Что такое Data-Oriented ECS

В этой статье пойдет речь о довольно интересной реализации Entity System Component (ECS), а именно о Data-Oriented ECS (DOD ECS). Эта статья подойдет для тех, кто хочет ознакомиться с ECS, а в частности с его DOD ECS реализацией. В этой статье не будут рассматриваться детали конкретных реализаций или оптимизаций, вместо этого в статье будет описана принципиальная разница между классической ECS и DOD ECS, приведены особенности, преимущества и недостатки DOD ECS.

Что такое ECS

Прежде чем переходить к DOD версии, разберемся с классическим подходом. Entity-Component-System (ECS) – архитектурный паттерн, используемый в программировании для управления и организацией данных и логики с использованием принципа композиции объектов. Он был разработан как альтернатива традиционному объектно-ориентированному программированию.

Преимущества перед OOP:

• Гибкость. Композиция объектов ECS позволяет легко добавлять сущностям новые компоненты, не увеличивая количества наследовании у объекта.

• Масштабируемость. ECS позволяет создавать сложные взаимоотношения сущностей через системы.

• Производительность.  Разделение данных и логики ECS позволяет лучше использовать кеш память и ускоряет выполнение операций.

Основные принципы ECS:

• Entity. Сущность представляет собой уникальный контейнер для компонентов. Она не содержит данных или логики сама по себе, а лишь связывает компоненты и системы. Сущности позволяют идентифицировать объекты в системе, такие как игровые персонажи, элементы интерфейса или другие объекты.

• Component. Компонент является набором данных, описывающим определённую характеристику сущности. Он содержит только данные и не включает в себя логику их обработки. Например, компонент может включать информацию о позиции, скорости, цвете или здоровье сущности.

• System. Система реализует логику обработки и взаимодействия между компонентами. Она принимает данные от компонентов и обрабатывает их. Системы работают с сущностями, которые содержат определённые компоненты, и выполняют действия на основе этих данных. Например, система может обновлять позицию сущностей в зависимости от их скорости или обрабатывать взаимодействия между сущностями.

Рассмотрим пример простого игрового движка. В ECS могут быть такие сущности, как игроки, враги и предметы. Компоненты для этих сущностей могут включать позицию, скорость, здоровье и т.д. Системы могут обрабатывать логику движения (используя компоненты позиции и скорости), логику столкновений (используя компоненты позиции и коллизии) и визуализацию (используя компоненты рендера).

Пример кода:

struct Component {};  // Пример компонента struct Position : public Component {     std::array<float, 2> Pos; };  // Пример сущности struct Entity {     int id;     std::vector<Component*> components; };  // Пример системы class MovementSystem { public:     void update(std::vector<Entity>& entities) {         for (auto& entity : entities) {             if (entity.hasComponent<Position>()) {                 Position* pos = entity.getComponent<Position>();                 pos->pos.first += 0.5f;                 pos->pos.second += 0.5f;             }         }     } };

Что такое Data-Oriented ECS

Data-Oriented ECS (DOD ECS) — это специализированная версия архитектурного паттерна ECS, ориентированная на оптимизацию хранения данных и повышение производительности. В отличие от традиционного ECS, который фокусируется на разделении данных и логики, DOD ECS акцентирует внимание на том, как данные организованы и обрабатываются для максимально эффективного использования аппаратных ресурсов, таких как кэш-память и процессорные ядра.

Основные принципы DOD ECS:

• Организация данных. Данные компонентов хранятся в массивы (предполагает использование таких структур данных, как «Array of Structures»), что позволяет обеспечить более компактное и последовательное расположение данных в памяти. Это отличается от традиционного ECS, где компоненты могут быть разбросаны по памяти и связаны с сущностями через ссылки.

• Оптимизация доступа к данным. Организация данных в массивы помогает минимизировать количество промахов кэша и улучшает производительность за счёт более последовательного доступа к памяти. Такая организация данных также позволяет эффективно использовать конвейеризацию процессора и улучшает многопоточность, так как данные для обработки могут быть организованы так, чтобы минимизировать блокировки и конкуренцию потоков.

Рассмотрим пример использования DOD ECS в игровом движке. В классическом ECS игрок может быть представлён сущностью, которая содержит компоненты Position, Velocity и Health. В DOD ECS данные этих компонентов будут храниться в отдельных массивах: массиве Positions, массиве Velocities, массиве Healths.

Например, MovementSystem отвечает за передвижение персонажа — система будет работать только с данными массивов Velocities и Positions. Поскольку данные хранятся в массивах, система может эффективно обрабатывать данные, обновляя позиции, минимизируя количество промахов кэша и обеспечивая более быструю обработку.

Пример кода

// Пример хранения данных в DOD ECS struct PositionComponent {     std::vector<std::array<float, 2> pos; };  // Пример системы в DOD ECS class MovementSystemDOD { public:     void update(PositionComponent& positions) {         for (size_t i = 0; i < positions.pos.size(); ++i) {             positions.pos[i].first += 0.5f;             positions.pos[i].second += 0.5f;         }     } };

Зачем нам Data-Oriented ECS

DOD ECS предоставляет ряд значительных преимуществ по сравнению с традиционным ECS, однако он также имеет свои недостатки. Эта глава посвящена описанию плюсов и минусов DOD ECS, часть из них также затрагивает и классический ECS.

Преимущества

Оптимизация кэширования. Данные компонентов хранятся в массивы (например, Array of Structures), что улучшает локальность данных и уменьшает количество промахов кэша.

Упрощение обработки. Поскольку данные хранятся последовательно, доступ к ним становится более быстрым, что улучшает общую производительность системы.

Параллелизм: Организация данных в массивы упрощает распределение задач между потоками. Это позволяет эффективно использовать многопроцессорные системы и улучшает масштабируемость.

Снижение блокировок. Многопоточные системы могут обрабатывать данные параллельно, минимизируя блокировки и конкуренцию потоков за ресурсы

Легкость в добавлении новых систем. В DOD ECS добавление новых систем или компонентов часто не требует изменений в существующих частях кода.

Изоляция изменений. Поскольку данные и логика разделены, изменение одной системы или компонента не затрагивает другие части системы.

Минимизация фрагментации. Хранение данных в массивы помогает минимизировать фрагментацию памяти.

Недостатки

Сложность структурирования данных. Проектирование системы с использованием DOD ECS может быть более сложным из-за необходимости тщательно продумывать, как данные будут организованы и как системы будут взаимодействовать с ними.

Управление данными. Разделение данных и логики может усложнить код и его понимание, так как логика обработки данных находится в системах, а данные — в компонентах. Это может затруднить отладку и понимание кода.

Ограниченная адаптивность. В некоторых случаях структура данных может оказаться менее гибкой по сравнению с объектно-ориентированным подходом.

Интеграция с другими системами. Интеграция DOD ECS с другими архитектурными паттернами или существующими системами может быть сложной, особенно если другие системы ориентированы на объектно-ориентированное проектирование.

Заключение

Data-Oriented ECS предоставляет множество преимуществ, включая улучшенную производительность, эффективное использование многопоточности и гибкость в добавлении новых систем и компонентов. Однако, он также требует тщательного проектирования, может увеличивать сложность кода и иметь ограниченную гибкость в некоторых случаях. Принятие решения о применении DOD ECS должно основываться на требованиях к производительности, сложности проекта и опыте команды разработчиков.

Ссылки откуда я угнал картинки

• ECS Lua: A Tiny and Easy to Use ECS (Entity Component System) Engine

• Entity Component System — Bill’s Digital Natterings

• Introduction to Data-Oriented Design