TShock服务器中角色重生后显示异常的图形问题分析
2025-06-30 06:05:15作者:丁柯新Fawn
在TShock 5.2.4 pre-release 2版本中,用户报告了一个关于多人游戏模式下角色显示异常的Bug。当玩家在Journey模式下死亡并重生后,其他客户端观察到的该玩家角色模型会出现图形撕裂现象,表现为角色被分割成多个部分显示。
问题现象
该Bug的典型表现特征包括:
- 仅发生在多人联机模式下
- 需要至少两名玩家同时在线
- 触发条件为其中一名玩家死亡并重生
- 在其他玩家的客户端上,重生玩家的角色模型显示异常
- 本地单机模式下不会出现此问题
从用户提供的截图可以明显看到,受影响玩家的角色被分割成了多个独立部分,这些部分似乎保持了原始角色的不同部位,但位置信息出现了错乱。
技术分析
根据问题表现和TShock的工作原理,可以初步判断:
-
网络同步机制问题:该Bug很可能与玩家状态同步机制有关,特别是在角色重生时的状态重置过程。
-
位置信息同步异常:角色模型的分裂现象表明,服务器可能发送了错误的位置数据或角色部件的位置偏移量。
-
客户端渲染问题:虽然问题根源在服务器端,但最终表现为客户端渲染异常,说明网络数据包中的角色状态信息可能存在不一致。
-
特定版本问题:该问题在TShock 5.2.4 pre-release 2中被确认存在,但在后续版本中已得到修复。
解决方案
对于遇到此问题的用户,建议采取以下解决方案:
-
升级到最新版本:开发团队已确认该问题在后续版本中修复,建议升级到最新发布的TShock版本。
-
临时解决方案:受影响的玩家可以通过重新进入游戏来恢复正常显示,但这只是临时性的解决方法。
-
配置检查:检查服务器配置文件中与玩家同步相关的参数,确保没有不恰当的设置影响角色状态同步。
问题根源
深入分析表明,该Bug的产生可能与以下方面有关:
- 玩家重生时,服务器未能正确初始化或同步角色的完整状态信息
- 网络数据包中角色部件的位置偏移量计算错误
- 客户端接收到的角色更新数据包存在顺序或完整性方面的问题
最佳实践建议
为避免类似问题,服务器管理员应当:
- 定期更新TShock到稳定版本
- 在测试环境中验证新版本后再部署到生产环境
- 关注官方的问题追踪系统,及时了解已知问题
- 为玩家提供明确的客户端版本要求说明
该问题的修复体现了TShock开发团队对多人游戏体验细节的关注,也提醒我们在使用服务端mod时需要重视版本管理和问题追踪。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
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
1.21 K
659
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
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
492
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
342
146