社羣大神語錄，太讓我過敏（過癮）了！（不看後悔）
過敏！過敏！過敏！句句過癮！先來認識一下社羣大神「過敏黨」！
「過敏黨」遊戲從業前後端開發 10+ 年，創業 2 年！曾用 Unity 開發 3D 網遊 年+，熟悉Unity早期架構和其C++原始碼與定製，有自己的前後端框架。
300+ 部武俠小說閱讀史，曾粗讀 TAOCP，概讀遊戲程式設計精粹前7部，略讀具體數學、演算法導論，熟讀 UNIX3 部頭，精讀《爲啥我頭禿》。
熟悉 Windows、Linux、FreeBSD、MacOSX 系統的開關機，略知一點行業知識，略懂一點 DDOS 防禦，知識駁雜但淺薄，上班時負責經手過原生遊戲的產品、商務、運營、推廣等。
熟悉語言有：C = C++ = JAVA < Go = JS = C# < Python
自己基於對GFW的認知開發自用科學化上網的程式碼。
作者：過敏黨
編輯：張曉衡
過敏黨說：Pomelo
「粗暴點說，沒有打動到核心使用者；實際點說，維護團隊沒有愛了（直接或間受益不足，包含KPI），附加的：缺少現象級遊戲。
從技術層面說，後端大多情況下需要的是框架而不是條條框框多的引擎
」
再說下後端流派和特點:
C/C++: 極致效能；需要有一定駕馭能力和積累，比如鵝廠部分專案；
Java: 流行標準；生態好，框架成熟，語言標準，庫多，人多；
C/C++加上Lua等膠水語言：有大拿推動或有獨特的代背景；比如雲峯的skynet，網易大話西遊的MudOS/LPC；
Go: 並行併發簡單，效能不錯，可以交叉編譯，部署簡單，和容器化相關技術docker, k8s等親緣性較好；
Python: 語言強大，庫牛逼，擴充套件性優秀，開發效率超一流；
Erlang: 分佈式，函數式，無腦熱更新，有成熟框架；流星於廣深頁遊，那一波帶動起來的；
PHP: 簡單粗暴，人多；農場等特定型別弱聯網遊戲，套上短連和數據庫可以像開發web一樣快速成型；
C#: 語法優秀，效能不錯，在微軟生態下有BUFF加成；在windows伺服器上部署簡單，跑得很歡暢。
過敏黨說：eCMP
過敏黨：
「註冊留存嗎？那這留存數據挺厲害，不過變化有點詭異。
留存看起來具有典型的網賺類產品特徵，詭異在次留偏高，長線留存偏低，應該是投放團隊很會做吸量投放，但是目標使用者被細的多了之後相對精準度降低了。
eCPM 的話可以去掉 iOS 再看，應該能體現出一些問題：蘋果6月30號會下掉一批沒有版號的遊戲，有的「比較特殊」的一刀 999 或者 XX 農場、YY 養豬之類的投放大戶在最後狂歡，eCPM大盤應該擡高了一點。
」
李逍遙：
「網賺類產品的「良好生命週期」會持續下降，渠道買量成本也會持續升高，在市場的更新和大量洗使用者下，變現的 eCPM 也將會走低。所以，要抓緊衝！接下來的30-45天內，會是一波熱潮！
」
過敏黨：
「波動可以看看是不是投放變化，是不是有羊毛黨組團來了
」
李逍遙：
「@過敏黨 你很不錯，能從數據中分析出一部分比較正確的觀點。數據分析可以
」
過敏黨說：ECS
「ecs本身抽象是挺好的，但是我的分析和體驗是目前僅適合部分遊戲。尤其是系統可以龐大，但是單個複雜度不會太高，以及玩法可以複雜，但是不能太深。
」
比如國外的關卡式單機以及 MOBA 有點適合，國內的 MMO 乃至 MOBA 並不是很適合。
極端的 ECS 對目前的主流開發思維很折磨，這麼樣拆分是很痛苦的，老實說，有這個拆分能力的人，本身工程、架構能力不俗，哪怕用過程式的開發方式也能擼出產品來，只是規範準則是很有威力的，這個 ECS 以及類似系統的長期效益會體現出來。
我自己的做法（注：開房間類遊戲）是entity部分較多的採用OO，並且是用淺度繼承，Comp 部分參照 Unity， Cocos的主流用法，System 我是靜態程式碼實現。
實際體驗還可以，但是可能自身習慣或者是對 ECS 的激烈並不夠，所以相對目前 Cocos 或者曾經 Unity 的 CS 開發模式，並沒有太多改觀，約略說好處是更加規範了一些。
還有一個核心問題，致使 ECS 在 Cocos 開發中徒有其形，而並不能傳神：ECS在很大程度上並不是爲工程服務，而是爲效能服務，因爲這樣的劃分 Cache 友好性，以及適合並行，可以提高執行時效能。
而 Cocos 裏面指令碼層較難利用連續記憶體，而物件拆分過細也導致底層 js runtime 不能充分利用 Cache，另外邏輯本身沒有並行（嚴格來說，連併發也沒有），所以這裏基本上是遺憾了。
過敏黨說：微信排行榜優化
「」
如果有條件，可以在伺服器一次性並行獲取並打包處理好之後下發用戶端；
如果無伺服器邏輯，可以在用戶端做優先順序併發下載。畢竟一開始排行榜並不會全部顯示，螢幕上可能只能顯示下top10；
下載好之後頭像可以做本地有過期時間的 LRU Cache，下次不用下載相同頭像，根據最多顯示的排名數按需確定cache大小；
本地載入用 Virtual List，如果實在沒有且不想用，可以配合新增 Loading 菊花，分幀 Lazy 載入；
多數情況下，下載瓶頸在圖片，儘量縮小頭像大小且選擇合適的格式（嗯，比如同等大小 JPG 比 PNG 載入快）顯示效能瓶頸在文字，儘量用圖片字型或者用好 Label的 Cache 模式。
結語
感謝「過敏黨」的，精彩分享，還有更多內容我們下次繼續！
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