Лобби и матчмейкинг в Unity: создание многопользовательских игр

Для кого эта статья:

• Разработчики игр, занимающиеся созданием многопользовательских проектов на Unity
• Студенты и начинающие специалисты, интересующиеся программированием и сетевыми технологиями в игровой индустрии

• Профессионалы в области игрового дизайна и программирования, стремящиеся улучшить навыки матчмейкинга и лобби в своих проектах

  Многопользовательские игры давно перестали быть технологическим чудом и превратились в необходимость. Представьте: ваша игра практически готова, механики отлажены, графика радует глаз, но... в ней нет того живого взаимодействия между игроками, которое делает проект по-настоящему захватывающим. Именно здесь на сцену выходят лобби игры и системы матчмейкинга — невидимый, но критически важный фундамент любого многопользовательского проекта. Без качественной реализации этих компонентов даже гениальная игровая концепция рискует остаться незамеченной. Готовы погрузиться в мир создания онлайн-инфраструктуры в Unity? 🎮

Погружаясь в разработку многопользовательских игр на Unity, важно иметь прочный фундамент в программировании. Курс Обучение веб-разработке от Skypro даст вам именно те навыки, которые критически важны для создания сетевых компонентов — от понимания архитектуры клиент-серверных приложений до работы с REST API и асинхронным кодом. Многие выпускники успешно применяют эти знания в игровой индустрии, создавая сервисы матчмейкинга и управления лобби!

Основы лобби и матчмейкинга в многопользовательских играх

Лобби в играх — это виртуальное пространство, где игроки собираются перед началом матча. Это не просто комната ожидания, а сложная система, решающая множество задач: от группировки игроков до настройки параметров будущей игры.

Матчмейкинг — алгоритмический процесс подбора игроков для создания сбалансированных матчей. Хороший матчмейкинг должен быть незаметным для игрока, но при этом критически влияет на игровой опыт.

Существует несколько ключевых компонентов, необходимых для создания эффективной системы лобби:

• Серверная часть — обрабатывает запросы на создание лобби, управляет состоянием игровых сессий
• Клиентская часть — интерфейс, через который игрок взаимодействует с системой
• Система синхронизации — обеспечивает актуальность данных для всех участников
• Механизмы безопасности — защита от читеров и нежелательного поведения

Александр Воронов, технический директор игрового проекта

Когда мы только начинали разработку нашего шутера, матчмейкинг казался второстепенной задачей. "Главное — геймплей", — думали мы. Спустя три месяца после запуска бета-версии количество негативных отзывов зашкаливало. "Постоянно попадаю к профессионалам, невозможно играть", "Соединение рвётся каждые 5 минут", "Жду подбора игры дольше, чем играю".

Мы полностью пересмотрели приоритеты и потратили два месяца на переработку системы лобби и матчмейкинга. Внедрили ELO-рейтинг, региональное разделение серверов и умный алгоритм формирования команд. Рейтинг игры в Steam вырос с 3.2 до 4.7 всего за несколько недель после обновления. Теперь я точно знаю: хороший матчмейкинг — это не опция, а необходимость.

При проектировании системы матчмейкинга необходимо учитывать следующие факторы:

Важно понимать, что нет универсального решения — каждая игра требует индивидуального подхода к созданию системы матчмейкинга, учитывающей специфику проекта и поведение целевой аудитории. 🧩

Инструменты Unity для создания сетевых лобби игры

Unity предлагает несколько мощных инструментов для создания сетевых функций, включая лобби и матчмейкинг. Выбор подходящего решения зависит от масштаба проекта, бюджета и конкретных требований.

Рассмотрим подробнее наиболее популярные решения:

Unity Gaming Services (UGS) — новейшее комплексное решение от Unity, включающее сервисы Lobby, Relay и многое другое. UGS предоставляет API для создания, управления и поиска лобби, а также интеграции с другими сервисами Unity.

