「小游戏服务平台」技术方案

By Leeting Yan

小游戏服务平台 - 技术方案

1. 总体架构设计

1.1 架构理念

  • 分层解耦：前端、服务层、数据层、AI 中台分层设计。
  • 微服务化：用户、游戏、支付、广告、数据分析、推荐系统独立服务。
  • 跨端兼容：Web（H5/Canvas/WebGL）、微信/抖音小程序、移动端 Hybrid。
  • 全球可扩展：多云部署（国内：阿里/腾讯；海外：AWS/GCP/Azure）。

1.2 系统模块图

前端层：Web前端 / 小程序 / 移动端Hybrid / 管理后台
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网关层：API 网关 / 统一认证 / 限流防刷
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服务层（微服务集群）
   ├─ 用户服务（账号、认证、会员、防沉迷）
   ├─ 游戏服务（上传、审核、分发、运行）
   ├─ 社交服务（好友、公会、观战、成就）
   ├─ 开发者服务（收益、工具、插件市场）
   ├─ 广告服务（投放、竞价、监测）
   ├─ 支付服务（内购、订阅、提现、跨境结算）
   ├─ 活动服务（任务、活动配置、A/B测试）
   ├─ 数据服务（埋点采集、统计、BI 报表）
   ├─ 推荐服务（AI 个性化推荐、召回模型）
   └─ 风控服务（反作弊、合规审核、风控模型）
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数据层：关系型数据库 + KV 存储 + 时序数据库 + 日志/埋点系统
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AI/大数据层：推荐引擎 / 异常检测 / 用户画像 / BI 分析
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基础设施：K8s 容器编排 / CDN + 边缘计算 / 消息队列 / 日志系统

2. 前端架构

  • Web/H5：React/Vue + Canvas/WebGL，适配 PC & Mobile。
  • 小程序：WeChat/抖音/TikTok 小程序容器，调用统一 SDK。
  • 移动端 Hybrid：Flutter/React Native，内置 WebView 运行小游戏。
  • 后台管理系统：基于 React + Ant Design Pro，支持运营配置、数据监控。

3. 服务层设计

3.1 用户服务

  • JWT + RefreshToken 登录体系，支持微信/抖音/Google/Apple 登录。
  • 多租户支持（为企业/品牌方定制化）。
  • 防沉迷机制（未成年人游玩时长限制）。

3.2 游戏服务

  • 游戏上传（ZIP/H5/WebAssembly），CDN 分发。
  • 自动化审核（AI 检测 + 人工复核）。
  • 游戏运行沙箱（隔离安全风险）。

3.3 开发者服务

  • 上传发布工具 + SDK 接入（广告、支付、成就）。
  • 收益结算与提现（跨境支持 Stripe/PayPal/支付宝/微信）。
  • 低代码编辑器 + 资源市场。

3.4 广告服务

  • 广告投放（激励视频、插屏、互动广告）。
  • 实时竞价（RTB）系统。
  • 广告监测与归因（曝光 → 点击 → 留存 → 转化）。

3.5 支付服务

  • 内购/会员订阅，虚拟货币（金币、钻石）。
  • 品牌定制小游戏付费接入。
  • 跨境结算（多币种 + 本地化支付）。

3.6 活动服务

  • 平台级活动（签到、节日任务）。
  • 开发者可配置活动（奖励、关卡任务）。
  • 灰度发布、A/B 测试。

3.7 数据服务

  • 埋点采集（用户行为、广告点击、充值、留存）。
  • 实时计算（Kafka + Flink）。
  • BI 报表（运营人员、开发者后台）。

3.8 推荐服务

  • 协同过滤 + 热度推荐。
  • AI 个性化推荐（深度学习召回 + 排序模型）。
  • 用户旅程分析（预测流失/召回）。

3.9 风控服务

  • 反外挂检测（行为异常分析）。
  • 反虚假注册与刷量。
  • AI 内容审核（文字、图片、音频）。

4. 数据与存储层

  • 关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）：用户、订单、收益。
  • KV 存储（Redis）：会话、Token、排行榜、缓存。
  • 文档数据库（MongoDB/ElasticSearch）：日志、搜索索引。
  • 时序数据库（Prometheus/TSDB）：监控指标。
  • 对象存储（OSS/S3）：游戏包、素材、截图、广告素材。

