一般涉及到消息发送都基本上是异步流程了，建议在一个本地事务中将需要发送的消息写入到一个“消息发送表”内，另一个线程定时扫描这张表，然后将消息发送出去，发送完成就可以删掉或标记为已处理，发送失败记录失败次数和异常等原因。

使用帧同步的这种游戏一般来讲实时性和运算复杂性要求都比较高，服务端不大可能参与运算。对于外挂，每一家公司都有不同的策略，有的是通过举报，即不公平性导致其他玩家察觉出外挂的存在，作弊玩家顾忌账号的注册成本，或者通过技术性的检测（即在服务端模拟一个轻量级的客户端接收事件序列，模拟当前的状态是否有异常，不过开发成本也会比较高）。

假设当状态都由服务端来进行计算，客户端的每一个细节都需要考虑到，计算量就会特别大，而且将这些计算完毕的状态再同步下发给客户端的网络带宽也很高（例如某一个物品的位置、状态），而且对于物理引擎也要跟客户端同步，比如计算碰撞、物理惯性各种细节，因为逻辑帧相对来说都比渲染帧要低，客户端也不能够完全按照服务端下发的状态进行立即同步，不然画面显示就会有卡顿，客户端必然要在本地进行平滑过渡处理，处理不好可能会导致画面漂移等一系列问题，就需要一个取舍。

所以在服务器进行状态运算产生的问题就是网络带宽和运算性能。

现在有一种叫做云游戏的东西，客户端只是当做一个“视频播放器”，把触摸或按下键盘的操作发给服务器，服务器完成操作渲染后传输流数据给客户端，客户端安装包可以做到很小，只有几 MB 。对于高实时的游戏来说明显会感觉到延迟，就像手机通过 2.4G 无线 WIFI 投屏到电视一样，手机画面同步到电视上总会慢一拍。

也有说网络延迟会越来越高，这个问题其实有时候我们玩游戏也能够感觉出来，一种做法是快进播放，网络的延迟只是暂时的，当它跟上来了，就需要把之前的逻辑帧补上去，所有有时候会觉得画面突然的快进，其他的玩家不会等你，在其他玩家看来你只是停留在那里，谁叫你网络不好呢对吧？

假设服务端只负责事件转发，就需要确保客户端的运算结果是一致的，包括不同设备 CPU 的浮点计算结果一致（有自己的底层计算库），游戏引擎也要做适配，不然就会产生不同步的现象，要保证这一点就需要大量的测试，尽可能覆盖多一点的设备。但是开发成本显然更低，只需要侧重于客户端，并且减少了与服务端的联调，开发效率就会提高。

声明式事务实现原理就是利用 AOP 代理拦截目标方法，在目标方法调用前后实施事务外围工作。

感兴趣的可以看一下 org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor

@3dwelcome 这应该是国内大多数中小型公司的常态，我们都知道有些事情是对的，但是却往往被情感左右。说到底一个人都不完美，更何况一个群体了。

所以尽管工作氛围不尽如人意，但是决定我们自身如何的还是我们自己。工作沟通上保持积极，认真做好自己的工作，专注和坚持从来都不容易，真的是需要长久的磨练的。有点鸡汤的味道了，祝你能够踏上自己所想的那条路。

CRUD 也是有讲究的，你看，实际上就两种操作，一种是修改，一种是查询。
简单的 CRUD 从前端到后端甚至数据库字段都完全一致，就是面向数据库编程，Service 都不需要。

复杂一点的，把这两种操作当成两套代码来写：

修改操作多以动词命名，会精炼出业务的实际需要的操作列表，把他们全部放在 Service 里面，每一个方法就是一个事务，或者使用门面模式封装独立的命令执行（命令模式）。

查询操作完全取决于你的消费方需要什么样的数据，把查询的逻辑处理全部放到 Repository 里面，返回 View 或者 DTO 啥的，只专注于如何批量查询并组合成需要的数据，可以是 SQL，可以是 HTTP 请求。很多人喜欢把查询也放到 Service 中，但实际上两者的关注点是不一样的。

读写分离以后好处是显而易见的，查询和修改都可以单独进行优化，最重要的是更加清晰可读。
当然以上只是一种方法，从技术上来讲，写业务代码最大的难度和关键点在于需求是否足够清晰，领域知识是否完备。反之造轮子则不需要这些额外的知识，但终究来讲轮子也是服务于某一个技术点的，最终也是要服务于业务的。

帧同步需要客户端计算结果严格一致，不然就会走偏，服务端在一局的游戏中只扮演数据转发的角色。

如果只是想要知道如何使用，则不必关心背后的算法，只需要学习一些使用案例，在不同的场景下使用不同的算法。
当然如果是专业搞数据信息安全这一块那就厉害了，起码数学功底要够硬。

不要自己去创造加密算法。
不要自己去设计加密算法。
不要自己去实现加密算法。

除非你知道自己在做什么。