游戏引擎学习第166天

回顾和今天的计划

我们不使用引擎或新的库，完全是自己做的。虽然我之前提到过，节目中有个部分是讲解如何将某个库集成到资产打包器中。如果有兴趣使用这个库，可以去查看。

不过，今天我们正在修复资产系统中的一些错误，这些错误是昨天提到的，我希望能尽快解决它们。我们还没完全修复这些问题，仍然有一些工作要做，所以我希望今天能够把这些问题解决掉。

完成前一集开始的 GenerationID 工作

我们之前没有真正实现我昨天提到的“Generation ID”概念，这个概念是为了保护我们的资产避免被错误地回收。它帮助我们摆脱了之前用于资产的旧锁定概念，我希望能将其移除。这个方法还帮助防止了一些错误的发生。

现在，我们已经将资产回收的操作转移到内存分配的部分，这可能会在尝试使用资产时随时发生。因此，我们需要实现这个生成ID的机制。

此外，我们还有一些其他的问题需要解决。

我们需要通过锁访问链表

我们需要扩展当前的概念，使用原子比较交换（atomic compare exchange）来管理一个小锁。这个小锁的作用是防止我们在两个线程同时修改链接列表时出现问题。这是一个非常乐观的锁，它主要负责确保不会出现两个线程同时操作同一个链接列表的情况。

当前我们遇到的一些问题是，由于链接列表涉及到哨兵节点和其他链接节点，这意味着实际上没有两个线程应该同时接触这个链接列表。因此，我们希望能够隔离那些涉及链接列表操作的代码，确保只有获得锁的线程才能对这个链接列表进行任何操作。

具体来说，任何与链接列表相关的敏感操作，都应该在一个线程上进行，防止多个线程同时访问。由于链接列表的数据并没有按照无锁的方式进行编写，因此它不能在两个线程上同时操作。一旦数据被一个线程访问，它就需要以原子的方式处理。

我们需要确保每次操作链接列表时，能够正确地加锁，这样可以保证链接列表的数据安全。在这里，我们的目标是确保任何与链接列表相关的操作都是原子的，至少在最基本的层面上是这样。

我们还希望避免同时进行 AcquireAssetMemory 调用

在进行“获取资产内存”（AcquireAssetMemory）操作时，值得注意的是，我们必须确保不会有两个线程同时进行此操作。因为这也是可能发生争用的地方。当执行“获取资产内存”时，可能会出现合并资源等情况，这就需要特别小心。

如果我们希望允许多个线程同时操作资产系统，这将是一个相当微妙的问题。要实现这个目标，系统将变得更加复杂和棘手。我们面临的选择是，要么限制这些操作仅能由一个线程执行，要么接受这种操作会带来性能上的损耗。

没有明确的答案来决定哪种方式最好，除非我们进行一些性能分析和测试，看看在实际使用中哪种方案更合适。但从现有的情况来看，大多数时候，系统能够正常运行，不需要太多担心多线程竞争问题。例如，当我们进行加载操作时，大部分的流程现在看起来都是相对安全的。

总之，虽然可以开放给多个线程并行操作，但这样做会带来一些复杂性，可能会需要更加精细的管理和优化。

BeginTaskWithMemory 也没有防止并发调用

不确定的是，当我们执行“开始任务并分配内存”（BeginTaskWithMemory）时，尤其是像加载位图（bitmap）这样的操作，是否存在需要保护的地方。我不太清楚这些操作是否已经受到保护，因此我们应该快速检查一下这些代码，以便进行评估。其他的操作应该没问题，直到我们到达处理资产内存（AcquireAssetMemory）和添加资产头部到列表（AddAssetHeaderToList）这些涉及链接的数据结构的地方。这些操作可能会引发线程问题。

如果我们希望允许多个线程同时进行这些操作，我们就必须解决这些潜在的线程安全问题。不过对于“开始任务并分配内存”这块，我不太记得我们当初设计时的考虑，我想了解更多关于这部分的内容，以确保我们对它有正确的理解。

从思考角度来看，类似的状态可能存在于这部分代码中，因此，确保任务在并发情况下能够安全执行是非常重要的。

后台任务不应该启动其他后台任务

感觉上，如果已经在一个后台任务中，我不觉得应该在这个后台任务中再启动另一个后台任务来加载某些东西。这看起来有点过于复杂了。因此，我的假设是，更有用的做法可能是让主线程来启动这些任务，而不是让整个系统变得多线程化。这样做似乎是更明智的。

当然，我们也可以选择让“开始任务并分配内存”操作进行加锁，因为它需要在列表中进行搜索。比如说，它可以在快速获取锁后进行操作，然后再释放锁。我们完全可以这样做，但问题是，我们真的需要让很多操作都变得多线程化吗？因为多线程编程总是比较麻烦，远比单线程编程复杂。你添加的每个线程都可能带来更多的麻烦和问题。

因此，如果可能的话，最好让各个部分保持相对独立，尽量减少需要互相协作和同步的地方，这样可以减轻多线程编程带来的复杂性。

我们不希望每个 LoadBitmap 调用都有自己的线程；只有与主线程渲染组相关的线程才需要

在考虑任务导向的方式是否真的是最聪明的做法。之所以这么想，是因为感觉如果根据谁发起了这个加载位图的请求来决定是否应该在后台执行，可能会更合理。这是一个值得分析的地方。

具体来说，加载位图的调用位置是在每次当某个地方无法找到需要的位图时，它就会尝试加载。加载位图的时候，觉得我们可以做一个判断，如果这个渲染组是属于主线程的渲染组，那么就可以启动一个后台线程来处理加载操作。这样没问题，但对于其他线程，认为不应该在后台启动线程，因为这些线程可以等待资源加载完成而不必做并行操作。

这种做法听起来更合适，也更符合我对多线程处理的预期。我的想法是，可以像这样处理：首先，调用一个获取位图的操作，如果没有找到位图，就强制加载它。这时，可以通过某种机制来确保位图在这个时刻被加载，避免后台任务过多的问题。

为了避免不必要的后台加载，可以通过加一个判断来确认是否真的需要后台加载。如果是主线程负责的渲染组，则允许后台加载；如果是其他线程，则不需要后台操作。这样可以保持逻辑清晰，并且避免过度并行化带来的复杂性。

总的来说，感觉这样做会更加合理，因为它控制了什么时候进行后台加载，确保多线程操作不会变得过于复杂。

参数化 LoadBitmap 以展示即时和延迟行为

这个过程涉及到通过设置一个布尔值来控制任务的执行，具体的逻辑大致如下：

1. 布尔值控制任务执行：在正常情况下，布尔值被设置为 false，表示不执行任务的延迟加载。只有在布尔值为 true 时，才会跳过任务的预加载步骤，直接执行相关的操作。

2. 立即调用与任务处理：当布尔值为 true 时，意味着这是一个“立即调用”的情况，此时不再执行常规的任务延迟加载。相反，直接进入处理阶段。如果是常规的调用，则需要先进行任务的加载或初始化。

3. 内存写入与锁定：如果是一个常规任务，可能需要进行内存写入操作。在这个过程中，资源会被锁定，以确保不会发生并发冲突，从而避免多个线程或任务同时访问同一资源。

4. 任务处理：在任务处理过程中，会首先检查当前是否是立即调用。如果是立即调用，则直接执行资产加载等操作。如果是常规调用，则会按照预定步骤处理任务，包括添加任务到任务队列或执行加载操作。