5. AI 与数据智能

  • 推荐引擎：个性化游戏推荐、广告定向。
  • 异常检测：收入波动、DAU 异常报警。
  • 内容审核 AI：NLP + CV 模型过滤违规内容。
  • AI 创作工具：自动生成关卡、剧情、素材，辅助开发者。

6. 基础设施与运维

  • 容器化部署：Kubernetes + Docker。
  • 多云支持：国内（阿里云、腾讯云），海外（AWS/GCP）。
  • 边缘节点/CDN：加速全球访问。
  • 消息队列：Kafka/RabbitMQ，用于埋点与异步任务。
  • 日志与监控：ELK + Prometheus + Grafana。
  • 自动化运维：CI/CD（GitHub Actions/GitLab CI），灰度发布。

7. 安全与合规

  • 认证与授权：OAuth2.0 + RBAC 权限控制。
  • 数据合规：符合 GDPR/CCPA/中国个人信息保护法。
  • 支付安全：PCI-DSS 标准、3D Secure。
  • 风控策略：反作弊、反洗钱、异常提现检测。

8. 技术选型建议

  • 前端：React/Vue + Taro（小程序多端框架）
  • 后端：Go + gRPC/REST + Gin/Fiber
  • 数据库：MySQL + Redis + ES
  • 推荐/AI：Python + TensorFlow/PyTorch + Elastic ML
  • 容器化：K8s + Istio（服务网格）
  • 监控：Prometheus + Grafana + Loki

9. 路线图（技术版）

  • 阶段一（0–6 个月，MVP）：完成基础架构，核心服务（用户、游戏、支付、广告）。
  • 阶段二（6–12 个月，V2）：上线 AI 推荐、数据分析、会员系统、国际化支付。
  • 阶段三（12–24 个月，V3）：上线低代码编辑器、虚拟大厅、边缘计算节点。
  • 阶段四（24+ 个月，战略）：教育/企业/公益应用、Web3/NFT/DAO 模块。

📌 总结 这份技术方案覆盖了：

  • 架构全景（前端/服务层/数据层/AI/基础设施）
  • 各大服务模块的功能与职责
  • 技术选型与合规要求
  • 分阶段迭代路径

它可以直接作为 研发落地的纲领性技术文档，同时用于 团队对齐/投资方技术展示。

明白 ✅ 我们已经把功能拆成了 功能 → 技术实现 → 数据流 → 接口。 现在你需要我继续深入，提炼出 核心技术点，让研发在落地时不会只停留在“用 MySQL/Redis/Kafka”，而是知道 怎么设计表结构、怎么保证一致性、怎么扩展、怎么做高并发优化。

下面我基于上面的技术方案，进一步细化 核心技术点。

🎮 小游戏服务平台 - 技术方案核心技术点细化版

1. 用户与账号体系

技术点

  1. 认证与授权

    • JWT + Refresh Token：JWT 设置 30min 过期，Refresh Token 存 MySQL（表 user_tokens），支持刷新。
    • 单点登录（SSO）：OAuth2.0 协议，支持微信/抖音/Google/Apple。
    • 多端登录控制：Redis 存放 Token 列表，支持单端/多端策略。

  2. 防沉迷机制

    • 年龄字段存储在 user_profiles 表。
    • 登陆拦截器检查用户年龄 + 游戏时段（Redis 限流器控制）。
    • 审计日志（ES 存储用户登录/退出行为）。

