實驗二：地圖分割

本實驗的目的是觀察地圖分割是否能有效降低網路流量的負擔；以及觀察 CPU 使用率的變化。

4.2.1

本研究利用學校電腦教室，共使用 22 台 PC，配備為 Pentium4 2.8Ghz，裝 有記憶體 512MB。

所有的 PC 以 100M 的區域網路連結。我們使用其中 2 台 PC，一台執行 Master Server 程式，另一台執行 Local Game Server 程式。其他的 PC 執行 Client 端程式，

以模擬多人同時上線的情形。

4.2.2

測量方法與實驗一相同。

4.2.3 實驗步驟

本實驗的目的是測量當地圖分割並分散給不同 Local Game Server 負責時，

網路流量的變化及 CPU 使用率的變化。

i. 啟動 Master Server。

ii. Local Game Server 登入至 Master Server，掌管整塊遊戲地圖。

iii. Client 依序登入至 Local Game Server，以每 2 秒鐘送出一個指令的頻率與 Local Game Server 進行連線。

iv. Local Game Server 的上線人數達到 20 人時，原有的 Local Game Server 會分 割地圖。事先指定的 Client 會接受啟動新 Server 端程式的要求，原本的 Local Game Server 會將一半的玩家移轉到新的 Local Game Server。

v. 當 Client 完成轉換之後，停止效能工具的記錄動作。將效能工具產生的網路

流量記錄檔，Local Game Server 產生的上線人數記錄檔等收集起來，供之後 的分析。

vi. 停止所有的 Client 端與 Server 端程式的運作，實驗結束。

4.2.4 Local Game Server 結果分析

本章我們將以流量、CPU 使用率來分析實驗的結果。

4.2.4.1. 流量分析

首先觀察 Local Game Server 所送出的流量之變化，如圖 三十七所示。

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18 19 20 s e

上線人數(人)

送出流量(Byte)

圖 三十七、送出流量圖

橫軸的數字代表上線的人數，而最後面的”s”表示開始分割，”e”表示分割完 成。從流量的折線圖中我們可以看到流量明顯的下降了。進一步觀察 20 人上線 後，至完成轉移的變化，如圖 三十八所示。

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

20 s e

上線人數(人)

送出流量(Byte)

圖 三十八、詳細送出流量圖

我們將第 20 人上線與開始分割之間的網路流量的平均值以水平線表示。同 樣的，在開始分割之後的網路流量之平均值，也以水平線表示。分割之前的平均 流量為 20372.34244 Byte，分割之後為 10219.68479 Byte，約下降了 49.83%。

再觀察接收的流量變化，如圖 三十九所示。

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18 19 20 s e

上線人數(人)

接收流量(Byte)

圖 三十九、接收流量圖

同樣的在網路流量之折線圖中可以發現，在地圖分割後流量有明顯的下降。

再進一步觀察 20 人上線後，至完成轉移的變化，如圖 四十所示。

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

20 s e

上線人數(人)

接收流量(Byte)

圖 四十、詳細接收流量圖

比較分割前後的平均流量（繪製成兩條水平線），可以發現有明顯的變化。

在分割之前，平均的流量是 6707.564217 Byte；分割之後的平均流量 3345.800384 Byte，約下降了 50.12%。

4.2.4.2. CPU 使用率分析

Local Game Server 的 CPU 使用率變化如所示。

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18 19 20 s e

上線人數(人)

CPU(%)

圖 四十一、CPU 使用率圖

在開始分割時 CPU 使用率達到高峰，為 40%。再進一步觀察分割前後的變 化，如圖 四十二所示。

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

20 s e

上線人數(人)

CPU(%)

圖 四十二、詳細 CPU 使用率圖

CPU 使用率在分割前平均為 4.591800357%，分割後平均為 2.860509861%，

約下降了 37.70%。

這個實驗的結果顯示切割地圖的方法的確能夠有效的降低網路流量的負 擔，在一半玩家分散至其他 Local Game Server 時網路的流量也下降至接近原本 一半的水準。而 CPU 使用率在分割後也下降至原本的 37.70%，顯示出本研究所 提出的方法確實能有效降低 Local Game Server 的負荷。