Основные преимущества UGS:

• Серверная инфраструктура "из коробки"
• Низкая стоимость для небольших проектов
• Тесная интеграция с Unity Editor
• Встроенная аналитика и мониторинг

Photon Engine — популярное стороннее решение, предлагающее PUN (Photon Unity Networking) для быстрой интеграции сетевых функций. Photon предоставляет готовую облачную инфраструктуру для хостинга игр.

Photon особенно хорош для:

• Быстрого прототипирования
• Проектов с ограниченным бюджетом (до 20 CCU бесплатно)
• Игр, требующих надежного соединения в реальном времени
• Кросс-платформенных проектов

Базовый код для создания лобби с использованием Photon выглядит так:

using Photon.Pun;
using Photon.Realtime;

public class LobbyManager : MonoBehaviourPunCallbacks
{
public void CreateLobby(string roomName, bool isVisible, int maxPlayers)
{
RoomOptions options = new RoomOptions
{
IsVisible = isVisible,
MaxPlayers = (byte)maxPlayers
};

PhotonNetwork.CreateRoom(roomName, options);
}

public void JoinLobby(string roomName)
{
PhotonNetwork.JoinRoom(roomName);
}

public override void OnCreatedRoom()
{
Debug.Log("Room created successfully!");
}

public override void OnJoinedRoom()
{
Debug.Log("Joined room: " + PhotonNetwork.CurrentRoom.Name);
}
}

Mirror Networking — открытый бесплатный фреймворк, основанный на устаревшем UNet. Mirror предлагает высокую производительность и гибкость, но требует больше ручной настройки.

Независимо от выбранного инструмента, важно тщательно спланировать архитектуру сетевого взаимодействия. Рекомендуется использовать паттерн проектирования State Machine для управления состояниями лобби и плавных переходов между ними. 🛠️

Разработка системы матчмейкинга: от простого к сложному

Создание системы матчмейкинга — это эволюционный процесс, который обычно развивается вместе с ростом вашего проекта. Начинать следует с простых решений, постепенно добавляя сложность по мере необходимости.

Марина Корнеева, ведущий разработчик сетевых игр

Я всегда советую начинающим разработчикам не изобретать велосипед на ранних этапах. Когда мы начинали работу над нашей PvP-стратегией, я потратила три недели на проектирование "идеальной" системы матчмейкинга с учетом всех возможных переменных. В итоге оказалось, что на раннем этапе нам нужно было всего лишь сводить 2 игроков любого уровня вместе, чтобы тестировать базовые механики.

После софт-лонча мы собрали данные о времени игровых сессий, предпочтениях игроков и частотности входов в игру. Только тогда мы смогли создать по-настоящему работающий алгоритм, основанный не на теоретических выкладках, а на реальных данных. Если бы я сразу пошла путем минимально жизнеспособного продукта (MVP), мы сэкономили бы уйму времени и быстрее получили важную обратную связь от пользователей.

Рассмотрим поэтапное развитие системы матчмейкинга:

Этап 1: Базовое решение

На начальном этапе достаточно простого подхода, соединяющего игроков по принципу "первый пришел — первый нашел пару". Такой подход прост в реализации и хорошо работает при небольшом количестве игроков.

Пример кода для базового матчмейкинга:

public class BasicMatchmaker : MonoBehaviour
{
private List<Player> waitingPlayers = new List<Player>();

public void AddPlayerToQueue(Player player)
{
waitingPlayers.Add(player);
TryCreateMatch();
}

private void TryCreateMatch()
{
if (waitingPlayers.Count >= 2)
{
Player player1 = waitingPlayers[0];
Player player2 = waitingPlayers[1];

waitingPlayers.RemoveRange(0, 2);
CreateMatch(player1, player2);
}
}

private void CreateMatch(Player player1, Player player2)
{
// Создаем матч и отправляем игроков в игру
}
}

Этап 2: Учет уровня навыков

По мере роста аудитории становится важным учитывать уровень навыков игроков. Система рейтингов (ELO, TrueSkill, Glicko) позволяет создавать более сбалансированные матчи.

