Rhubarb:多玩家HTML5游戏优化的WebSocket库
2025-05-20 00:00:53作者:胡唯隽
1. 项目介绍
Rhubarb 是一个为多玩家 HTML5 游戏优化的轻量级 WebSocket 库。它最初是为 ROYGBIV Engine 设计的,但也可以在 ROYGBIV 之外使用。Rhubarb 的名字来源于 Aphex Twin 的一支曲目。该库能够在浏览器和 NodeJS 上运行。
Rhubarb 的设计理念是在保证 JavaScript 运行效率的前提下,尽可能地将主要处理能力留在主线程中,以便进行游戏相关的计算、图形渲染,并实现 60 FPS 的流畅度。在多玩家游戏中,通过 WebSocket 传输数据是一项较为慢速的操作,而且还会触发垃圾回收活动,进而减慢主线程的速度。Rhubarb 通过以下方式来解决这些问题:
- 使用 WebWorkers 处理网络通信,以减轻主线程的负担。
- 使用可转移对象(transferables)在主线程和工作线程之间传递数据,避免垃圾回收。
- 使用 Float32Arrays 重新定义/压缩协议,减少带宽消耗。
- 允许用户以高级方式定义协议,内部处理所有的位操作。
- 允许服务器和客户端共享相同的协议定义。
- 在初始化时分配对象,并在之后重用,以减少垃圾回收。
2. 项目快速启动
以下是 Rhubarb 的快速启动指南:
客户端安装:
<script src="PATH_TO_Rhubarb.min.js"></script>
服务器安装:
npm install rhubarb-js
基本使用示例:
在客户端创建一个简单的 WebSocket 连接:
const rhubarb = new Rhubarb.Connection('ws://localhost:8080');
rhubarb.on('message', function(data) {
console.log('Received:', data);
});
在服务器端监听连接和消息:
const Rhubarb = require('rhubarb-js');
const server = new Rhubarb.Server({ port: 8080 });
server.on('connection', function(connection) {
connection.on('message', function(data) {
console.log('Received:', data);
});
});
3. 应用案例和最佳实践
3.1 通信协议定义
在 Rhubarb 中定义协议非常简单。以下是一个定义协议的例子:
const protocol = Rhubarb.defineProtocol({
'move': { x: 'float32', y: 'float32' },
'chat': { message: 'string' }
});
3.2 数据传输
当发送和接收数据时,应尽可能使用二进制格式,以减少数据大小和提高传输效率。例如:
const moveData = { x: 10.5, y: 20.5 };
const moveBuffer = protocol.encode('move', moveData);
rhubarb.send(moveBuffer);
3.3 性能优化
为了避免不必要的垃圾回收,应尽可能重用对象和数据结构。例如,使用 WebWorkers 处理网络通信,并在主线程中重用已经分配的对象。
4. 典型生态项目
Rhubarb 可以与多种前端和后端技术栈配合使用,以下是一些典型的生态项目:
- 前端框架:React, Vue, Angular
- 后端框架:Express, Koa, NestJS
- 游戏引擎:Phaser, PixiJS, Three.js
通过这些技术和 Rhubarb 的结合,开发者可以构建高性能、可扩展的多玩家游戏。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210