#멀티플레이 서버 관련 기술 가이드
총 9편의 가이드가 등록되어 있습니다.
멀티플레이 & 백엔드 (9)
AI 모더레이션 API로 게임 채팅 욕설·유해 콘텐츠 자동 차단하기
멀티플레이 게임 서버에서 AI Content Moderator API를 연동해 욕설, 위협, 성적·자해 유해 채팅을 판정하고 차단·보류·신고까지 안전하게 처리하는 실전 설계와 Node.js 예제를 소개합니다.
인벤토리 스택 분할·병합 동시 요청에서 아이템 복제를 막는 낙관적 동시성 제어
멀티플레이 게임 서버에서 인벤토리 스택 분할·병합 요청이 동시에 처리될 때 수량이 복제되는 원인을 분석하고 PostgreSQL의 version CAS, 원자적 트랜잭션, 멱등 키로 재시도까지 안전하게 처리하는 구현법과 테스트 기준을 정리합니다.
인벤토리 아이템 예약·결제·확정 Saga 설계: 부분 실패를 복구하는 멀티플레이 거래 백엔드
멀티플레이 게임의 아이템 거래에서 예약·결제·확정이 일부 실패할 때 데이터 정합성을 지키는 Saga 패턴을 설명합니다. PostgreSQL, Outbox, 멱등성, 보상 트랜잭션으로 중복 지급과 아이템 유실을 복구하는 서버 설계를 다룹니다.
게임 백엔드 DB 스키마 변경을 위한 Dual Read·Dual Write 무중단 마이그레이션 전략
멀티플레이 게임 서버에서 DB 스키마를 중단 없이 변경하는 방법을 설명합니다. Dual Read·Dual Write 단계, 데이터 정합성 검증, 롤백과 트래픽 전환까지 실전 절차를 정리합니다.
Redis Vector Search로 구현하는 유사 플레이어 성향 AI 매치메이킹 시스템
Redis Vector Search와 HNSW 인덱스를 이용해 플레이 스타일 벡터를 검색하고 실력·핑·파티 조건을 함께 반영하는 실시간 유사 성향 AI 매치메이킹 설계와 구현 방법을 설명합니다.
Redis Vector Search로 구현하는 유사 플레이어 AI 매치메이킹 시스템
Redis Vector Search로 플레이 스타일 임베딩을 실시간 검색해 실력, 역할, 접속 품질이 비슷한 상대를 찾는 AI 매치메이킹 설계와 인덱스, 점수 보정, 운영 기준을 구현 예제로 정리합니다.
게임 매치메이킹 MMR/ELO 알고리즘 구현: 대기시간 가중치로 공정성과 매칭 속도 잡기
ELO 기반 MMR 계산, 기대 승률, K값 조정, 대기시간에 따른 허용 레이팅 범위 확장과 매칭 점수 분산 전략을 실전 서버 구조와 TypeScript 예제로 설명합니다.
게임 서버 인메모리 캐싱 전략: Redis·Memcached 분산 처리 설계와 장애 대응
멀티플레이 게임 서버에서 Redis와 Memcached를 활용해 DB 부하와 지연 시간을 줄이는 분산 캐싱 전략을 설명합니다. 키 설계, TTL, 캐시 무효화, 샤딩, 장애 대응, 운영 지표까지 실무 기준으로 정리합니다.
데디케이티드 서버 동적 스케일링: 매치 수요에 맞춘 오케스트레이션 구현 가이드
데디케이티드 서버 동적 스케일링의 원리와 구현 절차를 정리합니다. 큐 기반 수요 예측, 게임 세션 배치, Kubernetes·Agones 오케스트레이션, 종료 정책과 운영 지표까지 실무적으로 설명합니다.