  3. 安全

    • 密码存储：bcrypt 加密，10 轮盐值。
    • 防刷注册：短信验证码 + Redis 限流（5 次/小时）。

2. 游戏管理与分发

技术点

  1. 游戏上传

    • 前端通过分片上传 → Nginx → 游戏服务 → OSS/S3。
    • 使用 MD5 校验 避免重复上传。

  2. 审核

    • 静态扫描：检查 JS 是否包含高危 API。
    • AI 内容审核：检测游戏素材（图像/文本）。
    • 灰度发布：game_versions 表中保存灰度比例字段。

  3. 分发

    • CDN（国内：阿里云 CDN，海外：Cloudflare CDN）。
    • 支持 Range 请求，提升加载速度。
    • WASM 游戏需启用 MIME-Type: application/wasm。

3. 广告与变现

技术点

  1. 广告投放

    • 广告请求流：SDK → 广告服务 → Redis（广告缓存池） → Kafka（竞价请求）。
    • 广告位配置存 ad_slots 表（维度：游戏、地区、设备）。

  2. 竞价

    • Kafka Topic：ad-bid-request，消费者拉取竞价请求。
    • 广告主出价存在 ad_campaigns 表，采用 eCPM 排序。
    • 选出 Top N → Redis → 返回 SDK。

  3. 数据归因

    • 曝光、点击、转化埋点 → Kafka → ClickHouse。
    • 表结构：ad_logs (user_id, game_id, ad_id, event_type, timestamp)。
    • 归因算法：基于 最后点击归因（可扩展到多触点）。

4. 支付与结算

技术点

  1. 订单一致性

    • orders 表：状态机模式（created → paid → settled → failed）。
    • 本地事务 + 消息队列保证支付回调一致性。
    • 使用 幂等键 (out_trade_no) 防止重复扣款。

  2. 支付网关

    • 统一封装微信、支付宝、Stripe、PayPal API。
    • 对接支付通道失败时，进入 重试队列（RabbitMQ 延迟队列）。

  3. 开发者结算

    • 每月结算任务（定时任务 → Kafka → 结算服务）。
    • 结算记录表 developer_settlements：开发者 ID、周期、金额、状态。
    • 支持多币种（CNY/USD/EUR），使用汇率服务。

5. 数据采集与分析

技术点

  1. 埋点 SDK

    • JS SDK / 小程序 SDK，异步上报，批量发送（减少请求数）。
    • 支持离线缓存（LocalStorage/IndexedDB）。

  2. 数据链路

    SDK → Kafka → Flink → ClickHouse
    • Flink 任务：清洗脏数据、合并相同事件。
    • ClickHouse 表：分区按日期，排序键 (game_id, user_id, timestamp)。

  3. BI 报表

    • Grafana/Apache Superset 提供 DAU、留存、ARPU、广告 ROI。
    • 支持自助查询（SQL DSL → ClickHouse）。

6. 推荐与个性化

技术点

  1. 召回层

    • ElasticSearch：基于标签、相似度召回。
    • Redis：基于实时热度排行。

  2. 排序层

    • TensorFlow Serving：CTR 模型，输入特征（user_id, device, tags, history），输出点击概率。
    • 模型热更新：存放在对象存储，推荐服务定时拉取。

  3. 用户画像

    • user_profiles 表：静态属性（性别、地区、年龄）。
    • user_behavior 表：行为日志（游戏时长、消费习惯）。
    • 特征提取 → Redis 缓存，低延迟访问。

7. 风控与合规

技术点

  1. 反作弊

    • Redis 限速器：检测异常请求速率。
    • Kafka 流处理：识别异常 IP/User Agent。
    • 游戏行为特征：检测移动速度、点击频率。

