gta4遊戲根目錄在哪裡

賈浩楠 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一支菸的功夫，

GTA 5聯機版

終於打開了。

「7年了！GTA 5聯機版載入還是這麼慢？？」

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Please wait forever to play

Reddit、Steam、HackerNews上，無數玩家吐槽抱怨……

進遊戲少則等5、6分鐘，多則20分鐘。

終於，一個駭客大哥實在忍不了，用逆編譯器逐條檢視執行情況，終於找到原因。

原來，R星

（遊戲開發商RockStar）

寫的程式碼太低效，載入時，一個if語句竟然迴圈了19。8億次…。

幕後黑手：誰佔用大量時間？

載入GTA 5 Online到底有多慢？

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硬體拉滿的土豪玩家請無視

Reddit相關板塊發起的調查中，超過80%的玩家，都要等3分鐘以上，有的甚至超過15分鐘。

而且，從7年前Online上線到今天，這個情況絲毫沒有改善。

暴躁的，已經罵起了髒話……

但奇怪的是，如果你選擇是故事模式

（單機版）

，載入就會快很多，感覺甚至像兩個不同的工作室開發的遊戲。

具體到這位駭客大哥的例子，他自己的硬體配置如下：

CPU，是老而彌堅的AMD FX-8350，2012年上市，採用“推土機”架構，超頻潛力驚人。

顯示卡還是GTX 1070。

這樣今天看起來老舊的配置，開啟單機版GTA 5需要1分10秒，而載入聯機版則6分鐘起。

駭客大哥用了最簡單的Windows任務管理器，來判斷聯機版GTA 5在啟動時，都呼叫了哪些計算機資源。

在1分鐘的時間分界線上，之前是載入的是單機和聯機版通用的基礎內容，之後是聯機版獨有的內容。

可以看到，聯機版GTA 5，載入時呼叫大量CPU資源至少長達4分鐘之久。

而同時，記憶體、GPU、硬碟的使用情況幾乎沒有明顯變化。

所以，問題大機率出在程式碼上。

“R星程式碼寫太爛！”

駭客大哥在開扒R星程式碼之前，就說：

我聞到一股爛程式碼的味道…。。

為了找出到底那一部分程式卡住了CPU，他使用了工具

Luke Stackwalker

，對CPU任務堆疊進行取樣分析。

Luke Stackwalker對於閉源應用程式，可以轉存正在執行的程序堆疊，和當前指令指標的位置，以一定時間間隔建立一個呼叫樹。

最後將資料整合，就可以得到程式執行統計資料。

從結果上看，一共有兩個函式“卡住”了CPU：

於是他使用專業的程式碼拆解工具，給GTA 5來了一個“開膛破肚”。

沿著呼叫棧往下走，發現問題出在一個

sskanf

函式上。

sskanf的功能是讀取格式化的字串中的資料，而在GTA 5中，它正在讀取的是一個10M左右，有63000多個條目的JSON檔案。

這個檔案到底是幹什麼用的？駭客大哥推測，這可能是

遊戲內購商店的相關內容。

在具體執行時，sskanf對於每個有效值，逐個讀取每一個字元，然後返回結果，之後指標移向下一個值，迴圈往復……直到把10M檔案全部掃一遍。

再看第二個問題，這是一個儲存命令，物件是

item

，具體是什麼不得而知。

但是儲存前，有一個if語句，逐一比較item內專案的雜湊值，檢查它們是否出現在某一列表中。

按照他的計算，這一步if，要執行（63000^2+63000）/2 =

1984531500

次！

沒錯，等待載入前的十多分鐘裡，GTA 5用你的CPU，執行了19。8億次if命令。

如此簡單粗暴的程式設計思路，讓這位老哥哭笑不得：

既然物件有唯一雜湊值，那為什麼不用

hash map

？？？

（hashmap根據hashCode值儲存資料，大多數情況下可以直接定位到它的值，因而具有很快的訪問速度，但遍歷順序不確定。）

問題解決，載入時間節省70%

至於第一個問題，駭客大哥採用hook大法，不一一讀取字串，而是：

hook strlen

“快取 “字串起始和當前長度。

如果在字串範圍內函式在此被呼叫，返回快取的值

至於if語句問題，就更直接了——完全跳過重複檢查，利用hash map插入專案，因為這些值是唯一的。

最後的結果如下：

現在，GTA 5聯機版載入，從原來的6分鐘，下降到現在的1分50秒！而且，用的還是七八年前的硬體配置。

在此，應該手動@R星：你學廢了嗎？

這位駭客大哥在博文中沒有留下任何身份資訊，也沒有透露用的反編譯工具，但是做好事不留名的他，把打好包的工具上傳到了Github，玩家透過一行程式碼就能下載：

git clone —recurse-submodules https：//github。com/tostercx/GTAO_Booster_PoC

之後，把dll檔案貼上到遊戲根目錄下就OK！

部落格原文

https：//nee。lv/2021/02/28/How-I-cut-GTA-Online-loading-times-by-70/

Github地址：

https：//github。com/tostercx/GTAO_Booster_PoC