运营。

#第六部分

管线和工具

第十八章，从照片到模型

2019 年，举世闻名的巴黎圣母院被烧毁。所幸早年已经有学者对整个巴黎圣母院进行了完整的扫描和建模，这对后续的重建工作起到了重要的指导作用。本章搭建的Photogrammetry 生产管线可以用于从普通大小物件到大地形、大型物件模型的重建，将从拍摄照片到输出可用于实时渲染的模型的整个流程智能化、自动化，以便用较少的人力、较快的速度完成大规模室外场景的3D 重建工作。这将对游戏制作、数字化展览、数字化记录保存历史文化遗产、科学研究等起到很大的帮助作用。

第十九章，一种可定制的Lua 代码编辑检测工具

Lua 语法简单、使用灵活，在游戏开发中十分流行。但其生态并不完善，各插件在对Lua 项目的支持上仍存在一些不足。本章遵从微软LSP（Language Server Protocol，语言服务协议），前端使用TypeScript 语言，后端使用Go 语言开发了一款跨平台Lua 工具。目前主要提供了VSCode 插件的应用LuaHelper。

第二十章，安卓平台非托管内存分析方案

安卓平台一直缺乏简单易用的非托管内存数据采集与分析工具。对于大型游戏项目来讲，没有合适的底层工具，内存分析就是噩梦般的存在。本章旨在通过整合安卓平台中的相关技术，提供一种易用且高效的非托管内存数据采集和数据分析解决方案。

第二十一章，过程化河流生成方法研究与应用

目前比较有特色的河流生成方法是游戏《地平线：黎明时分》中提出的方法，考虑了阶梯瀑布、山谷侵蚀、宽度变化等河流自然特征，能够得到比较生动的效果。本章借鉴地平线方法，在此基础上进行补充和扩展，实现一套鲁棒可控的河流生成系统。

本书获多位业界高层、行业专家力荐

腾讯公司把自己技术人才多年研发的经验积累编篡出书，无疑是对中国游戏技术研发的巨大贡献。

——姚勇，北京永航科技有限公司CTO

从业的开发人员或有兴趣在相关技术方向发展的同学能从中获得行业中较新的且已经落地的技术的第一手资料。

——王祢，Epic Games China 首席引擎工程师

——金小刚，浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室主任

本书由鹅厂游戏的技术大牛出品，记录和分享了在面对技术时代变迁时，在大型在线游戏作品中如何应用AI 技术和场景落地的经验、教训，以及他们的思辨路径。推荐给喜欢游戏产业，喜欢AI 新科技的朋友们。

——张志东，腾讯主要创办人

我们尝试将项目中积累沉淀的前沿技术方案与全行业共享，希望能激发出更多的想象力和创意，不断丰富游戏技术在不同场景、产业运用的可能，共同探索产业契合未来的可能路径。

——马晓轶，腾讯集团高级副总裁

作为《腾讯游戏开发精粹》的续作，本书维度更丰富、技术更前沿，希望为读者朋友们提供更好的阅读体验。同时，期待能以本书为契机，促进游戏行业更多的分享交流，推动游戏行业良性发展，助力游戏人成就游戏梦想。

——夏琳，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏学堂院长

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》和时下的热词Metaverse（元宇宙）遥相呼应：腾讯游戏在计算机图形学、动画上的实践，工业化的生产流水线，各种AI 能力和应用，大世界的C/S 架构……凡此种种，均有助于读者搭建自己的虚拟世界。

——崔晓春，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏公共研发运营体系负责人

对于正在从事游戏开发或对游戏开发好奇的读者，本书既可以拓展知识面，又可以对照着动手实践。

——徐成龙，腾讯互动娱乐天美工作室群技术中心副总经理

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》是一部技术好文集锦，囊括了当前游戏开发所必需的多种关键技术。