Алгоритм ELO для игр со следующей формулой:

• R′ = R + K × (S − E)
• Где R′ — новый рейтинг, R — текущий рейтинг
• K — коэффициент (обычно от 16 до 32)
• S — результат (1 для победы, 0 для поражения, 0.5 для ничьей)
• E — ожидаемый результат, рассчитываемый на основе разницы в рейтингах

Этап 3: Продвинутые параметры

На этом этапе можно добавить дополнительные параметры для более точного подбора:

• Географическое расположение (для снижения пинга)
• История игр между игроками (избегать повторных матчей)
• Предпочтения по игровому стилю
• Статистика использования определённых персонажей или стратегий
• Социальные связи (возможность играть с друзьями)

Этап 4: Динамическая адаптация

Зрелая система матчмейкинга должна адаптироваться к текущей ситуации:

• Расширение параметров поиска с течением времени
• Учет пиковых и низких часов активности
• Корректировка на основе аналитики предыдущих матчей
• A/B тестирование различных алгоритмов подбора

При разработке продвинутого матчмейкинга важно понимать, что основная цель — не идеальная математическая модель, а позитивный опыт игроков. Иногда чуть менее "сбалансированный" матч, который начинается быстро, лучше идеально сбалансированного, на ожидание которого уходит много времени. 🎯

Интеграция лобби в Unity с использованием Netcode

Unity Netcode for GameObjects (ранее MLAPI) — это официальное сетевое решение от Unity, предназначенное для создания многопользовательских игр. Оно предлагает высокоуровневые абстракции для управления сетевым взаимодействием, включая создание и управление лобби.

Для начала работы с Netcode необходимо установить пакет через Package Manager:

1. Window → Package Manager
2. Add package from git URL
3. Ввести: com.unity.netcode.gameobjects

После установки можно приступить к созданию базовой структуры лобби. Ключевые компоненты, необходимые для реализации:

• NetworkManager — центральный компонент для управления сетевым соединением
• NetworkObject — компонент для объектов, которые должны синхронизироваться по сети
• NetworkVariable — для автоматической синхронизации переменных
• RPC (Remote Procedure Call) — для вызова функций на удаленных клиентах

Базовая структура класса для управления лобби с использованием Netcode:

using Unity.Netcode;
using UnityEngine;
using System.Collections.Generic;

public class LobbyController : NetworkBehaviour
{
// Сетевая переменная для отслеживания состояния игроков
private NetworkVariable<PlayerLobbyState> lobbyState = new NetworkVariable<PlayerLobbyState>(
new PlayerLobbyState { 
maxPlayers = 8,
currentPlayers = 0,
isMatchReady = false
},
NetworkVariableReadPermission.Everyone,
NetworkVariableWritePermission.Server
);

// Словарь для хранения информации об игроках
private Dictionary<ulong, PlayerInfo> connectedPlayers = new Dictionary<ulong, PlayerInfo>();

// Вызывается при подключении клиента
public override void OnNetworkSpawn()
{
if (IsServer)
{
// Настраиваем сервер
NetworkManager.Singleton.OnClientConnectedCallback += OnClientConnected;
NetworkManager.Singleton.OnClientDisconnectCallback += OnClientDisconnected;
}

if (IsClient)
{
// Настраиваем клиент
RequestJoinLobbyServerRpc(NetworkManager.Singleton.LocalClientId);
}
}

// Серверный RPC, вызываемый клиентом для присоединения к лобби
[ServerRpc(RequireOwnership = false)]
private void RequestJoinLobbyServerRpc(ulong clientId)
{
if (lobbyState.Value.currentPlayers < lobbyState.Value.maxPlayers)
{
// Создаем нового игрока
var newPlayer = new PlayerInfo
{
clientId = clientId,
isReady = false,
playerName = $"Player {clientId}"
};

connectedPlayers.Add(clientId, newPlayer);

// Обновляем состояние лобби
var updatedState = lobbyState.Value;
updatedState.currentPlayers++;
lobbyState.Value = updatedState;