5. 锁定与并发控制：在处理任务时，会进行锁定操作，以确保资源的一致性和完整性，避免多线程访问引发的问题。

6. 执行任务或添加任务：最终，根据具体情况，任务会被直接执行，或者在常规任务中添加到队列中，以便稍后执行。
   

将 LoadAssetWork 分成即时和延迟部分

在这个过程中，我们尝试简化并优化任务的执行方式，特别是在处理资产加载的工作时。以下是主要的步骤和变化：

1. 简化任务加载：

   • 首先，我们观察到 LoadAssetWork 函数内部的操作相对简单，因此我们可以通过创建一个简化版来直接执行任务。这意味着我们可以只处理最核心的部分，而跳过其他不必要的步骤。

2. 立即加载实现：

   • 这个简化版的任务加载可以通过一种“立即执行”的方式来完成。具体来说，所有必要的参数（如文件句柄、偏移量和大小等）都可以被传递进去，而不需要复杂的预处理和异步回调。这样直接调用任务加载函数就能完成加载工作。

3. 优化参数传递：

   • 为了方便操作，所有需要的参数（如资产、大小、目标位置等）可以通过一种统一的方式传递，而不需要分散处理。这种方式使得整个流程更加直接和高效。

4. 任务队列与回调机制：

   • 在传统的异步执行中，任务会被加入到任务队列中，然后通过回调机制执行。我们考虑到这种情况，也保留了通过任务队列来处理的方式，但如果不需要延迟执行，就可以直接跳过这些步骤，进行即时执行。

5. 避免不必要的操作：

   • 在优化过程中，注意到原本一些不必要的操作，比如将任务添加到任务列表的部分，其实可以直接简化成更直接的调用方式，这减少了代码的复杂度和潜在的错误。

6. 内存管理与任务操作：

   • 通过直接传递任务的指针，我们可以避免之前处理参数时的一些多余步骤，使得代码更加简洁。实际操作时，任务和资源的传递通过指针进行，使得内存管理更加高效。

7. 多线程考虑：

   • 在执行这些任务时，特别是在进行“立即执行”版本的任务时，可能会涉及多线程处理。虽然音频等资源的多线程管理不是特别重要（因为通常不进行多线程操作），但我们也考虑到了将来可能需要在多线程环境下对这些任务进行优化。

8. 最终优化结果：

   • 最终，我们通过这些优化，使得整个任务执行流程更加高效且简洁。通过减少不必要的参数传递和任务添加到列表中的操作，我们让代码更直观，便于理解和维护。
     

决定如何锁定对 AcquireAssetMemory 和 AddAssetHeaderToList 的访问。我们是要一个锁还是两个锁？

在这个过程中，我们主要关注的是如何在处理任务时使用锁，以确保操作的线程安全性。以下是具体的分析和改进思路：

1. 锁定资产内存：

   • 我们的目标是能够对资产内存的获取操作进行锁定，确保在此过程中不会出现竞争条件。为了简化操作，我们希望能够在获取内存的同时完成其他相关的任务，这样就可以只使用一个锁，而不是对每个任务使用多个锁。

2. 合并操作：

   • 当前，获取资产内存和将资产头添加到列表的操作是两个独立的步骤，但实际上，这两个操作是可以紧密结合的。我们认为可以在获取资产内存时，直接将资产头添加到列表中，这样就能够在一次锁定过程中完成所有操作，避免了多次锁定的开销。

3. 调整代码结构：

   • 在实现时，发现资产内存的获取过程和将资产头添加到列表的过程是紧密关联的。为此，我们决定将这两个操作合并，使得获取资产内存时，资产头会立即被添加到列表中，从而避免了不必要的重复操作。

4. 简化内存头处理：

   • 对于资产内存头的处理，当前的代码中存在一些冗余的步骤。为了简化流程，可以直接将获取到的资产内存头作为结果返回，而不是做额外的转换或处理，这样不仅减少了代码量，也提高了效率。

5. 锁的粒度：

   • 由于涉及的操作复杂性差异较大，一些操作非常简单（例如将资产头移动到列表前端），而另一些操作则更加复杂。因此，考虑到效率，可能会更倾向于为这些不同的操作使用不同粒度的锁。对于简单的操作（如移动资产头），可以使用较小的锁粒度；而对于复杂的操作（如获取资产内存并进行其他操作），则使用较大的锁粒度。

6. 优化多线程管理：

   • 在多线程环境下，资源的访问控制是非常重要的，尤其是在多个线程可能同时访问相同资源时。为了避免长时间占用锁导致性能瓶颈，应该考虑为不同的任务提供更细粒度的锁，从而减少不同操作之间的相互阻塞。

7. 简化并改进锁使用：

   • 最终，我们的目标是简化锁的使用，使得在进行资产加载和内存获取操作时，能够高效且线程安全地完成任务。通过合理安排锁的使用时机和粒度，可以在保证线程安全的前提下，最大限度地提高程序的执行效率。

总结来说，整个过程中重点在于优化锁的使用，减少冗余的操作，确保资产加载和内存获取能够在合适的锁定范围内完成，从而提升代码的效率和可维护性。

先试着只用一个锁

在这段内容中，主要讨论了如何使用锁来确保操作的线程安全，尤其是在处理资产加载和管理时。以下是对内容的详细总结：

1. 使用常规锁进行同步：

   • 初步方案是使用常规的锁来同步资产管理操作。具体来说，在执行资产管理操作之前，通过锁定资产进行保护，确保在修改资产或访问资产数据时不会发生竞态条件。
   • 锁的使用方式是：在开始时对资产进行加锁，执行必要的操作后再解锁。

2. 资产加载状态检查：

   • 在操作之前，首先需要检查资产是否已经加载。如果资产已加载，才可以继续后续操作。为了避免每次都对资产进行加载判断，可以将检查资产加载状态的操作和锁定操作结合在一起，以确保只有在正确的状态下进行修改。
   • 这意味着，进入临界区后，需要检查资产的加载状态，并在确认其已加载后，执行后续的列表修改和其他任务。

3. 细化锁的操作：

   • 为了确保操作的正确性，锁的粒度非常重要。在这个方案中，锁定的对象是资产本身，确保在检查和修改状态时，其他线程不能同时访问或修改资产数据。这样做可以避免并发问题。
   • 具体来说，使用BeginAssetLock来开始锁定操作，检查资产的状态后，执行将资产头移到列表前端等操作，最后再释放锁。

4. 简化操作：

   • 对于涉及资产头管理的操作，如“将资产头移动到列表前端”或“从列表中删除资产头”，操作本身相对简单，因此可以减少复杂度和冗余的步骤。
   • 在实际代码中，只需要执行必要的操作，比如修改列表的顺序，避免多余的判断和操作。

5. 确保操作顺序：

   • 确保两个操作始终按照预定顺序执行，即检查资产加载状态后，再进行必要的列表修改。为此，使用了锁机制来保证这些操作的顺序性。
   • 在实现时，通过将这些操作组合在一起，可以确保当进入临界区时，检查、修改和解锁操作都能有序进行。

6. 移除不必要的操作：

   • 在优化过程中，发现一些操作是多余的，可以去除不必要的检查和操作。例如，某些地方重复的资产头修改操作可以直接合并，避免不必要的复杂性。

7. 多线程编程的挑战：

   • 在多线程编程中，正确地管理锁和同步是非常重要的，因为不当的锁使用会导致性能问题或死锁。虽然多线程编程很复杂，但通过合理使用锁机制，可以确保线程安全并提高程序效率。

