游戏系统

和客户端一样，服务器 SDK 也提供系统：暴露一个 tick 方法、在服务器自己的更新循环上运行的类。凡是应该在服务器上持续运行、不依赖某一次 RPC 调用的逻辑都适合放在这里。计时器、周期性的世界状态检查，以及根据在线玩家数量调整的缩放规则，都属于这一类。

声明系统

服务器端系统继承 ModSystemBase 并重写 OnUpdate：

最简服务器系统示例

public class MySystem : ModSystemBase
{
    protected override void OnUpdate(UpdateTick tick)
    {
        // 每个服务器 tick 都会执行
    }
}

传给 OnUpdate 的 UpdateTick 提供 deltaTime（距上一个 tick 的秒数）和 time（服务器启动以来的秒数）。

important

与客户端系统不同，服务器端系统不会被自动发现。请在模组的 Init 方法中逐个显式注册：

protected override void Init()
{
    Services.RegisterSystem<MySystem>();
}

你可以通过构造函数注入依赖项，例如 EcsApi 或日志记录器，方式和从依赖注入容器解析的任何其他服务一样。

带依赖项的系统

public class BountySystem(EcsApi ecs, ILogger logger) : ModSystemBase
{
    protected override void OnUpdate(UpdateTick tick)
    {
        ecs.Query<BountyComponent>((ref bounty) =>
        {
            bounty.Multiplier = 1f + bounty.Kills * 0.05f;
        });
    }
}

响应玩家数量

用系统而不是 RPC 处理程序，最常见的理由是：答案取决于整个世界的状态，而不是某个客户端的请求。按在线玩家数量缩放 Boss 血量就是一个已发布的例子，取自联机合作模组：

按玩家数量缩放精英与 Boss 的 HP

public class ScaleHpSystem(EcsApi ecs, ILogger logger) : ModSystemBase
{
    // 由 RPC 处理程序在网络线程上写入，在这里由服务器循环读取
    public int ScalingPercent { get { ... } set { ... } }

    protected override void OnUpdate(UpdateTick tick)
    {
        // 统计服务器上的所有玩家，而不只是本区域内的玩家
        var players = 0;
        ecs.Query<MainCharacterComponent, int>(ref players, static (ref _, ref players) => { players++; });

        if (players == 0) return;

        var targetScalingPercent = ScalingPercent * players;

        ecs.Query<TamerComponent, HpComponent>((ref tamer, ref hp) =>
        {
            if (!tamer.IsBossOrElite)
                return;  // 不缩放普通敌人

            if (hp is { HpMaxBase: 0, Hp: 0 })
                return; // 尚未生成的怪物没有可缩放的 HP

            var currentMultPercent = hp.HpMaxMulPercent == 0 ? 100 : hp.HpMaxMulPercent;
            if (targetScalingPercent != currentMultPercent)
            {
                hp.Hp *= (float)targetScalingPercent / currentMultPercent;
                hp.HpMaxMulPercent = targetScalingPercent;
            }
        });
    }
}

请留意这个系统的写法：它每 tick 读取世界状态，与自己已经应用过的值比较，只有两者不一致时才写入。无条件写入的系统会在每个 tick 向每个客户端发送一次组件增量，这会立刻体现为网络统计里的出站流量。

系统与 RPC 处理程序配合

RegisterSystem<T> 同时会让该系统可以从容器解析，因此 RPC 处理程序可以把它作为构造函数依赖项。面向客户端的设置就是这样传到系统里的：处理程序负责校验并保存，系统负责执行。

配置系统的处理程序

protected override void Init()
{
    Services.RegisterSystem<ScaleHpSystem>();
    Services.RegisterSingleton<RpcHandlers>();
}

[ServerRpcFor(typeof(RpcContracts))]
public partial class RpcHandlers(ScaleHpSystem hpScaling) : ServerRpcHandlersBase
{
    partial void OnScaleBossHp(RpcContext context, int scalingPercent)
    {
        hpScaling.ScalingPercent = scalingPercent;
    }
}

注意

RPC 处理程序运行在网络线程上，而系统在服务器循环上 tick。凡是处理程序写入、系统读取的字段都应当视为共享状态：把它限制为一个可以安全地被读到中间值的单一数值，或者用 Volatile 访问器或锁保护它。

系统的开销

你的模组注册的每个系统都在服务器的系统根更新中运行，而这正是网络统计里 服务器 tick 耗时 图表所测量的对象。一个用定时器扫描全部实体、而不是对变化作出反应的系统，通常就是 p99 上升而 p50 平稳的原因。要判断是不是你的系统在吃掉 tick 时间，那一页是最快的办法。