// Сообщаем всем о новом игроке
NotifyPlayerJoinedClientRpc(newPlayer);
}
}

// Клиентский RPC, сообщающий всем о новом игроке
[ClientRpc]
private void NotifyPlayerJoinedClientRpc(PlayerInfo newPlayer)
{
Debug.Log($"Player {newPlayer.playerName} joined the lobby");
}

private void OnClientConnected(ulong clientId)
{
Debug.Log($"Client connected: {clientId}");
}

private void OnClientDisconnected(ulong clientId)
{
if (connectedPlayers.ContainsKey(clientId))
{
connectedPlayers.Remove(clientId);

var updatedState = lobbyState.Value;
updatedState.currentPlayers--;
lobbyState.Value = updatedState;

// Сообщаем всем о выходе игрока
NotifyPlayerLeftClientRpc(clientId);
}
}

[ClientRpc]
private void NotifyPlayerLeftClientRpc(ulong clientId)
{
Debug.Log($"Player with ID {clientId} left the lobby");
}
}

// Структуры данных для сериализации по сети
public struct PlayerLobbyState : INetworkSerializable
{
public int maxPlayers;
public int currentPlayers;
public bool isMatchReady;

public void NetworkSerialize<T>(BufferSerializer<T> serializer) where T : IReaderWriter
{
serializer.SerializeValue(ref maxPlayers);
serializer.SerializeValue(ref currentPlayers);
serializer.SerializeValue(ref isMatchReady);
}
}

public struct PlayerInfo : INetworkSerializable
{
public ulong clientId;
public bool isReady;
public string playerName;

public void NetworkSerialize<T>(BufferSerializer<T> serializer) where T : IReaderWriter
{
serializer.SerializeValue(ref clientId);
serializer.SerializeValue(ref isReady);
serializer.SerializeValue(ref playerName);
}
}

Для улучшения пользовательского опыта необходимо создать UI для лобби, который будет отображать:

• Список подключенных игроков
• Статус готовности каждого игрока
• Кнопки управления (Готов, Покинуть лобби, Начать игру)
• Настройки матча (если применимо)
• Чат для общения между игроками

При интеграции с Unity Relay можно создать систему, позволяющую игрокам подключаться к лобби через код или приглашение, что особенно удобно для игр с дружескими матчами. 🔄

Оптимизация и масштабирование матчей в Rainbow Six style

Rainbow Six Siege предлагает один из наиболее технически продвинутых подходов к организации многопользовательских матчей. Рассмотрим ключевые аспекты этой модели и как их можно адаптировать в проекте на Unity.

Основные принципы модели Rainbow Six:

• Точная сегментация по навыкам — использование MMR (Matchmaking Rating) с узкими диапазонами
• Многофакторный анализ — учет KD-соотношения, win/loss ratio и других показателей
• Региональный матчмейкинг — приоритет соединения игроков из одного региона
• Система противодействия токсичному поведению — репутационные метрики влияют на подбор
• Устойчивость к разрывам соединения — система сохранения состояния при отключении

При реализации подобной системы в Unity следует обратить особое внимание на производительность и масштабируемость. Вот несколько рекомендаций:

1. Оптимизация сетевого трафика

Снижение сетевой нагрузки критически важно для многопользовательских игр:

• Используйте бинарную сериализацию данных вместо JSON/XML
• Применяйте дельта-компрессию для передачи только измененных данных
• Настройте приоритеты синхронизации для различных типов объектов
• Реализуйте предсказание движения на стороне клиента

2. Масштабируемая серверная архитектура

Для поддержки большого количества одновременных матчей необходимо:

• Разделять логику на выделенных серверах и клиентах
• Использовать контейнеризацию (Docker) для быстрого развертывания серверов
• Настроить автоматическое масштабирование в облачной инфраструктуре
• Реализовать балансировку нагрузки между серверами

3. Улучшенный матчмейкинг Rainbow Six style

Для создания более глубокой системы подбора игроков:

