Gần đây tôi đang nghiên cứu một kế hoạch triển khai mạng ngang hàng P2P để đồng bộ hóa dữ liệu, phục vụ cho việc cập nhật client game online trong tương lai. Mặc dù các phần mềm như BitTorrent đã rất trưởng thành, nhưng do đặc thù riêng của game online, tôi tin rằng có thể xây dựng một hệ thống tối ưu hơn.

Trong game online, chúng ta có sẵn một hệ thống mạng P2P tự nhiên và ổn định. Lấy ví dụ từ tựa game “Đại Mộng Tây Du” của công ty, số người chơi cùng lúc đã vượt mốc 800.000 người. Toàn bộ người chơi đều cần cập nhật cùng một phiên bản client, điều này hoàn toàn khác biệt so với mô hình chia sẻ file ngẫu nhiên trên mạng BitTorrent.

Trên hệ điều hành Windows, có nhiều phương pháp để thực hiện giao tiếp giữa các tiến trình (IPC) như sử dụng socket, ống dẫn (Pipe), hộp thư (Mailslot)… Tuy nhiên, cách cơ bản và hiệu quả nhất vẫn là sử dụng cơ chế chia sẻ bộ nhớ (Shared Memory). Các phương pháp khác về bản chất đều dựa trên nền tảng của kỹ thuật này.

Có thể dễ dàng hình dung rằng nếu cùng truy cập một vùng bộ nhớ vật lý duy nhất, sau đó ánh xạ vùng nhớ này vào không gian địa chỉ ảo của từng tiến trình khác nhau, thì mọi tiến trình đều có thể đọc/ghi dữ liệu chung một cách trực tiếp. Đây chính là phương pháp trao đổi dữ liệu hiệu quả nhất về mặt hiệu suất. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách triển khai cụ thể.

Windows hỗ trợ một cơ chế gọi là Fiber (xuyên trình), tương tự như coroutine nhưng do người dùng chủ động chuyển đổi luồng thực thi. Đặc điểm nổi bật của cơ chế này là mô-đun lập lịch chỉ phụ trách lưu giữ ngữ cảnh và ngăn xếp, không can thiệp vào việc phân bổ thời gian CPU. Trong lập trình đơn luồng, cơ chế này mang lại hiệu quả tối ưu khi xử lý các tác vụ cần tạm dừng và tiếp tục luồng thực thi.

Lâu nay tôi luôn mong muốn có một không gian riêng để tự do viết lách bất cứ điều gì mình thích. Trước đây khi xây dựng trang web cá nhân bằng JavaScript, mục tiêu chính cũng là để đơn giản hóa quy trình quản trị website. Dù sớm nhận ra rằng một trang blog sẽ phù hợp hơn với nhu cầu của mình, nhưng vì tính lười biếng cố hữu, tôi đã trì hoãn việc này suốt một thời gian dài.

Trong nhiều trình biên dịch, hàm memcpy được coi là một hàm nội tại (intrinsic function) - nghĩa là do chính trình biên dịch cài đặt. Điều này cho phép nó được tối ưu hóa hiệu quả hơn so với các hàm inline thông thường. Trình biên dịch có thể tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của hàm memcpy dựa trên việc tham số truyền vào là hằng số hay biến số, từ đó đạt được hiệu suất tối ưu nhất. Đây là điều mà các kỹ thuật như hàm inline hay mẫu hàm (template) không thể thực hiện được.

Lua sở hữu một cơ chế xử lý bảng (table) vô cùng tinh tế và hiệu quả, đây chính là yếu tố đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất tổng thể của ngôn ngữ này. Bảng trong Lua không chỉ đơn thuần là một cấu trúc dữ liệu mà còn kiêm nhiệm nhiều vai trò như mảng động, từ điển ánh xạ, thậm chí là cơ sở cho các kiểu dữ liệu trừu tượng khác. Để tối ưu hóa hiệu năng, Lua đã thiết kế bảng theo một kiến trúc lai giữa hai thành phần chính: phần mảng (array part) và phần băm (hash part).