总结来说，通过合理使用锁机制和简化操作流程，可以有效确保资产加载和管理操作的线程安全，并减少不必要的复杂性。在多线程环境下，合理地控制锁的粒度和操作顺序是提升效率和确保正确性的关键。

回顾 GetAsset 和 AcquireAssetMemory 锁

在这部分内容中，我们探讨了资产管理中的锁定策略，以及如何在多线程环境下确保数据一致性和正确性。以下是详细总结：

1. 乐观锁定资产：

   • 当获取资产时，采取乐观锁定的策略。首先尝试获取锁BeginAssetLock，如果成功，则检查资产是否已加载。
   • 如果资产已加载，则将其移动到列表前端InsertAssetHeaderAtFront(Assets, Result);，以便优化访问。如果未加载，则直接跳过，并立即释放锁，以减少不必要的资源占用。
   • 该操作是唯一一个会执行该逻辑的地方，并且它会在“声音”和“贴图”相关的代码之上执行，以便在未来可能需要支持声音资源时，该机制仍然适用。
   • 由于这个列表可能会被多个线程同时访问，因此必须对其进行锁定，防止竞态条件导致数据损坏。

2. 资产内存的获取与释放：

   • 资产锁定的操作同样适用于“获取资产内存”这一过程。这个过程涉及遍历一份存储已释放内存的列表，并从中找到合适的空间分配给新资产。
   • 该操作完成后，会释放锁，确保其他线程可以继续访问这一存储空间列表，而不会影响正常的资产加载流程。

3. 其他可能的操作影响：

   • 进一步检查其他涉及资产管理的代码，发现这些代码实际上只调用了“获取资产内存”或是“推送任务”这两种操作。
   • 由于这些操作不会影响数据一致性，因此不需要额外的处理，这意味着当前的锁定方案已经涵盖了所有可能的并发访问点。

4. 资产状态的变化与安全性：

   • 资产的状态需要特别关注，尤其是从“已加载”变为“未加载”这种情况。
   • 目前，唯一能导致这种变化的地方是在“释放资产”时，而释放资产的代码本身是受锁保护的。
   • 这意味着，只要某个资产的状态是“已加载”，它就不会因为某个未受保护的代码路径而突然变为“未加载”。
   • 但仍需确保其他代码不会在未加锁的情况下修改资产状态，否则可能导致不一致问题。

5. 理论上的正确性假设：

   • 目前的设计假设：
     • 资产状态不会在未加锁的情况下从“已加载”变为“未加载”。
     • 释放资产的操作总是在锁保护下进行，因此不会影响其他线程的并发访问。
   • 这些假设的正确性需要进一步验证，但理论上应该是安全的。

6. 整体优化方向：

   • 通过合理的锁定策略，确保资产管理逻辑在多线程环境下的正确性。
   • 采用尽可能精细的锁定粒度，确保必要的同步操作不会影响系统整体性能。
   • 继续审视代码逻辑，确保没有遗漏的并发访问点，以避免潜在的竞态问题。

总的来说，我们的目标是在不影响并发性能的前提下，确保资产的正确加载、管理和释放，并且尽可能减少锁定范围，以优化系统效率。

实现 BeginAssetLock 和 EndAssetLock

在这一部分，我们主要讨论了如何实现资产锁定机制，以确保在多线程环境下安全地访问和修改资产数据，同时优化锁的性能，使其尽可能高效。以下是详细的总结：

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1. 资产锁定机制的实现

• 目标是实现一个简单但有效的锁，它会不断轮询，直到成功获取访问权限。
• 由于此锁仅用于轻量级操作，因此采用自旋锁（spinlock）而不是复杂的同步机制。
• 主要的实现方式是一个 原子比较交换（atomic compare exchange）：
  • 使用 compare_exchange，检查当前锁的值是否为 0。
  • 如果是 0，则说明没有线程持有锁，可以设置新值并成功获取锁。
  • 如果不是 0，说明锁已被占用，需要继续尝试获取。
• 由于这个锁是为了高效处理的，不会让线程进入休眠（sleep），而是希望线程不断轮询，确保锁的竞争时间尽可能短。
• 在多核 CPU 环境下，我们一般会保持线程数量与核心数相等，因此这个策略不会导致 CPU 资源的大量浪费。

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2. 处理锁的具体逻辑

• 设置锁的默认状态
  • OperationLock 初始值应设为 0，表示未锁定。
  • 进入锁定逻辑时，会尝试 原子交换（atomic exchange），确保同时只有一个线程能进入关键区。
• 自旋锁的实现
  • 线程在进入关键区时，会不断尝试交换 OperationLock 的值。
  • 如果成功（返回 0），则表示锁已获取，线程可以安全地访问数据。
  • 如果失败（返回 1），则说明锁已被其他线程持有，线程需要继续尝试，直到成功获取锁。
  • 这个过程避免了传统的线程休眠开销，确保高并发情况下的响应速度。
• 确保解锁的正确性
  • 当线程完成锁定区域内的操作后，会将 OperationLock 重新设为 0，允许其他线程进入。

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3. 资产管理中的具体应用

• 优化渲染系统的锁定策略

  • 在渲染过程中，需要确保 renders_in_background 变量能够正确反映当前的渲染状态：
    • 该变量默认值为 false。
    • 在 allocate_render_group 函数中，需要确保 renders_in_background 反映正确的状态。
    • 该变量决定了是否在后台进行渲染，从而影响渲染任务的执行方式。
  • 通过检查 allocate_render_group 代码路径，确保该变量在正确的地方被赋值，保证不会误触发后台渲染逻辑。
  • 这个优化确保了渲染系统在多线程环境下的稳定性，同时允许未来扩展后台渲染任务。

• 完善 bitmap 加载逻辑

  • load_bitmap 需要支持 立即加载（immediate） 选项，确保需要时能同步加载位图。
  • 在 push_bitmap 函数中，需要传递 immediate 参数，以确保是否执行同步加载。
  • 这个改动优化了资源加载流程，使得 bitmap 资源可以根据需要决定是否进行同步加载，提高了程序的灵活性。

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4. 代码整理与优化方向

• 由于锁的引入，使得多个线程可以安全地访问共享资源，防止了竞争条件（race condition）。
• 采用 最小锁定范围（fine-grained locking） 策略，确保锁的影响范围尽可能小，以减少性能开销。
• 确保所有涉及资源访问的代码路径都正确处理了锁定逻辑，避免了潜在的数据不一致问题。
• 未来可以通过 性能分析（profiling） 进一步优化锁的使用，避免潜在的性能瓶颈。

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5. 总结

• 引入自旋锁 以确保多线程访问共享资源时的安全性，同时避免不必要的线程休眠，提高性能。
• 优化 renders_in_background 变量的使用，确保渲染系统能正确区分前台与后台渲染任务，提高渲染系统的稳定性。
• 改进 bitmap 加载流程，使其支持同步加载，优化资源管理方式。
• 通过 锁定范围最小化 和 代码整理，确保锁的使用不会影响整体性能，同时保证数据安全性。

