Wjybxx.BTree.Core 1.1.1

TaskTree/Btree(任务树/行为树)

对于行为树，我有非常多想写的内容，但限于篇幅，这里只对核心部分进行说明。
在开始以前，我要强调一下，我这里的提供的其实是通用的任务树，而不是局限于游戏AI的结构，你可以用它做你一切想要的逻辑，技能脚本、副本脚本、任务脚本。。。

仓库说明：该仓库和Dson仓库一样，都是从Bigcat仓库分离出来的，因为行为树的核心逻辑是与业务无关的，可以很通用。

Task(任务)

Task代表一个异步任务，不过与一般异步任务不同的是：Task不会自动运行，需要用户每帧调用TaskEntry的update方法来驱动任务的执行。

可简单表示为：

   public void mainLoop() {
      int frame = 0;
      while (true) { // 这个死循环指线程的死循环，在游戏开发中称为主循环
         frame++;
         taskEntry.update(frame);
      }
   }

Context(上下文)

Task的上下文由三部分组成：黑板、取消令牌、共享属性。
每个Task都可以有独立的上下文，当未指定Task的上下文时，会默认从父节点中捕获缺失的上下文。

    class Task {
        Object blackboard;
        CancelToken cancelToken;
        Object sharedProps;
    }

Blackboard(黑板)

有过行为树编程经验的，一定对黑板很熟悉。简单说：黑板就是一块共享内存，Task通过黑板共享信息，Task既从黑板中读取(部分) 输入，也将(部分)输出写入黑板。

在我们的实现中，每个Task都可以有独立的黑板，未显示绑定的情况下，默认从父节点继承；Task并未限定黑板的类型，黑板完全由用户自身实现。

黑板实现的指导

1. 黑板通常需要实现父子关系，在当前黑板查询失败时自动从父黑板中查询 -- (local + share 或 local + parent)。
2. 不要在黑板中提供过多的功能，尽量只保持简单的数据读写，就好像我们使用内存一样。
3. 如果要实现数据更新广播，可参考volatile字段的设计，即只有特定标记的字段更新才派发事件 -- 避免垃圾事件风暴。

CancelToken(取消令牌)

由于Task是复杂的树形结构，而取消要作用于一组任务，而不是单个任务，因此这些任务必须共享一个上下文来实现监听； 我考虑过将取消信号放入黑板，但这可能导致糟糕的API，或限制黑板的扩展；而通过额外的字段来共享对象将大幅简化设计，而没有明显的缺陷。

协作式取消

任何的异步任务，不论单线程还是多线程，立即取消通常都是不安全的，因为取消命令的发起者通常不清楚任务当前执行的代码位置； 安全的取消通常需要任务自身检测取消信号来实现，只有任务自身知道如何停止。

在默认情况下，Task只会在心跳模板方法中检测取消信号，而不会向CancelToken注册监听器；不过我提供了控制位允许用户启用自动监听， 通常而言，我们的大多数业务只在TaskEntry启用自动监听接口，因为通常是取消整个任务。

ps：jdk的Future的取消接口，在异步编程如火如荼的今天，已经不太适合了，我后面会写一套自己的Future。

SharedProps(共享属性/配置)

共享属性用于解决数据和行为分离 架构下的配置需求，主要解决策划的配置问题，减少维护工作量。我以技能配置为例，进行简单说明。
在许多项目中，角色技能是有等级的，或是按公式计算，或是每一级单独配置，但不论选择那种方案，技能数值最好都抽离出来； 就好像脚本一样，技能的数值全部在脚本的开头定义，而逻辑则放在后面，这样策划在调整数值的时候就比较方便。
当我们使用复杂的树形结构来做技能脚本时，就需要每个Task都需要能读取到这部分属性，共享属性就是为这样的目的服务的。

ps：你可以将共享属性理解为另一个黑板，只是我们只读不写。

心跳+事件驱动

行为树虽然提供了事件驱动支持，但心跳驱动为主，事件驱动为辅。
我一直反对纯粹的事件驱动，有几个重要的理由：

1. 子节点将自己加入某个调度队列，导致父节点对子节点丧失控制权，也丧失时序保证 -- Unity开发者尤为严重。
2. 事件驱动会大幅增加代码的复杂度，因为事件是跳跃性思维，而心跳是顺序思维。
3. 事件也是一种信号，错失信号可能导致程序陷入错误无法恢复 -- 你玩游戏碰见的很多bug都源于此。
4. 不要老拿性能说问题，首先大多数的行为树不深；另外，脱离你掌控的代码一定不是好代码。
5. 本库对行为树做了较多的性能优化，其核心优化为内联。

事件驱动分两部分：child的状态更新事件 和 外部事件。
child状态更新事件，主要是子节点进入完成状态的事件，父节点通常在处理该事件中计算是否结束； 外部事件是指外部通过onEvent派发给TaskEntry的事件，叶子节点一般直接处理事件，非并行节点一般转发给运行中的子节点， 并行节点一般派发给主节点（第一个子节点）；如果有特殊的需求，则需要用户自己扩展。