——陆遥，腾讯互动娱乐光子工作室群技术中心助理总经理

本书由腾讯游戏多位资深技术专家共同编撰，涵盖了游戏研发各重要领域的知识，代表了腾讯游戏前沿的技术实践。

——朱新其，腾讯互动娱乐魔方工作室群魔镜工作室总经理

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》贵在实战和实践，除技术和算法外，我们更能看到这些技术和算法是如何应用到具体的项目中最终面见玩家的，是一个有实战意义的完整分享。

——安柏霖，腾讯互动娱乐北极光工作室群技术总监

希望本书用心编撰的内容能给予读者更多启发，我们一起知行并进，持续探索前沿技术对游戏开发的内在提升。

——沈黎，腾讯互动娱乐 NExT Studios 负责人

go语言适合做什么

Go语言主要用作服务器端开发。

其定位是用来开发“大型软件”的，适合于需要很多程序员一起开发，并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。

Go语言融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性，不仅提高了项目的开发速度，而且后期维护起来也非常轻松。

编译器

当前有两个Go编译器分支，分别为官方编译器gc和gccgo。官方编译器在初期使用C写成，后用Go重写从而实现自举。Gccgo是一个使用标准GCC作为后端的Go编译器。

官方编译器支持跨平台编译（但不支持CGO），允许将源代码编译为可在目标系统、架构上执行的二进制文件。

go语言之所以能成为我国最火的语言，是因为编写服务端高并发程序的优势。我大中华区但凡pv，日活高点的网站，应用，谁没点这个需求。

这个领域中最优的几个:golang,erlang,rust。日常生活中人类社交是当今社会上的必然性，人们也伴随着科技时代的发展，智能电子产品的使用中也必然少不了语言输入，文字的编辑，语言转换的便利都均可来源于go语音输入法。

go是什么编程语言？主要应用于哪些方面？

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言能干什么?

1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。

深入理解golang

最近三年，在工作中使用go开发了不少服务。深感go的便捷，以及它的runtime的复杂。我觉得需要定期的进行总结，因此决定写这篇文章，也许更准确的，应该叫笔记。

最近终于解决了一个和cgo有关的问题。这个问题从发现到解决前后经历了接近4个月，当然，和人手不足也有关系。而对于我个人而言，这个问题其实历时2年！这得从头说起。

在上一家公司的一个项目里，有一个服务做音视频数据的提取，这个服务运行在嵌入式设备TX2上。音视频提取这一关键功能主要利用nvidia基于gstreamer开发的插件，这个插件可以发挥nvidia gpu的硬件解码功能。当时这个服务使用go和c混编的方式，问题的症状是服务运行一段时间后，不输出音视频数据。遗憾的是，由于疫情，项目停止，因此没有机会继续研究这个问题。

时间来到去年底。当前这个项目进行压力测试，发现关键的语音处理服务运行一段时间后，会出现不拉流的情况，因此也没有后续的结果输出。症状和上一个项目非常像。虽然使用的第三方SDK不一样，但同样用了go和c混编的方式。一开始，焦点就放在go的运行时上，觉得可能是go和c相互调用的方式不对。经过合理猜测，并用测试进行验证后，发现问题还是在第三方拉流的SDK上，它们的回调函数必须要快，否则有可能会阻塞它们的回调线程。当然，在go调用c的时候，如果耗时比较长，会对go的运行时造成一些副作用；在c回调go的时候，go的运行时也有可能阻塞c的回调线程。但go的运行时已经比较成熟，因此我觉得它对这个问题的贡献不大。以上采用了假设-验证的方法，主要的原因还是第三方的拉流SDK不开源。在定位问题的过程中，使用了gdb的gcore来生成堆栈；也搭建了灰度环境来进行压力测试，以及完善监控，这些都是解决方法的一部分。

正是这一问题，促使我更多的了解go的运行时。而我看得越多，越觉得go的运行时是一个庞大的怪物。因此，抱着能了解一点是一点的心态，不断的完善这篇笔记。