  2. 内容审核

    • 文本：NLP 模型 + 敏感词库。
    • 图片：CV 模型（黄暴/涉政检测）。
    • 视频/音频：调用云服务 API（阿里/腾讯内容审核）。

  3. 合规支持

    • 符合 GDPR/CCPA：用户数据可导出/删除。
    • 中国市场：实名认证（对接公安 API）。

8. 开发者平台

技术点

  1. SDK 接入

    • 提供 JS/小程序 SDK：支付、广告、埋点、成就。
    • SDK 签名校验：避免篡改请求。

  2. 收益报表

    • ClickHouse → Presto → 报表 API。
    • 表 developer_revenue：游戏 ID、日期、收入、分成。

  3. 插件市场

    • 插件 ZIP 上传至 OSS，元信息存储在 plugins 表。
    • 插件运行环境隔离（Docker 沙箱）。

📌 总结

现在每个功能模块已经细化到了 核心技术点：

  • 数据库表结构关键字段
  • 高并发/一致性解决方案
  • 消息队列的用法
  • 推荐系统的召回 + 排序架构
  • 风控的检测方法
  • SDK 的实现细节

研发可以直接据此设计 数据库表、接口、任务队列，完全可落地。

好 ✅ 既然要细化到 数据库表设计 + 接口 + 任务队列，并且需要支撑 高并发（QPS ≈ 20w），我会重点考虑：

  • 表结构设计（ER + SQL 草案）：分库分表、冷热数据分离、读写分离
  • 接口（REST/gRPC）：高并发优化（批量、幂等、缓存）
  • 任务队列：Kafka（大规模日志）、RabbitMQ（事务任务）、Redis Stream（实时）
  • 性能优化点：主键设计、自增 ID → 雪花 ID、读写分离、异步化

🎮 小游戏服务平台 - 数据库表设计 + 接口 + 任务队列

一、数据库设计（核心 ER 模型）

1. 用户与账号体系

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CREATE TABLE users (
    user_id BIGINT PRIMARY KEY,           -- 雪花 ID
    tenant_id BIGINT NOT NULL,            -- 多租户支持
    username VARCHAR(64) UNIQUE,
    phone VARCHAR(32),
    email VARCHAR(128),
    password_hash VARCHAR(128),
    oauth_provider VARCHAR(32),           -- wechat/google/apple
    oauth_id VARCHAR(128),
    age INT,
    gender TINYINT,
    region VARCHAR(64),
    status TINYINT DEFAULT 1,             -- 1:正常 0:封禁
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP,
    INDEX idx_tenant (tenant_id),
    INDEX idx_oauth (oauth_provider, oauth_id)
) ENGINE=InnoDB PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 64;

🔑 设计要点

  • 分库分表（Hash 分片，64 表起步）
  • user_id 使用 雪花 ID，避免自增冲突
  • 读请求走只读库（MySQL 读写分离）

2. 游戏管理

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CREATE TABLE games (
    game_id BIGINT PRIMARY KEY,
    developer_id BIGINT NOT NULL,
    name VARCHAR(128),
    description TEXT,
    version VARCHAR(32),
    status TINYINT,                        -- 0:待审核 1:上线 2:下架
    package_url VARCHAR(512),
    tags JSON,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP,
    INDEX idx_dev (developer_id),
    INDEX idx_status (status)
);

CREATE TABLE game_versions (
    version_id BIGINT PRIMARY KEY,
    game_id BIGINT,
    version VARCHAR(32),
    package_url VARCHAR(512),
    gray_release_percent INT DEFAULT 0,    -- 灰度发布比例
    created_at TIMESTAMP
);

3. 广告系统

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CREATE TABLE ad_slots (
    slot_id BIGINT PRIMARY KEY,
    game_id BIGINT,
    type ENUM('banner','reward','interstitial'),
    config JSON,
    status TINYINT,
    created_at TIMESTAMP
);

CREATE TABLE ad_campaigns (
    campaign_id BIGINT PRIMARY KEY,
    advertiser_id BIGINT,
    bid_price DECIMAL(10,4),               -- 出价 eCPM
    budget DECIMAL(12,2),
    target JSON,                           -- 定向条件：地区/性别/兴趣
    status TINYINT,
    created_at TIMESTAMP
);