总体而言，这些改动确保了多线程环境下的正确性，同时优化了资源管理和渲染系统的执行效率。未来仍需要进行进一步的性能分析，以确保锁的策略不会影响系统整体性能。

测试链表的锁定

• 当前状态评估

  • 代码运行正常，暂未发现严重的错误或崩溃问题。
  • 但由于涉及多线程代码，不能仅凭表面运行正常就断定代码是正确的。
  • 需要更深入的分析，才能确认代码在所有情况下都能正确执行。

• 多线程代码的验证难点

  • 多线程环境下的问题往往不会立即显现，可能需要长时间运行或特定条件才能触发。
  • 仅凭现有测试，无法保证代码在所有情况下都是线程安全的。
  • 需要进一步的调试和工具支持，才能真正验证多线程同步是否正确。

• 是否立即深入调查

  • 目前不确定是否要立刻深入研究多线程同步问题。
  • 可能需要等待更多开发进展后，再进行更详细的调试。
  • 但需要确保当前的多线程处理方式在理论上是合理的，并且具备一定的稳定性。

• 未来的改进方向

  • 需要引入 调试可视化工具，帮助分析线程同步问题，确保数据一致性。
  • 在未来代码优化过程中，需要 锁定关键部分，避免线程竞争条件导致的不确定行为。
  • 需要持续关注代码的线程安全性，确保不会出现逻辑漏洞或性能瓶颈。

• 当前目标

  • 继续推进开发，先完善其他部分，再在适当的时候回头检查多线程问题。
  • 目前的多线程处理方式 至少在理论上可行，可以作为一个基础方案。
  • 代码需要经过更多测试和优化，才能真正确定其线程安全性。
    

完成前一集中的 GenerationID 正在处理中资产的跟踪

• 当前目标：完善 Generation ID 机制

  • 之前尚未完成 Generation ID 相关的功能，这部分需要补充。
  • 目标是确保 Generation ID 机制可以用于 跟踪资产的使用情况，并 防止错误释放。
  • 现阶段的任务是让 渲染组（Render Group） 也能正确地管理 Generation ID，以便任何使用资产的地方都能正确标记它们的代号。

• Generation ID 的基本设计

  • Generation ID 作用：提供资产的唯一标识，用于管理生命周期，防止误释放。
  • 在获取资产时，需要同时获取其 ID 和对应的 Generation ID。
  • 渲染组 需要保存其正在使用的 Generation ID，确保在使用资产时能正确追踪。

• 代码修改方向

  1. 在调用 GetAsset 时，需要传递 两个参数：
     • 资产的 ID（Asset ID）
     • 资产对应的 Generation ID
  2. 在 Render Group 内部，需要维护 Generation ID，并在调用资产时正确传递。
  3. 声音（Sound）相关的逻辑可能也需要 适配，但目前尚不确定最佳方案，需要进一步观察代码结构。

• 实现细节

  • 在 Render Group 内部添加 Generation ID 字段，确保在分配时正确初始化。
  • 修改 AllocateRenderGroup 逻辑，在创建 Render Group 时，自动生成新的 Generation ID。
  • 创建一个 NewGenerationID 方法，用于获取唯一的 Generation ID，并确保它在 Render Group 及其他相关模块中正确传递。
  • 改进类型安全性，将 Generation ID 定义为 专门的结构体 而不是普通的 uint32，借助编译器的类型检查，减少因数据混淆导致的错误。

• 代码逻辑调整

  1. 新增 Generation ID 生成逻辑，确保资产和渲染组都能正确获取。
  2. 确保 Generation ID 贯穿所有 Render Group 相关的操作，包括资产获取和释放。
  3. 优化 Generation ID 类型管理，避免直接使用数值 ID，提升代码可读性和安全性。
  4. 后续可能需要调整声音处理逻辑，以适配新的 ID 管理机制。

• 后续优化方向

  • 确认 Generation ID 逻辑是否覆盖所有资产管理相关的代码路径。
  • 进一步优化 Generation ID 的分配与释放机制，确保不会发生 ID 复用或竞争问题。
  • 调试和测试多线程环境下的 Generation ID 处理是否稳定，确保不会因并发问题导致错误释放。
  • 观察 Generation ID 机制是否影响性能，如果有性能问题，考虑优化 ID 分配策略。

• 当前任务总结

  • 继续推进 Generation ID 的集成，确保它能正确地在 Render Group 内部传播。
  • 代码逻辑基本清晰，只需要补充相关逻辑，确保所有调用路径都能正确处理 Generation ID。
  • 未来可能还需要对声音管理部分进行调整，以适配 Generation ID 机制。
    

实现 NewGenerationID：使用 AtomicIncrement 避免两个线程返回相同的 GenerationID

• 目标：提供随时获取 Generation ID 的机制

  • 需要创建一个方法 NewGenerationID：使用，允许调用者随时获取新的 Generation ID。
  • 这个方法需要接受 游戏资产（game assets） 作为参数，并生成一个唯一的 Generation ID。
  • 目的是让所有需要 Generation ID 的地方都能调用这个方法，而不依赖于某些特定的触发条件。

• 代码设计思路

  1. 添加一个 NextGanerationID 变量，存储当前可用的下一个 Generation ID。
  2. 创建 NewGenerationID：使用 方法，每次调用时递增 NextGanerationID 并返回。
  3. 将 NextGanerationID 放在 game assets 内，确保所有需要 Generation ID 的地方都可以访问它。
  4. 优化缓存对齐（cache line），避免与 operation lock 放在同一缓存行，减少 CPU 资源竞争。

• 具体实现步骤

  1. 在 game assets 结构体中添加 NextGanerationID 变量，作为唯一 ID 的生成源。
  2. 实现 NewGenerationID：使用 方法，用于安全地获取新的 ID，并确保每次调用都不会重复。
  3. 在 Render Group 初始化时调用 NewGenerationID：使用，确保每个 Render Group 都拥有唯一的 Generation ID。
  4. 在所有涉及 Generation ID 的地方，调用 NewGenerationID：使用 以保证 ID 唯一性。

• 多线程安全考虑

  • 由于 NextGanerationID 可能被多个线程访问，需要使用 原子操作（atomic operations） 或者 锁（mutex） 确保唯一性。
  • 在 高并发环境 下，可以考虑使用 原子递增（atomic increment），如 std::atomic<uint32_t>，避免竞争条件（race condition）。

• 示例代码（C++）

  struct GameAssets {std::atomic<uint32_t> NextGanerationID = 1; // 初始值设为 1，避免默认 0 产生歧义uint32_t NewGenerationID：使用() {return NextGanerationID.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);}
  };struct RenderGroup {uint32_t generation_id;RenderGroup(GameAssets& assets) {generation_id = assets.NewGenerationID：使用();}
  };
  

  • NextGanerationID 使用 原子操作 确保线程安全。
  • NewGenerationID：使用() 方法在每次调用时递增 唯一 ID 并返回。
  • RenderGroup 在构造时自动获取新的 Generation ID。

• 优化方向

  1. 缓存优化：NextGanerationID 可能会被频繁访问，可以使用 对齐（alignment padding） 使其占据独立缓存行，减少 false sharing。
  2. ID 回收：目前 ID 只增不减，长时间运行可能会溢出，需要设计 回收机制（如环形 ID 方案）。
  3. 性能测试：在多线程环境下测试 ID 分配的 性能开销，确认是否需要进一步优化。

