1000是代表刷的数量,后面的1是指刷新的时间,也就是说1分钟(小时)就要刷新1000瓶太阳水,而我们商店里卖的东西又多,这样一来,每时每刻我们的服务器都在大量地刷新物品,你们说这会不卡吗
当然,在markettxt中,NPC本身也有一个刷新参数,也就是说NPC自身也在不停地刷新,这样一来再好的机子也难以支撑把market_def文件夹下的NPC文件移植到NPC_def文件夹下面去,这样做了之后,服务器变得非常的流畅,我刷了大量的怪物,速度也不慢(人物不会一卡一卡),要知道测试用的机子可以做到这一步已经很令人吃惊了(赛扬366 96M 4G硬盘)
在NPC_def文件夹下面的文件是不会产生saved的保存文件的,因此可以节省大量的系统资源,但是这有一个致命的缺点就是这个文件夹下面的药店,饰品店,武器店,小贩,武器特修,不可以买卖物品,不可以进行修理或特修,仓库不能保管或取回因为NPC_def下面的NPC只能属于那种纯脚本型的,不带M2serverexe中部分默认的参数(估计是这样的)
当然,如果有高手可以解决这部分问题那就最好了,比如写出一些脚本,点一下某物品的名字就给你一个这个物品,然后扣除相应的钱数(编起来很累的)现在只能又把NPC移回market_def目录和markettxt中去了,这样一来又会卡的不得了,分析后觉得,估计这和刷新的时间长短有关系,大家看看能不能把刷新的时间改得长一点(不要太频繁地刷新)系统也许就会快很多
NPC_def还有一个好处就是目录下的NPC更新后不会闪烁,免去很多 *** 作
大家如果要试一下速度就先把merchanttxt文件删空(记得备份哦)然后启动进去看看就知道了和你一样，我以前也在找这种东西，后来还是放弃了。首先，刷方块的机器都是红石机器，一般的服务器都是禁止使用高频红石机的，还有，其实并没有什么刷方块的机器，那些都只是虚拟的效果，挖掉后只能得到土块。lz还是别找了吧，服务器是大家共同的家园，只有通过自己的努力才能尝到成功的喜悦，高兴。
这个问题有点搞笑！！！
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
1，整个架构:可采用分布式架构，利用微服务架构拆分服务部署在不同的服务节点，避免单节点宕机引起的服务不可用！
2，数据库:采用主从复制，读写分离，甚至是分库分表，表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如btree，hash，关键字段加索引，sql避免复合函数，避免组合排序等，避免使用非索引字段作为条件分组，排序等！减少交互次数，一定不要用select！
3，加缓存:使用诸如memcache，redis，ehcache等缓存数据库定义表，结果表等等，数据库的中间数据放缓存，避免多次访问修改表数据！登录信息session等放缓存实现共享！诸如商品分类，省市区，年龄分类等不常改变的数据，放缓存，不要放数据库！
同时要避免缓存雪崩和穿透等问题的出现导致缓存崩溃！
4，增量统计:不要实时统计大量的数据，应该采用晚间定时任务统计，增量统计等方式提前进行统计，避免实时统计的内存，CPU压力！
5，加服务器:等大文件，一定要单独经过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件而崩溃！
6，HTML文件，枚举，静态的方法返回值等静态化处理，放入缓存！
7，负载均衡:使用nginx等对访问量过大的服务采用负载均衡，实现服务集群，提高服务的最大并发数，防止压力过大导致单个服务的崩溃！
8，加入搜索引擎:对于sql中常出现的like，in等语句，使用lucence或者solr中间件，将必要的，依赖模糊搜索的字段和数据使用搜索引擎进行存储，提升搜索速度！#注意:全量数据和增量数据进行定时任务更新！
9，使用消息中间件:对服务之间的数据传输，使用诸如rabbitmq，kafka等等分布式消息队列异步传输，防止同步传输数据的阻塞和数据丢失！
10，抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器就是tomcat了，但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w！采取netty等actor模型的高性能应用服务器！
11，多线程:现在的服务器都是多核心处理模式，如果代码采用单线程，同步方式处理，极大的浪费了CPU使用效率和执行时间！
12，避免阻塞:避免bio，blockingqueue等常常引起长久阻塞的技术，而改为nio等异步处理机制！
13，CDN加速:如果访问量实在过大，可根据请求来源采用CDN分流技术，避免大流量完成系统崩溃！
14，避免低效代码:不要频繁创建对象，引用，少用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！
还有更多的细节优化技术，暂时想不起来了！
刷装备其实就是利用214版本联机BUG
首先A同学是主机，你连接A同学。A同学主机设置：PVE。
进入联机，刷到物资以后退出进入单人的巨石阵地图，把箱子放在地图里，物资放在箱子里。
退出进入PEI，你会发现物资都在箱子里保存的好好的。
再次联机A同学(设置不变)，你会发现刚才联机的东西还在手里。
再次进入单人的巨石阵，打开箱子你会发现东西在里面好好的，但你的手上又有了这些东西，再放进去呗，刷东西成倍刷。
以上就是214联机的BUG，可以联机单人之间无限刷东西。而且是成倍成倍的刷。
如此反复基本就和无限一样啦，当然修复了就GG。
这些指令只能在单人模式下对自己用，或者联机时主机玩家使用。
大型网站，特别是视频网站都是分布式的云计算，就我前面做云计算的经验来说，至少他们他们需要在全国几大区域都有服务器群，例如北上广四川或者贵州都有云服务器，这个不仅仅是某个服务器的带宽来衡量了，而是整个机房的出口带宽，还有云集群的并发能力了。当然，还会配合OSS,CDN,SLB等诸多的技术，我估计目前有这样的服务器群级别的只有阿里云，当然他们已经发展这么大了，也有可能使用自己的云计算技术。今日头条还在国外很大布局，还有众多的海外服务器。要做到这样技术对接只有阿里云、AWS或者自主研发云技术能够解决。
抖音并不是全国所有刷视频用户都在同一个地方的数据中心接入我们看视频的流量，如果是这样的话，那么这个数据数据中心所需的带宽就是过于巨大。一般来说，抖音在全国各地会建设几个比较大的数据中心，我们刷视频的请求是就近接入的。
各个数据中心的视频数据，通过专有的高速互联网络进行同步。也就是你上传的视频虽然是上传到上海的数据中心，北京的用户依然可以看到，就是可能要晚一点刷才看到。抖音需要把你在上海上传的视频数据通过高速网络传递到北京后，北京的用户才能看到。
一个数据中心包括多个运营商的出口，一般是会和三大运营商网络在本地对接，同时会和一些中小型运营商对接，例如广电。和运营商网络对接的目的为了接入运营商的用户，这也就意味着你是北京移动用户，那么刷出来抖音的视频将会从北京移动的网络接入抖音
WEB服务器流量超负载问题解决方法
Web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。
一、计算WEB服务器负载量的两种方法
web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。
高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！
稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。
在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法：
DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System)
负载均衡器
以下，我们将就这两种方法进行讨论。
二、DNS轮流排程的优势及缺点
域名服务器（Domain Name Server）中的数据文件将主机名字映射到其IP地址。当你在浏览器中键入一个URL时（例如：解释。基于所读出的这些信息，负载均衡器就可以重写报头并将请求发往集群中合适的节点上，该节点维护着相应客户端请求的会话信息。在>
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