• Реализуйте многоуровневую систему рейтинга с сезонными сбросами
• Добавьте "плавающее окно" поиска, которое расширяется со временем
• Внедрите систему "скилл-групп" с возможностью прогресса
• Создайте механизм ранжированных и обычных матчей с разными правилами подбора

Пример оптимизированной структуры данных для сервера матчмейкинга:

[System.Serializable]
public class MatchmakingServer
{
// Пул активных матчей
private Dictionary<string, Match> activeMatches = new Dictionary<string, Match>();

// Очереди ожидания, сегментированные по рейтингу
private Dictionary<SkillBracket, Queue<PlayerSearchData>> playerQueues = new Dictionary<SkillBracket, Queue<PlayerSearchData>>();

// Интервал расширения поиска (в миллисекундах)
private int searchExpansionInterval = 10000;

// Добавление игрока в очередь
public void EnqueuePlayer(PlayerSearchData player)
{
SkillBracket bracket = DetermineSkillBracket(player.MMR);

if (!playerQueues.ContainsKey(bracket))
{
playerQueues.Add(bracket, new Queue<PlayerSearchData>());
}

playerQueues[bracket].Enqueue(player);

// Запускаем таймер расширения поиска
StartSearchExpansionTimer(player.PlayerId, bracket, 0);
}

// Определение категории навыка
private SkillBracket DetermineSkillBracket(float mmr)
{
if (mmr < 1000) return SkillBracket.Bronze;
if (mmr < 2000) return SkillBracket.Silver;
if (mmr < 3000) return SkillBracket.Gold;
if (mmr < 4000) return SkillBracket.Platinum;
return SkillBracket.Diamond;
}

// Метод для расширения параметров поиска со временем
private async void StartSearchExpansionTimer(string playerId, SkillBracket initialBracket, int expansionLevel)
{
await Task.Delay(searchExpansionInterval);

// Проверяем, находится ли игрок все еще в очереди
bool playerFound = false;
foreach (var bracket in playerQueues.Keys)
{
playerFound = playerQueues[bracket].Any(p => p.PlayerId == playerId);
if (playerFound) break;
}

if (!playerFound) return;

// Расширяем поиск на соседние категории навыка
if (expansionLevel < 3) // Максимум 3 уровня расширения
{
// Логика расширения...
StartSearchExpansionTimer(playerId, initialBracket, expansionLevel + 1);
}
}
}

public enum SkillBracket
{
Bronze,
Silver,
Gold,
Platinum,
Diamond
}

[System.Serializable]
public class PlayerSearchData
{
public string PlayerId;
public float MMR;
public float KDRatio;
public float WinRate;
public string Region;
public int ReputationScore;
public long SearchStartTime;
}

При реализации системы в стиле Rainbow Six важно найти баланс между глубиной матчмейкинга и скоростью формирования матчей. Чрезмерно строгие критерии могут привести к длительному ожиданию, что негативно скажется на игровом опыте. 🏆

Создание качественной системы лобби и матчмейкинга — это инвестиция, которая окупается сторицей. Хорошо спроектированная многопользовательская инфраструктура делает игру привлекательной не только для новичков, но и для опытных игроков, создавая основу для долгосрочного успеха. Важно помнить: идеальная система не та, что использует самые сложные алгоритмы, а та, что обеспечивает наилучший игровой опыт. Начните с простого, собирайте данные, итеративно улучшайте и масштабируйте решение вместе с ростом вашей игры. В конечном счете, ваши игроки оценят не техническое совершенство, а удовольствие от справедливых и увлекательных матчей.

Читайте также

• Работа над проектом в Unity вдвоем
• Photon Unity Networking: создание многопользовательских игр на Unity
• 5 методов синхронизации объектов для многопользовательских игр
• Как защитить игровой аккаунт от хакеров: безопасность в онлайн играх
• Почему лагает в играх: причины и решения проблем синхронизации
• Создание браузерных мультиплеерных игр: технологии и практики
• Серверная архитектура для онлайн-игр: от базы до масштаба
• Лучшие движки и технологии для создания мультиплеерных игр