• 当前任务总结

  • 目标是 提供一个通用的方法获取唯一 Generation ID，确保所有需要 ID 的地方都可以随时调用。
  • 代码设计以 线程安全 和 性能优化 为主要考虑点，避免资源竞争导致的性能损失。
  • 未来可能需要优化 缓存对齐 和 ID 回收机制，防止 ID 溢出或性能下降。
    

NextGanerationID

• 目标：确保每个线程获取唯一的 Generation ID

  • 需要创建一个线程安全的方法来生成新的 Generation ID，避免多个线程获取相同的 ID。
  • 关键问题在于多线程环境下，多个线程可能同时读取相同的 ID 并执行自增，导致 ID 重复。

• 问题分析：竞态条件（Race Condition）

  • 在多线程环境下，如果两个线程几乎同时读取 NextGanerationID，并执行 ++ 操作，可能会导致 ID 重复。
  • 例如：
    1. 线程 A 读取 NextGanerationID = 5。
    2. 线程 B 读取 NextGanerationID = 5。
    3. 线程 A 计算 5 + 1 = 6，并写回 NextGanerationID = 6。
    4. 线程 B 计算 5 + 1 = 6，并写回 NextGanerationID = 6（错误！）。
  • 结果：虽然两次 ID 生成操作发生了，但 ID 只增加了一次，导致两个线程获取了相同的 ID。

• 解决方案：使用原子操作（Atomic Operations）

  • 需要使用**原子自增（Atomic Increment）**操作，以确保 NextGanerationID 的更新不会被多个线程同时覆盖。
  • 现代 CPU 提供了专门的指令来支持这个操作，例如 InterlockedIncrement 或 AtomicAdd。
  • 这些指令保证了 ID 在并发环境下的正确递增，不会发生竞态条件。

• 具体实现步骤

  1. 定义 NextGanerationID 为一个原子变量，确保它在多线程环境下的安全性。
  2. 实现 NextGanerationID 方法，使用 InterlockedAdd 或 AtomicAdd 操作来执行 ID 递增。
  3. 确保方法返回正确的 ID，不同平台上 InterlockedAdd 可能返回新值或旧值，需要确认其行为。

• 示例代码（C++）

  #include <atomic>struct GameAssets {std::atomic<uint32_t> NextGanerationID = 1; // 初始值设为 1uint32_t NextGanerationID() {return NextGanerationID.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);}
  };
  

  • std::atomic<uint32_t> 确保 NextGanerationID 在多线程环境下是安全的。
  • fetch_add(1, std::memory_order_relaxed) 原子性递增，确保每个调用都获得唯一的 ID。
  • memory_order_relaxed 保证最小的同步开销，适用于不需要严格顺序的情况。

• Windows 版本（基于 InterlockedAdd）

    inline uint32 AtomicAdd(uint32 volatile *Value, uint32 Added) {long Result = _InterlockedExchangeAdd((long volatile *)Value, Added);return Result;}inline uint32 NewGenerationID(game_assets *Assets) {uint32 Result = AtomicAdd(&Assets->NextGanerationID, 1);return Result;}
  

  • InterlockedIncrement 确保 ID 在多线程下安全递增，不会发生竞态条件。
  • 直接传递 NextGanerationID 的地址，保证 ID 在原子操作中被正确修改。

• 优化考虑

  1. 缓存对齐（Cache Alignment）
     • 可以使用 alignas(64) 确保 NextGanerationID 不与其他数据共享缓存行，减少 False Sharing。
  2. ID 回收机制
     • uint32_t 有最大值（4294967295），如果游戏运行足够久，ID 可能会溢出。
     • 需要设计 ID 复用机制，例如环形 ID 分配（当 ID 超过阈值时重置）。
  3. 分批 ID 分配
     • 为了减少 InterlockedAdd 的频率，可以一次性分配多个 ID，减少线程竞争（适用于高性能场景）。

• 总结

  • 原子自增（Atomic Increment） 是解决多线程并发获取唯一 ID 的最佳方案。
  • 使用 std::atomic 或 InterlockedIncrement 确保 NextGanerationID 在多线程环境下的正确性。
  • 未来可能需要优化 缓存对齐、ID 回收 以及 减少同步开销。
    

正确使用 __sync_fetch_and_add 给 “Lunix” 系统的用户

https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/_005f_005fsync-Builtins.html

• 目标：实现跨平台的原子性自增操作

  • 需要确保在 Windows 和 Linux 平台上都能正确执行原子加法操作，以分配唯一的 Generation ID。
  • 目前已经在 Windows 上使用 _InterlockedExchangeAdd，但在 Linux 上需要找到等效的方法。

• 问题分析：Linux 版本的原子自增

  • 在 Linux 上可以使用 __sync_fetch_and_add，这是 GCC 提供的内置函数（Built-in Functions for Atomic Memory Access）。
  • __sync_fetch_and_add(&var, value) 会原子性地将 var 增加 value，并返回操作前的原值。
  • 需要注意的是，这个函数返回的是旧值，而 InterlockedAdd 可能返回的是新值，在代码中需要统一处理方式。

• Windows 平台的问题：InterlockedAdd 无法正常使用

  • 发现 InterlockedAdd 可能未被正确识别，但 InterlockedCompareExchange 可以使用。
  • 可能需要手动声明 InterlockedAdd 的 intrinsic，或者使用 InterlockedExchangeAdd 作为替代。
  • InterlockedExchangeAdd(&var, value) 的行为等效于 InterlockedAdd，但返回的是旧值，与 __sync_fetch_and_add 一致。

• 解决方案：跨平台实现

  • Windows: 使用 InterlockedExchangeAdd。
  • Linux: 使用 __sync_fetch_and_add。
  • 统一两者的返回值处理，确保跨平台一致性。

• 具体实现（C++ 示例）

  #include <atomic>#ifdef _WIN32inline uint32 AtomicAdd(uint32 volatile *Value, uint32 Added) {uint32 Result = __sync_fetch_and_add(Value, Added) + Added;return Result;}
  

  • AtomicIncrement 宏：自动根据平台选择正确的原子加法操作。
  • next_generation_id 作为 volatile：保证多线程可见性，防止编译器优化。
  • AtomicIncrement(&next_generation_id, 1)：确保所有平台下 ID 都能正确自增，并返回正确的值。

• 优化

  1. 缓存对齐（Cache Alignment）
     • 在多线程环境下，next_generation_id 可能与其他变量共享缓存行，导致伪共享（False Sharing）。
     • 可以使用 alignas(64) 或 _declspec(align(64)) 让 next_generation_id 单独占据一个缓存行。
  2. 内存屏障（Memory Barrier）
     • __sync_fetch_and_add 自带内存屏障，保证顺序一致性。
     • Windows 的 InterlockedExchangeAdd 也是原子操作，保证了可见性。
  3. 更高效的原子操作（C++11+）
     • 在 C++11 及以上版本，可以直接使用 std::atomic<uint32_t>，提供更好的可移植性和性能。

• 总结

  • Windows: 采用 InterlockedExchangeAdd。
  • Linux: 采用 __sync_fetch_and_add。
  • 确保跨平台一致性，避免因返回值不同导致错误。
  • 优化缓存对齐和内存屏障，进一步提升性能。

_InterlockedExchangeAdd 是 Windows 提供的一个原子操作函数，用于对指定的变量执行原子加法，同时返回变量原来的值。它主要用于多线程编程，保证多个线程同时操作同一个变量时的正确性。

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1. 函数原型

#include <intrin.h>
LONG _InterlockedExchangeAdd(volatile LONG* Addend, LONG Value);

