Unity Netcode GameObjects中Rpc NotMe目标执行两次的问题分析
2025-07-03 17:38:01作者:劳婵绚Shirley
问题概述
在Unity Netcode GameObjects 1.8.0版本中,当非主机客户端执行目标设置为NotMe的RPC(远程过程调用)时,主机会在本地执行该RPC两次,而正常情况下应该只执行一次。这个问题仅影响主机端,普通客户端执行RPC时表现正常。
技术背景
RPC(远程过程调用)是网络游戏中常用的通信机制,允许一个网络对象在不同客户端或服务器上执行特定方法。Unity Netcode GameObjects提供了多种RPC目标选项,其中NotMe表示除调用者外的所有客户端都应执行该RPC。
在Unity Netcode架构中,主机(Host)是一个特殊角色,它同时具备服务器和客户端的双重身份。这种双重身份正是导致本问题的根本原因。
问题根源分析
通过查看源代码,发现问题出在NotMeRpcTarget.cs的实现逻辑上。当前实现如下:
m_GroupSendTarget.Target.Send(behaviour, ref message, delivery, rpcParams);
if (!behaviour.IsServer)
{
m_ServerRpcTarget.Send(behaviour, ref message, delivery, rpcParams);
}
这段代码的逻辑是:
- 首先向目标组发送RPC
- 如果调用者不是服务器,则额外向服务器发送RPC
对于主机来说,它既是服务器又是客户端。当非主机客户端调用RPC时:
- 第一次发送:作为客户端组的一部分接收RPC
- 第二次发送:因为调用者不是服务器(是客户端),所以又向服务器(也就是主机自己)发送了一次RPC
这样就导致了主机端执行了两次相同的RPC。
解决方案
正确的实现应该考虑主机的双重身份特性。修改后的代码应如下:
m_GroupSendTarget.Target.Send(behaviour, ref message, delivery, rpcParams);
if (!behaviour.IsServer && !m_NetworkManager.ServerIsHost)
{
m_ServerRpcTarget.Send(behaviour, ref message, delivery, rpcParams);
}
关键修改是添加了!m_NetworkManager.ServerIsHost条件判断,确保当接收方是主机时,不会重复发送RPC到服务器端。
影响范围
这个问题会影响所有使用NotMe目标RPC的主机端行为,可能导致:
- 重复执行游戏逻辑
- 不必要的性能开销
- 潜在的逻辑错误(如果RPC包含状态变更)
最佳实践建议
在使用NotMe目标RPC时,开发者应该:
- 明确RPC方法的幂等性(即多次执行是否会产生副作用)
- 在主机端实现中考虑可能的重复执行情况
- 对于关键状态变更,考虑添加额外的检查逻辑
总结
Unity Netcode GameObjects中NotMe目标RPC在主机端执行两次的问题,源于主机同时作为服务器和客户端的特殊身份。通过添加对主机状态的检查,可以避免RPC的重复发送和执行。这个问题已在后续版本中得到修复,开发者在使用时应注意版本更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30