全栈攻城狮

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综合实战：棋牌/桌游类服务器（下） ​

概述 ​

在棋牌服务器（上）的基础上补齐运营与保障能力：好友邀请（拉好友组局）、排行榜（战绩排行）、商城购买（金币/道具）、安全校验（反作弊与风控）、性能压测（容量验证）。五块能力复用前面章节的成熟方案，本篇演示它们在棋牌项目中的落地。

一、好友邀请 ​

1.1 邀请流程 ​

邀请组局流程：
  玩家 A 向好友 B 发送邀请（附房间号）
  B 收到邀请（在线推送/离线补发）
  B 确认 → 加入 A 的房间
  B 拒绝/超时 → 邀请失效

实现：
  好友列表（见好友系统章节）
  邀请消息走聊天/通知通道
  邀请带有效期（如 60s，过期自动失效）
// 邀请消息
InviteMsg { roomId, inviterId, inviteeId, expireAt }
// B 确认后校验：房间存在、未满、未过期
if (room.canJoin(inviteeId) && now < msg.expireAt) {
    room.join(inviteeId);
} else {
    return FAIL("邀请已失效或房间不可加入");
}

1.2 邀请链路 ​

邀请链路：
  大厅 → 好友列表 → 邀请 → 通知 → 加入
  断线场景：B 离线 → 离线补发（上线后再提示）

推广入口：
  分享房间码（CDK 式短码，见礼包码章节）
  好友间组队奖励（防沉迷合规内）

二、排行榜 ​

2.1 战绩排行 ​

排行维度（斗地主场景）：
  胜场榜：累计胜场数（总榜 + 周榜）
  积分榜：段位积分（实时浮动）
  财富榜：金币持有量

实现（Redis SortedSet）：
  胜场：ZINCRBY leaderboard:win {playerId} 1
  积分：对局结算后 ZADD 更新
  分段：日/周/月 Key（见排行榜章节）
// 结算后更新排行
redis.zadd("rank:score:week", score, playerId);
redis.zadd("rank:win:total", 1, playerId);   // ZINCRBY 累计

// 查询 Top100（ZREVRANGE）
List top = redis.zrevrange("rank:score:week", 0, 99);   // 玩家 ID 列表

2.2 榜单缓存与展示 ​

榜单缓存：
  全服榜 → 缓存 30s（避免高频查 Redis）
  玩家自己的名次 → 缓存 + 定期刷新
  周榜结算 → 周日晚锁榜发奖（见活动章节）

展示：
  进入大厅拉取 Top 榜单
  结算页展示本次对局排名变化

三、商城购买 ​

3.1 商品与购买 ​

商城商品（斗地主场景）：
  金币包（直购/月卡）
  道具（记牌器、表情）
  皮肤（牌桌皮肤、头像框）

购买流程（见商城章节）：
  下单（创建订单）→ 支付（渠道回调）→ 发货
  幂等：订单号唯一索引
  限购：每日/每周限购（Redis 计数）
// 购买流程核心
1. 客户端提交 goodsId（服务器查价格）
2. 创建订单（订单状态 CREATED）
3. 支付渠道回调 → 验签 → 订单标记 PAID
4. 发货（货币/道具 + bizId 幂等）
5. 通知玩家（在线推送）

3.2 订单与发货 ​

订单状态机：
  CREATED → PAYING → PAID → DELIVERED
  支付超时 → CLOSED
  支付成功但发货失败 → 补偿任务重发

对账：
  每日对账（渠道流水 vs 本地订单）
  异常订单人工处理（GM 后台）

四、安全校验 ​

4.1 反作弊 ​

棋牌高发作弊：
  透视（看底牌/对方手牌）
  多开控牌（脚本多账号同局）
  外挂出牌（自动最优出牌）

防御：
  服务端权威（手牌/牌序服务器持有，见上篇）
  协议加密 + 防重放（见协议安全章节）
  行为检测（出牌节奏/APM 异常，见反脚本章节）
  同 IP/设备多账号检测（封控局）
// 牌局反作弊
if (room.detectSameDevice(players)) {   // 同设备多开
    risk.mark(RISK_COLLUSION, roomId);
    cancelAndRefund(roomId);            // 拆局退款
}
if (player.actionRate() > HUMAN_APM) {  // 出牌过快
    risk.mark(p, "APM 异常");
}

4.2 风控与合规 ​

风控：
  异常对局（新号直接高倍场）→ 验证码/限制
  转账异常（金币赠送刷量）→ 限额 + 审核

合规：
  未成年人防沉迷（时长/充值限制，见合规章节）
  敏感词过滤（聊天/昵称，见聊天章节）
  日志审计（操作留痕，见日志审计章节）

五、性能压测 ​

5.1 压测方案 ​

压测场景（见压测章节）：
  登录并发：2000 同时登录
  对局场景：千人对局（250 桌 × 4）
  混合场景：登录 + 对局 + 商城 + 聊天
  尖峰场景：开服瞬间

自研压测客户端：
  模拟真实协议（Netty 连接池）
  每连接按节奏出牌（模拟操作）
// 压测目标指标
单服：
  QPS ≥ 5000（登录+对局混合）
  p95 RT ≤ 30ms（对局内）
  千人同服稳定（长连接不断线）
容量：
  1 万同时在线的节点数规划
  压测拐点 → 容量评估（留 2 倍余量）

5.2 优化与验证 ​

压测发现与优化：
  对局结算集中写 DB → 批量 + 异步落库
  房间广播全量 → 增量/压缩（见协议优化）
  排行榜高频写 → 延迟合并（结算后异步更新）
  验证：优化前后对比（基线 → 复测）
// 优化后验证
压测复测指标对比：
  QPS: 5000 → 8200（+64%）
  p95: 30ms → 18ms
  成功: 99.9% → 99.99%

六、实现要点 ​

综合实战（下）清单：
  好友邀请：邀请消息 + 有效期 + 离线补发
  排行榜：ZSet 分段排行 + 缓存展示
  商城：订单状态机 + 幂等发货 + 对账
  安全：服务端权威 + 行为检测 + 防沉迷合规
  压测：协议客户端 + 场景设计 + 优化复测

常见坑：
  邀请无过期 → 过期仍可加入
  排行实时查 Redis → 打爆缓存（加缓存）
  发货无幂等 → 重复发商品
  压测只看 p50 → 忽略长尾卡顿

与其他系统衔接：
  好友/排行/商城/风控/压测 → 前 13 周对应章节
  运营活动 → 活动框架章节
  监控告警 → 运维章节