2. 参数

• Addend（volatile LONG*）：指向要执行原子加法的变量。
• Value（LONG）：要增加的值。

3. 返回值

• 执行加法之前的旧值（即 Addend 在加 Value 之前的数值）。

4. 线程安全

• 该操作是 原子性 的，保证多个线程同时操作 Addend 时不会发生竞态条件（Race Condition）。

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使用示例

#include <windows.h>
#include <iostream>volatile LONG counter = 0;  // 共享变量DWORD WINAPI ThreadFunc(LPVOID) {for (int i = 0; i < 1000; i++) {_InterlockedExchangeAdd(&counter, 1);  // 原子自增}return 0;
}int main() {HANDLE threads[10];// 创建 10 个线程，每个线程对 counter 进行 1000 次自增for (int i = 0; i < 10; i++) {threads[i] = CreateThread(nullptr, 0, ThreadFunc, nullptr, 0, nullptr);}// 等待所有线程完成WaitForMultipleObjects(10, threads, TRUE, INFINITE);// 输出最终的 counter 值，理论上应该是 10 × 1000 = 10000std::cout << "Final counter value: " << counter << std::endl;return 0;
}

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5. _InterlockedExchangeAdd vs InterlockedAdd

函数	返回值	功能
_InterlockedExchangeAdd(ptr, value)	旧值	原子地对 *ptr 加上 value，并返回操作前的值
InterlockedAdd(ptr, value)	新值	原子地对 *ptr 加上 value，并返回操作后的值

如果你的代码逻辑需要获取操作前的值，就用 _InterlockedExchangeAdd；如果需要获取操作后的值，就用 InterlockedAdd。

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6. 跨平台替代方案

如果你需要在 Linux 上使用类似功能，可以使用 GCC 提供的 __sync_fetch_and_add：

#define AtomicIncrement(ptr, value) __sync_fetch_and_add(ptr, value)

它的行为类似 _InterlockedExchangeAdd，也是返回旧值。

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7. 适用于哪些 CPU？

• _InterlockedExchangeAdd 在 x86 和 x64 平台上可用，它会编译成 LOCK XADD 指令，确保 CPU 级别的原子操作。
• 适用于 Windows 32-bit 和 64-bit 应用程序。

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8. 总结

• _InterlockedExchangeAdd 用于 多线程安全的原子加法。
• 它返回 操作前的旧值，与 InterlockedAdd（返回新值）不同。
• 适用于 Windows 平台，在 Linux 上可以用 __sync_fetch_and_add 作为替代方案。
• 适用于 多线程计数器、ID 生成、锁机制 等需要原子操作的场景。

测试它

现在，理论上我们已经能够成功地生成 generation id 了。具体来说，如果我们进入某个地图，应该能看到生成的 generation id 是合理的，而不是未知的状态。并且，如果我们查看返回的内容，应该能看到这个返回值已经被正确地标记上了我们的 generation id，这意味着操作是成功的。

目前来看，所有的操作都正常，没有发现任何特别异常的情况。大家对这个结果都感到满意。

确保我们不会因为正在进行的 GenerationIDs 而驱逐资产，通过保持列表来避免这种情况

现在，接下来需要做的就是确保不会删除任何仍在进行中的 generation id 的资源。为了实现这一点，最简单的方法可能是保持一个列表，记录哪些资源处于进行中状态。这样做会比考虑其他更复杂的方案（比如按顺序删除）更为方便，尤其是因为在任何给定时间内，实际上只有很少的资源会处于进行中状态，通常不会超过16个，甚至可能远远少于这个数字。

具体来说，当我们准备删除资源时，我们可以首先检查该资源是否处于已加载状态，然后再检查它的 generation id 是否已经完成。如果 generation id 仍然处于进行中状态，就不应删除这个资源。

为了实现这一点，可能需要在 game assets 中加入一个类似 inflight generations 进行中的生成 的字段。这个字段用来记录正在进行中的 generation id。此外，可能还需要为其添加一个计数器，跟踪当前正在进行的 generation id 数量。

在初始化资源时，可以将这些值重置，比如将 next generation id 设置为0，并将 inflight generation count 也重置为0。这样做可以确保每次初始化时，所有的 generation id 都是清楚和正确的。

在生成新的 generation id 时，还需要确保这一过程的完整性，确保不会因为并发问题造成错误的结果。

在 NewGenerationID 内部使用 AssetLock 代替 AtomicIncrement 来保护 GenerationID 和 InFlightGenerations 列表

如果将这个过程合并为一步操作，那么实际上就不需要使用原子加法了。可以通过在操作中使用资源锁（assets lock）来保证线程安全。具体来说，可以通过以下步骤来实现：

1. 使用 BeginAssetLock 和 EndAssetLock 来保护对资源的访问，确保在进行操作时不会有其他线程干扰。
2. 在锁定的区域内，先将当前的 generation id 进行递增，获取下一个 generation id。
3. 进行一个断言，确保当前正在进行的资源数量（inflight generation count）没有超过允许的最大数量。

这个断言的作用是检查是否当前正在进行的资源数量是合理的，确保没有超出最大限制。假设这个断言成立，那么就可以继续操作，将新的 generation id 存入到相应的数组中。

如果操作正确执行，系统应该会触发该断言，从而立即发现并处理潜在的问题。

实现 GenerationHasCompleted

在完成 generation id 的管理后，需要进行以下步骤来确保正确地处理那些正在进行的生成操作：

1. GenerationHasCompleted 的实现：

   • 这个方法需要在 game_asset 内部实现。它会在生成完成时被调用。此方法的作用是标记某个 generation id 是否已完成，并确保该操作是在加锁的状态下执行，以避免多线程问题。

2. 检查 generation id 是否仍在进行中：

   • 在操作中，需要遍历当前所有处于进行中的 generation id 列表（通常数量较少），检查目标 generation id 是否仍然存在于这个列表中。如果存在，说明该生成操作还没有完成；如果不存在，说明生成操作已经完成。

3. 操作流程：

   • 在标记某个生成已完成时，需要将其从进行中的列表中移除。这是通过在列表中找到相应的 generation id，然后将其与列表末尾的元素交换，最后调整列表的长度来完成的。交换过程的具体操作是：
     • 找到匹配的 generation id 后，将其与列表的最后一个元素交换。
     • 然后，更新列表的大小，将该元素移出列表。

4. 确保线程安全和数据一致性：

   • 在实现过程中，所有操作都需要确保线程安全，特别是在多线程环境下，可能有多个生成操作同时进行，因此需要加锁来确保在操作过程中数据的一致性。

通过这些步骤，可以确保每个 generation id 都能够正确完成，并在完成时从正在进行的列表中移除，从而避免不必要的内存占用和潜在的竞态条件。

渲染组怎么消失了？

在处理渲染组（render group）时，有一些关键点需要注意，特别是在渲染完成后如何清理和释放资源的问题。

1. 渲染组的释放：

   • 代码最初并没有明确地清理渲染组（render group）。通常，渲染组会随着渲染输出的完成而结束，但并没有专门的清理步骤。假设渲染组会被自动释放，但实际上没有明确的关闭机制或者释放资源的流程。过去可能没有特别关注这个问题，因为在一些情况下渲染组在处理完成后会自然释放。

