大家好！

过去几个月，我一直在为我的3D格斗游戏Rasen开发网络代码，我想分享一下我的经验。

Unreal Engine系统

虽然我从一开始就知道了GGPO网络代码，但我却被工作量吓得要死。因此，我开始使用延迟网络代码，然后尝试使用Unreal的Character Movement Component（角色移动组件），试验了Unreal Mover，并在其上构建了自定义网络解决方案。

遗憾的是，这些解决方案都不能满足我这个快速、对抗、反弹重击的战斗需求。

即使在低延迟的情况下，网络延迟也会感到非常高，或者会出现可见的校正和脱同步动画。另外，我自定义的动画同步也与CMC的内置根动画同步和反弹冲击发生了冲突，特别是反弹冲击非常糟糕。

GGPO回滚网络代码

在尝试所有这些系统的过程中，我对GGPO解决方案的了解越来越深。没有其他选择，我最终决定在Unreal Engine中实现自己的GGPO回滚架构，包括自定义可预测物理和运动以使其工作。

幸运的是，游戏已经先开发了离线模式，因此我知道需要模拟什么。从一开始，我一直试图使所有东西尽可能轻量、可预测和预计算。

经过约2个月的工作，多次与输入预测错误打交道，解决一些运动错误，找到一种方法来烘培和存储3D武器碰撞数据，我最终完成了它。

我惊讶于模拟成本如此低：约0.01毫秒每个模拟tick，8个角色。快照大小也似乎很小，约0.04KB每个角色。

结果 & 反思

游戏现在支持GGPO风格的回滚网络代码，支持最多8个玩家，保持控制响应即使在高延迟、抖动和数据丢失的情况下。

这是我到目前为止建造的最具挑战性的系统。虽然最初感到畏惧，但最终它成为我工作过的最有趣和最有成就感的系统之一。

我还制作了一个YouTube开发日志，展示了在各种压力测试下的游戏玩法，包括一些性能统计。

希望这能鼓励您尝试自己实现回滚网络代码，如果您的游戏遇到类似问题。