内联

行为树性能问题通常来源于自顶向下的update，这会有较多的无效路径。市面上也有一些解决方案，比如：ScheduleMgr，将所有运行中的子节点收集到调度管理器，由调度管理器进行调度。 这个方法我很早就了解了，但我一直没有选择，因为它有两个问题：

1. 它可能改变update的顺序，从而导致逻辑上的变化，不安全。
2. 如果ScheduleMgr要保持和自顶向下的迭代顺序，那么启动和停止节点的开销就会变大，而行为树的节点变化频率是比较高的。

有一天工作的时候，我忽然想到：像Sequence/Selector这类简单的节点，能不能让它的父节点跳过它，直接驱动它的子节点呢？
这个Idea真的太重要了，在进行多次尝试和思考后，我发现多数的非并行节点（含装饰节点）都是可以被内联的，这使得我们的行为树的Update路径大幅缩短。

相比SchedulerMgr，内联实现的优点：

1. 保持了自顶向下update的时序，保证了逻辑的一致性！
2. 实现简单，开销小。

下面给出一段内联的实现：

    @Override
    protected void execute() {
        Task<T> inlinedRunningChild = inlineHelper.getInlinedRunningChild();
        if (inlinedRunningChild != null) {
            template_runInlinedChild(inlinedRunningChild, inlineHelper, child);
        } else if (child.isRunning()) {
            child.template_execute(true);
        } else {
            template_runChild(child);
        }
    }

PS：关于行为树的更多优化，以及更详细的解释，会在公众号上分享。

reentry(重入)

重入的概念：重入是指Task上一次的执行还未完全退出，就又被父节点再次启动。
以状态机为例（状态机中最常见），假设现在有一个状态A，在execute时检测到条件满足，请求状态机再次切换为自己； 由于上一次的执行尚未完全退出，因此现在有"两个"状态A都在execute代码块，我们称这种情况为重入。

重入的危险性：调用状态机的changeState会触发当前状态的exit方法，然后触发新状态的enter方法，对于前一个状态A的执行而言，task的上下文已彻底变更； 如果前一个状态A的执行没有立即return，就可能访问到错误的数据，从而造成错误 -- 在以往的工作中便出现过忘记return导致NPE的情况。

ps：想到一个经常遇见的问题，List在迭代的时候删除元素。

    public void enter() {
    // 初始化一些数据
    }
    
    public void execute() {
        if (cond()) {
            stateMachine.changeState(this); // 自己切换自己的情况不常见（但存在），更多的情况是不知不觉中绕一圈。
            return; // 这里如果没有return是有风险的
        }
    }
    
    public void exit() {
        // 清理一些数据
    }

重入检测

在说解决方案前，我先说一点心得：
代码是逻辑，是不确定的东西，你永远无法判断用户逻辑的正确性，代码应该怎样运行，应当由用户说了算。 你不能因为担心出错，而禁止用户的合法需求；另外，你认为可能是错误的东西，可能是在用户的掌控中，而是正确的。 因此，要么你什么也不做，要么就帮助用户检测错误。如果你的系统在某些情况下会出错，而其它情况下不会出错，那这个系统就不是一个可靠的系统。

解决方案：
我们在每个Task上记录一个reentryId，在Task的生命周期发生变更时+1；用户在执行不确定代码前，先将reentryId保存下来，执行不确定代码后， 通过检查重入id的相等性就可得知Task的生命周期是否发生了变更，以及是否已经被重入。

ActionTask的模板方法如下：

    public void execute() {
        int reentryId = getReentryId();
        int status = executeImpl();
        if (isExited(reentryId)) { // 当前任务已退出
            return;
        }
        // ... 更新状态
    }

状态机

在讲行为树的时候提状态机是不是有点怪怪的？有些程序可能受游戏AI开发的影响，认为行为树和状态机是互斥的，也认为状态机是个过时的东西， 毕竟网上的文章大多是这种： "有限状态机时代终结的10大理由"，"从有限状态机到行为树"。。。

这里我要给大家纠正一下，这类文章是有害的，大多数是跟风者的言论。以我的经验告诉你：

1. 有限状态机(FSM)永远是你的最重要的工具之一，它可以解决绝大多数的问题。
2. 事件驱动的行为树与状态机并不互斥，可完美的结合 -- 我这里的状态机就是一个Task类型。

在之前的项目中，我就已经大规模的使用TaskTree，根本不需要额外的工具；如今的实现更优，几乎没有限制，用来做副本脚本、技能都是很容易的。
ps：状态机有独立的测试用例(StateMachineTest)，大家可以跑一跑。

细微区别

在传统的状态机下，在切换状态时只会调用新状态的enter方法，下一帧才会调用execute方法；但在这里，execute方法和enter 通常是连续执行的，这在多数情况下是没有影响的；如果确实需要分开执行，我们提供了控制位标记，以允许你将自己的状态标记为需要分开执行。

   // 传统状态机的状态切换代码
    public void changeState(State nextState) {
        if (curState != null) {
            curState.exit();
        }
        curState = nextState;
        if (curState != null) {
            curState.enter();
        }
    }

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