2. 渲染到输出的结束：

   • 渲染组的输出通常会标志着渲染操作的结束，因此有时使用渲染到输出（render to output）作为结束的标志。然而，这种方式可能存在一些问题，比如无法将渲染结果同时输出到两个不同的目标，未来可能需要调整这一点。

3. 优化代码的需求：

   • 目前，渲染相关的代码写得较为保护性（protectively），这意味着它考虑到了多线程和多任务的需求。但实际上，现在的渲染操作可以在单线程或多线程中执行，且可以进行优化以提高效率。尽管如此，之前的代码设计并没有考虑到资源的清理步骤。

4. 渲染组的结束调用：

   • 为了确保渲染组在完成渲染后能够被正确处理，建议增加一个专门的结束调用（例如 finish render group），以确保渲染组能够正确结束并释放相关资源。这个方法的存在能帮助清理渲染组，防止资源泄露。

5. 渲染组结束的实际流程：

   • 目前，渲染组的清理似乎依赖于渲染输出的结束（例如 render to output）。在实现时，可能需要将这个清理过程作为一种显式的结束步骤，而不仅仅依赖于默认行为。

总结来说，尽管当前的代码大部分时间能够正常运行，但为了确保渲染组在完成后能够被正确清理，最好引入一个专门的结束清理函数，并明确标记渲染组的结束时机。这不仅能够避免资源泄漏，也能提升代码的可维护性和扩展性。

实现 FinishRenderGroup

在处理渲染组（render group）时，有几个步骤和细节需要注意，以确保渲染资源的正确管理和清理。

1. 结束渲染组（Finish Render Group）：

   • 在结束渲染组时，渲染组的生成ID需要被正确集成。渲染到输出（render to output）后，生成ID的处理就会完成。这是处理渲染输出时的关键步骤，确保每次渲染的结果都是唯一和有效的。

2. 资源完整性检查：

   • 在一些特定的操作中，不再需要进行“资源完整性检查”（例如检查所有资源是否可用）。这主要是因为渲染的过程已经改进，所有资源都会立即加载并且没有丢失的风险。因此，之前需要检查资源是否完整的步骤可以省略。可以通过断言来确保这一点，避免出现资源缺失的情况。

3. 资源加载和渲染的改进：

   • 由于渲染是立即执行的，所有资源都会在需要时即时加载并且使用，因此不需要再进行“所有资源是否存在”的检查。这减少了不必要的判断和冗余代码，简化了渲染流程。

4. 生成ID和资产处理：

   • 在处理资产时，确保生成ID能够正确关联到每一个资产并进行处理。这确保了每个渲染过程中的资源都能获得唯一的标识，并且这些资源最终会被正确地输出。

5. 最终清理和完成渲染：

   • 渲染完成后，不需要额外的步骤来处理“资源缺失”的情况，因为所有必要的资源都已经在渲染之前就加载完成。因此，在渲染完成时，只需要确保资源和生成ID都已正确集成和输出。

总结来说，通过对渲染流程的简化和优化，去除了不必要的资源检查步骤，确保了每次渲染的资源都可以被正确加载和处理，减少了复杂度。同时，通过确保资源完整性和使用生成ID的机制，可以使渲染过程更高效且易于管理。

目前的实现理论上应该已经解决了之前的问题，但仍然只能说是理论上的修复，因为没有经过充分的测试，无法确定是否能够正确工作。这只是一个假设，可能还存在其他潜在的错误。因此，当前的工作更像是一个“未完待续”的状态。

尽管如此，考虑到之前已经明确知道存在问题，所以现在至少在结构上做出了一些调整，目的是在完成引擎代码时，能够使所有内容的结构更加稳固。虽然这些问题没有完全修复，但至少我们已经避免了那些我们明确知道的错误，并尝试从结构上进行修正。至于是否完全修复问题，仍然需要后续的测试才能确认。

总的来说，尽管现在的改进为未来的工作提供了更好的结构，但最终的验证和修复仍然依赖于更多的测试，只有通过测试才能确保真正的修复效果。

__sync_add_and_fetch 返回新值

首先，决定去掉原本使用的原子加法（atomic add），因为在当前的实现中，并不需要它。原子加法（atomic add）不再是必须的操作，因此可以简化为仅使用原子比较并交换（atomic compare exchange）。这样做的目的是简化代码，同时保持对并发操作的正确处理，避免不必要的复杂性。

请不要将 Value 转换为 (long*) 类型进行 __sync_fetch_and_add，这在 64 位的 Linux/OSX 上会生成错误的代码

在处理同步操作时，发现使用 __sync_fetch_and_add，这在 可能会在不同的操作系统平台（如 Linux 和 OS X）上生成错误的代码。因此，避免使用 __sync_fetch_and_add，这在 是明智的选择，尤其是因为不希望引入额外的依赖。如果只使用一个同步函数（sync function），那么代码会更加简洁，并且在任何平台上都能保持一致性，这样就可以避免对不同平台的额外适配和依赖。

为什么要从其他线程调用 load bitmaps？难道不应该让 PushBitmap 在其他线程调用时失败，这样就不会缺少来自地面块的资产，并且所有位图内存可以在主线程上获取？如果地面块提前预加载，它们可能会等一帧来加载它们的资产

在多线程环境下调用加载位图时，可能会出现一些问题，特别是当尝试从多个线程加载资产时，可能会导致资产缺失。为了避免这种情况，最好的做法是将所有位图内存的获取操作集中到主线程，这样可以避免多线程操作带来的复杂性。虽然如果资产需要预加载，可能需要等一帧来加载这些资产，但这种做法在调试和处理多线程代码时应该不会特别困难。

多线程渲染是可以实现的，但更关注的问题是内存分配器的性能，因为它可能会较慢。为了优化这一点，内存分配器将需要重写以提高速度。随着时间的推移，逐步改善内存分配器将是必要的。

你会不会永远不再使用 stdint？

标准库中的int类型和其他相关内容，虽然可以被去除，但并不会带来太大的影响，因为它本质上只是一个头文件，除非明确包含标准库，否则它不会引入任何实际的代码。即使不包含标准库，也可以包含这个头文件，因此它并不构成太大的问题。如果希望，可以最终将其去除。

相比之下，像sin cos这类库的代码则是实际的功能实现，想要替换这些部分才是更重要的，因为这些代码实际上会对程序运行产生影响。标准的int类型并不会影响程序的运行，它只是一些类型定义，所以即便不去替换它，也不会带来问题。不过如果需要，也可以选择将其替换。

在你的比较和交换操作中，“volatile” 真的需要吗？

volatile在比较交换（compare and exchange）操作中的使用其实并不是必需的。因为这是一个内联函数，volatile的作用不会受到影响。在执行交换操作时，由于操作本身已经是volatile声明的，所以它会自动将相关的值视为volatile。因此，可以认为加上volatile并不会带来实际的差异，它更像是一个提示，告诉开发者这个值会被当作volatile处理。即使删除它，程序的行为也不会有任何变化。

让字母粒子独立于英雄下落会有多困难？

要让字母粒子独立于主角移动，其实是比较简单的，只需要在粒子更新的过程中，将相机的位移考虑进去。具体操作是，在更新粒子时，追踪相机的位移，计算出相机在当前帧与上一帧之间的移动，然后将这个位移应用到粒子的位置上。这样，粒子就可以根据相机的位移而进行相应的移动，而不受主角移动的影响。

