Benjamin's blog --关注互联网行业发展！

转自：http://bbs.ogdev.net/TopicContent.aspx?BoardID=2&TopicID=1183

.概述
LoginServer <-----> GameServer
服务端主体分为LoginServer和GameServer, LoginServer做帐户认证, GameServer做游戏主逻辑,
中间也可以加一个CharServer啦, 做人物管理, 新建删除人物之类的, 也可以并到GameServer一
起, LoginServer和CharServer都比较简单, 略过.
通过LoginServer的验证后 将分配给Client一个SessionID, 然后与GameServer或CharServer的通信,
都以此SessionID为认证码. Client只有发送正确的SessionID才能与GameServer建立连接.

2.GameServer层次结构
GameServer分为三层, 网络层<--->逻辑处理层<--->数据库层
每层都有一个消息处理队列, 存放待处理的消息. 消息队列可以采用先进先出队列的方式, 也可以
采用堆或者优先队列的方式, 按优先级对待处理消息进行简单的 排序, 嘿嘿, 是不是有点类 似QoS
的思想.
每层采用线程池技术, 预先建立一定数量的空闲线程,  不够时建立新线程, 过多时则销毁线程, 
保证线程池中有指定数量的空闲线程(Min/Max), 主线程不断检查处理队列是否有待处理消息, 若
有则从线程池中分配一空闲线程处理之.
偶在Linux下线程池是用pthread_cond_wait和pthread_cond_signal实现的.

ASP代码：

<% 
id=request("id") 
liehuo_net_url=request("liehuo_net_url") 
If liehuo_net_url="" Then liehuo_net_url="Benjamin博客" 
Shortcut = "[InternetShortcut] " & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & "URL=http://www.52ak.cn/?desktop" & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & "IDList=" & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & "IconFile=http://www.52ak.cn/favicon.ico" & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & "[{000214A0-0000-0000-C000-000000000046}] " & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & "Prop3=19,2 " & vbCrLf 
Shortcut = Shortcut & " " & vbCrLf 
Response.AddHeader "Content-Disposition", "attachment;filename="&liehuo_net_url&".url;" 
Response.ContentType = "application/octet-stream" 
Response.Write Shortcut 
%>

<?php
$Shortcut = "[InternetShortcut]
URL=http://www.52ak.cn/?desktop
IDList=
IconFile=http://www.52ak.cn/favicon.ico
[{000214A0-0000-0000-C000-000000000046}]
Prop3=19,2
";
Header("Content-type: application/octet-stream");
header("Content-Disposition: attachment; filename=Benjamin博客.url;");
echo $Shortcut;
?>

　　数据分析工作可以从宏观数据和微观数据（细分数据）说起，这种方式也是我比较喜欢的，正如小强所言，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求，二者是一种相互依托的关系。当然如果不是专业做DA工作，也许按照这种方式是没有什么问题的，因为毕竟工作时间和精力不允许有更多的研究工作。从我这个菜鸟DA来说，其实还有很多的工作要做，而采取的形式是另外一种形式，不过其内涵与之前的是一致的。

如下图，大概每个行业的数据分析体系都是这个模式：

　　最近在做一些社交SNS方面的数据分析工作，发现了一些与游戏运营相通的东西，社交游戏的某些指标和术语其实在大型的网游数据分析方面也可以使用。本质上他们代表的含义是一致的，只是在表现和分析的角度上不同而已。今天来说三个术语MAU，DAU，DAU/MAU。

　　本文综合了一些论坛博客的文章以及国外一些材料，不对或有歧义之处还请各位纠正和谅解。

　　MAU=Monthly Activited Users  月活跃用户

　　应用在SNS社交游戏和大型网络游戏中，其含义表示在自统计之日算起一个月内登录过游戏的玩家总量。

　　DAU=Daily Activited Users  日活跃用户

　　关于此数据，存在一定的争议，有的度量是把每日重复登录的用户也统计在内，但是这种情况下没有适当的代表游戏的真实数据水平。

　　另外一种度量方式是不计算重复登录的玩家，统计每日登录过游戏的玩家即可。

　　这两个目标可以衡量服务的衰退周期。

按照what, why, how, where, when, who这五个关键字做。
What
哪些内容是我们需要的？
用什么形式展示出来？（博客，视频，还是讨论…）

Why
为什么需要这些内容？（用户为什么会关注）
这些内容是否有商业价值？（对于网站来说）

How
怎么去传送这些内容？
我们去说出来吗？（那又要以一种什么样的语气呢？）

Where
内容从哪里获得？
我们有从哪里把我们的内容同步到其他地方？（feeds, social media）

When
什么时候发布内容？
什么时候要更新内容？

Who
谁将负责这个内容建设？（虽然用户自贡献内容了，但需要人去引导和管理）
日常的维护工作？（这个阶段运营人员要做很多事情，把零碎的信息系统化，通过各种方式刺激用户产生更多的内容）

以上这五个要素，对于一个社区型的网站也是适应的，只不过要转变一个观念是，用户是内容的消费者，更是生产者，运营人员的工作不是去产生内容，而是去引导和管理这些内容，刺激用户不断地产生更多的内容，通过不断循环，带来新用户，产生更多内容。