CREATE TABLE ad_logs (
    log_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    game_id BIGINT,
    ad_id BIGINT,
    event_type ENUM('impression','click','conversion'),
    ts TIMESTAMP,
    INDEX idx_game (game_id, ts),
    INDEX idx_user (user_id, ts)
) ENGINE=MergeTree ORDER BY (game_id, ts); -- ClickHouse 存储

4. 支付与结算

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CREATE TABLE orders (
    order_id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    game_id BIGINT,
    amount DECIMAL(12,2),
    currency VARCHAR(16),
    status ENUM('created','paid','failed','settled'),
    out_trade_no VARCHAR(64) UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP,
    INDEX idx_user (user_id),
    INDEX idx_game (game_id)
);

CREATE TABLE developer_settlements (
    settlement_id BIGINT PRIMARY KEY,
    developer_id BIGINT,
    period VARCHAR(16),                    -- 2025-09
    total_amount DECIMAL(12,2),
    currency VARCHAR(16),
    status ENUM('pending','processing','done'),
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);

二、接口设计（REST/gRPC 混合）

用户服务

  • POST /api/v1/auth/login 输入：账号/三方 OAuth Token 输出：JWT + RefreshToken

  • POST /api/v1/auth/refresh 输入：RefreshToken 输出：新 JWT

  • GET /api/v1/users/{id} 输出：用户基本信息

游戏服务

  • POST /api/v1/games/upload（支持分片）
  • GET /api/v1/games/{id}（返回游戏详情 + CDN 地址）
  • GET /api/v1/games?tag=xxx（基于 ElasticSearch 搜索）

广告服务

  • GET /api/v1/ads/request?slot_id=xxx → 返回广告素材
  • POST /api/v1/ads/report → 上报曝光/点击

支付服务

  • POST /api/v1/payments/create → 创建订单，调用支付网关
  • POST /api/v1/payments/notify → 回调接口，更新订单状态
  • POST /api/v1/developers/withdraw → 开发者提现申请

三、任务队列设计

1. Kafka（高吞吐日志流）

  • 主题

    • game-logs：玩家埋点日志（行为、在线时长）
    • ad-events：广告曝光/点击日志
    • payment-events：支付流水（成功/失败）

  • 消费者

    • Flink → ClickHouse（实时清洗）
    • BI 报表服务 → Grafana

2. RabbitMQ（事务型任务）

  • 队列

    • payment_notify_q：支付回调，幂等处理
    • settlement_q：开发者结算（定时任务）
    • email_q：通知邮件/短信

3. Redis Stream（实时轻量任务）

  • rate_limit_stream：风控/限流日志
  • anti_cheat_stream：外挂检测实时上报

四、支撑 20w QPS 的核心优化点

  1. 数据库层

    • 分库分表（ShardingJDBC / Vitess）
    • 主从读写分离（MySQL Proxy / PG Bouncer）
    • 索引优化：按访问模式设计复合索引
    • 热点数据缓存：Redis + 本地 LRU 缓存

  2. 接口层

    • 批量接口（批量上报广告点击/埋点）
    • 幂等设计（out_trade_no 唯一键）
    • 限流熔断（API 网关限速，防止雪崩）

  3. 任务队列层

    • Kafka 分区数 ≥ 100，支持水平扩展
    • RabbitMQ 集群部署，保证高可用
    • Redis Stream 只用于低延迟实时任务，防止阻塞

  4. 水平扩展

    • Kubernetes HPA（基于 QPS、CPU 自动扩缩容）
    • CDN + 边缘节点，减少源站压力

📌 总结

  • 表结构：分库分表 + 雪花 ID，读写分离，支持 20w QPS。
  • 接口：批量、幂等、缓存，REST/gRPC 混合。
  • 队列：Kafka（日志流）+ RabbitMQ（事务任务）+ Redis Stream（轻量实时）。
  • 优化：索引、缓存、异步、水平扩展，保证高并发稳定。