实现的基本思路是，在粒子创建时，记录下当前的相机位置，并在每帧更新粒子时，计算相机位移，并将其应用到粒子的位置。为了实现这一点，可能需要在游戏状态中保存一个LastCameraP变量，用来记录相机上一次的位置，然后在粒子更新时计算相机位移并调整粒子的位置。

然而，要注意的是，粒子的模拟系统（例如在网格上的分布）需要考虑屏幕的位移。当前的网格系统可能并没有处理这个问题，因为它假设网格是固定的，但要使粒子系统独立于主角，网格也需要跟随屏幕移动。网格的调整可能会相对复杂，特别是对于包含离散单元的模拟（比如格子网格），需要确保这些网格能够随着屏幕的移动而调整，以避免资源浪费。

此外，当前的坐标系统（特别是y轴的处理）可能没有正确处理主角的位移，导致屏幕上的粒子表现不正常。为了实现这一点，需要对系统进行一些优化，以确保粒子与相机位置的正确关系。

总的来说，实现这一功能并不复杂，但需要考虑到粒子和网格模拟的细节，特别是在网格系统的处理上，可能需要更多的工作，确保模拟在不同的屏幕位置上都能正确运行。

难道你不需要将所有地面块的工作移到单独的线程中吗？目前看起来它实际上只在任务中执行渲染输出

目前不一定需要将所有的“grand ”工作移动到独立线程中，尽管现在理论上是可以做到的。之前没有这么做的原因是因为与多线程相关的部分并不线程安全。虽然这样做能带来灵活性，但并不急于实现这一点，因为当前的代码结构是单线程的，且它并不完全依赖多线程的复杂性。

如果保持现状，实际上可以避免在现阶段引入多线程带来的锁定问题。这种做法可以让代码保持简单，同时允许在未来需要时去除目前使用的锁。换句话说，只有“generation id”的部分需要锁定，其他的工作可以独立运行，这种结构为未来的扩展和优化提供了更多选择。

因此，直到真正需要时，才会考虑将相关工作迁移到独立线程，以便充分利用这种结构带来的灵活性，并避免在当前阶段不必要的复杂性。

为什么使用 u64 而不是 size_t 来表示缓冲区大小？

在讨论缓冲区大小时，使用了“memory index”来控制一些参数，而不是直接使用固定的64位大小。具体来说，“memory index”在很多情况下用来管理内存的实际大小，从而提供更灵活的控制。这种做法是为了确保可以准确地控制内存分配和缓冲区的大小，而“memory index”是为了避免硬编码固定的值，而是通过索引来实现动态调整。

64位大小并不是指一种新的固定值，而是使用内存索引来进行控制和调整。因此，这实际上是一种设计上的选择，目的是为了使内存管理更灵活，避免直接硬编码，确保在不同情况下都能够有效控制内存的分配和使用。

为什么使用 Windows？

在开发游戏时，主要使用 Windows 作为平台，原因很简单，因为大多数游戏都发布在 Windows 系统上。除非是移动游戏或者游戏主机，否则基本上没有在 macOS 或 Linux 上销售的游戏。这并不是个人的看法，而是现实情况。很多开发者希望这个现状有所改变，希望能够看到更多的游戏在 macOS 和 Linux 上发布，但目前的市场情况并不支持这一点。因此，如果要开发 PC 游戏，Windows 是首选平台。

尽管如此，开发团队还是支持跨平台开发。虽然主要的开发平台是 Windows，但已经有人成功将游戏移植到其他平台，比如 macOS 和 Linux。团队为此提供了足够的支持，使得游戏能够更容易地移植到这些平台上。尽管如此，开发的首要平台依然是 Windows，因为在该平台上运行和测试游戏能够更方便地发现和解决平台特有的错误。
https://store.steampowered.com/hwsurvey/Steam-Hardware-Software-Survey-Welcome-to-Steam

我只问这个是因为现在看起来你会在主线程上为 LoadBitmap 阻塞

在处理资源加载时，当前的实现会导致主线程在加载位图时停顿，特别是当需要加载较大的资产时，这会造成性能瓶颈。为了解决这个问题，考虑将所有的加载操作移动到其他线程中。然而，在实践中，存在多个问题需要考虑，特别是在并发加载资源时可能会发生竞态条件。例如，如果两个线程几乎同时请求加载同一个位图资源，只有一个线程能够成功加载，另一个线程则会在资源加载完成之前返回，这样会导致等待和停顿。

为了应对这个问题，可以考虑使用原子操作来确保只有一个线程能够成功加载资源。如果无法获取资源，则需要在后台继续等待资源加载完成。此外，还需要确保资源状态的正确性，避免出现多个线程并发访问同一资源导致的错误。

在代码实现上，加载位图的操作依赖于某些状态检查，例如检查资源是否正在加载或者是否已经加载完毕。如果加载操作无法成功完成，那么应该让请求的线程等待直到资源加载完成。此时，可以通过使用volatile关键字来确保资源状态的正确更新，从而避免因优化和编译器的行为导致的不一致性。

尽管如此，当前的实现仍然存在一些问题，例如在某些情况下，设置和访问资源的顺序不正确，导致出现随机垃圾值。因此，在解决这些问题时，仍需要进一步调试和修复代码，确保资源加载过程中的并发操作能够正确进行。

总的来说，虽然并发加载资源有助于提升性能，但其实现需要考虑多个细节，特别是在确保线程安全和避免竞态条件方面。

load_asset_work 应该是 u64 而不是 size_t

在讨论加载资产时，之所以使用 uint64_t 而不是 size_t，是因为这些资源（文件）是基于文件库的，而文件库在处理文件时通常需要支持更大的数据量。uint64_t 适用于能够处理更大的文件大小，尤其是在64位系统中，这样可以处理比32位系统更大的文件。如果使用32位系统，通常无法处理大于32位表示范围的文件大小，因为在32位系统中，size_t 只能表示最大为2GB的文件大小，这限制了大文件的处理。因此，使用 uint64_t 可以确保在处理大文件时不会因为内存分配限制而出现问题。

不过，从技术上讲，如果系统只需要处理较小的文件，理论上可以将 uint64_t 改为 size_t，这样就不会需要为大文件分配过多的内存。但实际情况是，文件库的设计需要兼容不同平台，特别是在64位系统中，uint64_t 更适合处理较大的文件数据，因此，采用 uint64_t 是为了确保在所有平台上都能有效地处理文件资源。

是否将一个线程专门用于资产加载，并且使用原子队列，是个坏主意？

在讨论为资源加载生成一个线程并使用原子队列时，认为这不一定是个坏主意。事实上，这样做可能是可行的。当前资产系统和资源管理的线程管理机制比较复杂，因此考虑不同的设计方案，比如将所有资源操作都放在同一个队列中，可能是一个不错的思路。然而，由于设计上存在不确定性，是否采用这样的设计还需要进一步深入探讨和调查。最终，这种方案的效果和可行性需要更仔细地分析，才能做出决定。

收尾

资产系统在多线程方面的设计仍然比较复杂，尤其是在资源管理和内存管理方面。这个问题可能会继续存在并需要更多时间来完善，因为多线程和内存管理涉及的问题是其他部分代码所不需要考虑的。尽管如此，这次的实验让我们能够调整架构并尝试改进一些地方，尤其是在去除资产锁定概念上取得了一定进展。还新增了多线程资源请求的能力，虽然这种变化可能会带来一些潜在问题，但目前来看是可以尝试的。