【Unity战斗插件】Master Combat Core – Visual Node Graph Framework 技术解析:可视化战斗系统的架构设计与实现原理
在传统 Unity 战斗系统开发中,我们往往依赖大量脚本来控制技能逻辑、伤害计算、状态效果与触发条件。当项目规模扩大、技能数量增长后,代码会迅速变得复杂、难以维护。
Master Combat Core – Visual Node Graph Framework 正是为了解决这一问题而诞生的一套可视化战斗框架。它通过“数据驱动 + 可视化节点图”的方式,将复杂的战斗逻辑抽象为可组合的 Graph 结构,在保证高性能的前提下,实现极强的扩展能力。
本文将重点从技术架构与实现原理角度,深入解析它是如何工作的。

一、整体架构设计:数据与行为彻底分离
Master Combat Core 的核心设计思想是:
战斗逻辑数据化,运行时执行轻量化
其架构可以概括为四个层级:
-
Graph Object(战斗逻辑定义) -
Graph Instance(运行时执行体) -
Entity & Attribute System(实体与属性系统) -
Presentation Layer(表现层,如动画、特效)
1. Graph Object:战斗逻辑的静态定义
所有战斗逻辑都存储在 ScriptableObject 中,称为 Graph Object。
Graph Object 的特点:
-
仅保存节点结构与连接关系 -
不保存运行时状态 -
可复用、可序列化 -
可用于存档系统
这种设计的优势在于:
-
编辑器数据与运行时数据分离 -
Graph 资产可以像技能配置文件一样管理 -
修改逻辑不会污染运行时数据
换句话说,Graph Object 是“战斗蓝图”。
2. Graph Instance:轻量级运行时执行模型
当一个技能被释放时,系统不会直接修改 Graph Object,而是:
-
从 Graph Object 创建 Graph Instance -
在内存中复制必要的运行数据 -
执行节点逻辑 -
执行完成后可复用或销毁
这是一种典型的:
Resolve-once, Execute-many 架构
执行流程大致如下:
-
解析节点拓扑结构 -
构建节点引用缓存 -
按逻辑顺序执行 -
缓存节点结果 -
输出最终效果
运行时不再做字符串查找、不做 UID 映射,而是使用直接节点引用。
这带来两个关键优化:
-
无字符串查找开销 -
无反射调用

二、可视化节点系统的执行原理
可视化节点系统是该框架的核心。
1. 节点类型设计
Graph 中的节点大致分为:
-
Condition Node(条件判断) -
Trigger Node(触发器) -
Action Node(行为执行) -
Math Node(数值计算) -
Branch Node(流程控制) -
Entity Node(实体引用)
每个节点本质上是一个继承自统一基类的 C# 类,例如:
public abstract class CombatNode{ public abstract NodeResult Execute(GraphContext context);}
Graph 执行时:
-
Root Node 作为入口 -
递归或顺序调用下级节点 -
每个节点在 GraphContext 中读取/写入数据
2. GraphContext:运行时上下文
GraphContext 是执行期间的数据容器,包含:
-
当前执行实体 -
目标实体 -
局部变量缓存 -
时间戳 -
计算缓存
节点不会直接访问全局系统,而是通过 Context 读取数据。
这实现了:
-
高内聚 -
低耦合 -
可测试性增强
3. 缓存机制
在单次 Graph 执行中:
-
每个节点执行结果会被缓存 -
相同节点不会重复计算 -
数值计算结果在本轮执行中可复用
这就是“Cached node results within a single graph execution”。
避免了重复计算导致的性能浪费。
三、属性系统:基于时间戳的惰性计算模型
传统属性系统通常:
-
每帧更新 -
定时刷新 Buff -
持续减时间
Master Combat Core 采用了完全不同的策略:
被动查询式属性系统(Query-Based)
1. 无 Tick 架构
系统不使用:
-
Update -
FixedUpdate -
定时轮询
所有时间行为基于时间戳。
例如:
-
Buff 存储开始时间 -
存储持续时间 -
当属性被访问时计算是否过期
公式类似:
if (currentTime - startTime > duration) expire
这意味着:
-
没有持续性能消耗 -
只在访问时计算 -
数千实体也不会增加 CPU 开销
2. 属性 ID 整数化
运行时属性使用整数 ID,而不是字符串名称。
例如:
int DamageID = 3;int DefenseID = 5;
好处:
-
O(1) 查找 -
无 GC 分配 -
无字符串比较
这使属性系统可以安全扩展到大量实体。
3. 支持多种修饰模式
属性支持:
-
Add -
Multiply -
Override
计算顺序:
-
基础值 -
累加值 -
乘算修饰 -
覆盖值
通过时间戳判断修饰是否有效。
四、伤害与效果系统:Graph 驱动的效果管线
所有伤害与状态效果均通过 Graph 实现,而不是写死在代码中。
1. Damage Pipeline
流程通常是:
-
Physics 检测目标 -
创建 Graph Instance -
执行 Damage Graph -
计算最终数值 -
写入目标属性系统
没有硬编码伤害逻辑。
2. Over-Time Effect(DoT & Buff)
持续效果不使用协程或 Update。
每个效果记录:
-
StartTimestamp -
Duration -
ModifierData
当属性查询时:
-
判断是否过期 -
自动计算当前数值
完全惰性执行。
3. 可堆叠系统
效果支持:
-
多层叠加 -
独立时间 -
合并策略
因为属性系统是基于时间戳计算的,所以叠加不会带来额外更新成本。
五、高性能实现细节
1. 无反射机制
运行时不使用:
-
Reflection -
动态方法查找 -
字符串反射调用
全部使用强类型调用。
2. 无每帧循环
战斗系统完全事件驱动:
-
技能释放才执行 Graph -
受击才执行伤害逻辑 -
属性查询才计算数值
不是持续更新系统。
3. 运行时数据复制
ScriptableObject 中的数据:
-
编辑器可修改 -
运行时复制到内存 -
防止污染源数据
这符合 Data-Oriented Design。
六、扩展机制设计
框架允许开发者:
-
自定义节点类型 -
继承 GraphInstance -
创建自定义 Root Node -
扩展实体行为
通过继承:
public class CustomNode:CombatNode{ public override NodeResult Execute(GraphContext context) { // 自定义逻辑 }}
系统会自动将节点注册到编辑器中。
无需修改核心源码。
七、适用规模与架构优势
小型项目中:
-
快速搭建复杂技能 -
可视化调试 -
减少代码复杂度
大型项目中:
-
清晰模块化管理 -
易于多人协作 -
可扩展至复杂战斗系统 -
可支持大量实体
由于无 Tick、无字符串查找、无反射:
它在数百甚至上千实体情况下仍可保持稳定性能。
八、总结:一种真正工程化的可视化战斗架构
Master Combat Core 并不是简单的“可视化蓝图工具”。
它的核心价值在于:
-
数据与行为彻底分离 -
惰性计算属性系统 -
事件驱动执行模型 -
Resolve-once 执行架构 -
无 Tick 高性能运行时
它更像是:
一套可视化的战斗虚拟机
Graph 是指令集,GraphInstance 是执行器,Entity 是数据源。
这种设计既满足了:
-
设计师可视化搭建需求 -
程序员可扩展需求 -
项目对性能的严格要求
如果你正在开发:
-
ARPG -
Roguelike -
动作 RPG -
多技能成长系统游戏
这类数据驱动架构,将比传统硬编码战斗系统更具长期维护优势。
Master Combat Core 的真正价值,不只是“可视化”,而是它背后的架构思想。
夜雨聆风
