FishNet 4.5.7版本更新详解:网络同步与预测的全面优化
FishNet是一个面向Unity游戏开发者的高性能网络框架,专注于为多人游戏提供稳定、高效的网络同步解决方案。本次4.5.7版本的更新带来了多项重要改进,特别是在网络预测、场景管理和异常处理方面进行了显著优化。
核心改进与修复
时间管理与网络传输优化
本次更新修复了TimeManager.TimePassed中负时间比较的问题,这是网络同步中时间计算的关键组件。同时新增了Transport.GetPacketLoss和Tugboat.GetPacketLoss方法,为开发者提供了网络丢包率的监测能力,这对于评估网络质量和优化同步策略非常有价值。
在网络传输层,改进了可靠信道(Channel.Reliable)下的协调数据发送机制,现在无论最近是否运行过复制操作,都会强制发送协调数据,这提高了网络同步的可靠性。
场景管理与对象处理
SceneManager.MoveClientHostObjects方法更名为MoveClientObjects,并且现在也适用于ClientOnly场景。这一改进简化了场景间对象迁移的逻辑,使开发者能够更灵活地管理网络对象在不同场景中的存在状态。
针对客户端主机(clientHost)模式下的对象快速生成和场景切换问题,修复了可能导致的NullReferenceException异常,同时移除了不必要的日志记录,提升了运行效率。
网络预测与物理模拟
在物理模拟方面,修复了RigidbodyPauser在解除暂停时可能错误恢复为运动学状态的问题,这对于离线物理模拟(OfflineRigidbody)尤为重要。同时新增了两个重要的演示场景:
- 角色控制器预测演示:展示了包括冲刺、跳跃、耐力系统、移动平台和父子关系等复杂场景下的网络预测实现
- 刚体预测演示:包含网络触发器拾取、速度提升和多刚体预测等高级功能
这些演示为开发者提供了宝贵的参考实现,展示了FishNet在复杂物理交互场景下的强大能力。
关键问题修复
本次更新解决了多个可能导致崩溃或异常的关键问题:
- 修复了嵌套NetworkObject在OnDestroy时可能出现的NullReferenceException
- 解决了IL2CPP构建中泛型类RPC可能导致的崩溃问题(注意:完整解决方案需要Unity 2022或更高版本)
- 修正了观察者构建中OnServerDespawn未被调用的问题
- 修复了四元数减法扩展中的数学计算错误
- 解决了读取空列表时可能出现的无效读取大小错误
性能与稳定性提升
在性能优化方面,开发模式下客户端断开连接时的处理效率得到了提升。同时修复了多个可能导致NullReferenceException的场景,包括:
- ChildTransformTickSmoother在退出游戏/应用时的无害异常
- 协调和复制读取器中NetworkManager引用为空的问题
- 客户端主机模式下NetworkObserver在OnDestroy时取消初始化的问题
这些改进显著提高了框架在各种边缘情况下的稳定性。
总结
FishNet 4.5.7版本通过一系列精细的改进和修复,进一步巩固了其作为Unity高性能网络解决方案的地位。特别是新增的预测演示场景和网络质量监测功能,为开发者构建复杂的多人游戏体验提供了更强大的工具支持。对于正在使用或考虑使用FishNet的开发者来说,这次更新值得重点关注和升级。
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。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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