在服务器端如何用JNI实现 NavMesh寻路

上一节我们已经讲到的在服务器端使用 Easy3dNav来进行 NavMesh 来做寻路 3D寻路系统NavMesh-服务端篇，但性能上能否更快一点呢？众所周知，C++ 版本的性能向来比JAVA版本要出色，所以我们尝试用JAVA调用JNI native 接口来提升寻路的性能。

如何使用JNI技术来实现，JAVA对C++的调用呢？具体可以参考JNI全流程实例使用总结 这篇文章，本篇文章只提供C++端的实现逻辑。

JAVA端

 
    public native int load(int navmeshId, byte[] content, int length);

    
    public native float[] find(int navmeshId, float[] start, float[] end, float[] extents);

    
    public native float[] findNearest(int navmeshId, float[] point, float[] extents);


    
    public native float[] raycast(int navmeshId, float[] start, float[] end, float[] extents);

C++ 端：
这里只展示寻路的API实现：

JNIEXPORT  jfloatArray JNICALL Java_com_gamioo_ooxx_GamiooJNI_find(JNIEnv* env, jobject jobj, jint id,  jfloatArray start, jfloatArray end, jfloatArray extent)
{
	jfloatArray ret=  env->NewFloatArray(0);
	float straightPath[MAX_POLYS * 3];
	jfloat* startPos = (jfloat*)env-> GetFloatArrayElements(start, 0);
	jfloat* endPos = (jfloat*)env->GetFloatArrayElements(end, 0);
	jfloat* extents = (jfloat*)env->GetFloatArrayElements(extent, 0);
	if (startPos == nullptr)
	{
		return ret;
	}
	if (endPos == nullptr)
	{
		return ret;
	}
	if (extents == nullptr)
	{
		return ret;
	}

	dtPolyRef startRef = 0;
	dtPolyRef endRef = 0;
	float startNearestPt[3];
	float endNearestPt[3];

	dtQueryFilter filter;
	filter.setIncludeFlags(0xffff);
	filter.setExcludeFlags(0);
	NavMeshContex* navMeshContex =RecastGet(id);
	//cout << navMeshContex->toString()<navQuery->findNearestPoly(startPos, extents, &filter, &startRef, startNearestPt);
	navMeshContex->navQuery->findNearestPoly(endPos, extents, &filter, &endRef, endNearestPt);
	dtPolyRef polys[MAX_POLYS];
	int npolys;
	unsigned char straightPathFlags[MAX_POLYS];
	dtPolyRef straightPathPolys[MAX_POLYS];
	int nstraightPath = 0;

	navMeshContex->navQuery->findPath(startRef, endRef, startNearestPt, endNearestPt, &filter, polys, &npolys, MAX_POLYS);
	//printf("npolys: %dn", npolys);
	if (npolys)
	{
		float epos1[3];
		dtVcopy(epos1, endNearestPt);

		if (polys[npolys - 1] != endRef)
		{
			navMeshContex->navQuery->closestPointOnPoly(polys[npolys - 1], endNearestPt, epos1, 0);
		}
		navMeshContex->navQuery-> findStraightPath(startNearestPt, endNearestPt, polys, npolys, straightPath, straightPathFlags, straightPathPolys, &nstraightPath, MAX_POLYS, 0);
		ret= Util::ConvertFloatStarToJfloatArray(env, straightPath,nstraightPath * 3);
	}
	return ret;
}

接下去，我们用单测来做下数据对比：

经过数据轨迹对比（C++和JAVA,以及工具的导出轨迹数据），完全一致！说明API实现没问题。

接着，我们做下性能的对比：
系统配置,WIN 11,64G内存，8核数，16线程数
JAVA版本：

C++版本：

从压测数据对比得出结论，寻路性能提高了2倍多，其他的接口也有一定幅度的提升。
总结：
我们可以对寻路的耗时以及稳定性做监控，进行性能的对比。经过对比，通过对C++版本的导航接口调用，我们一定幅度提升了寻路的性能，并且在寻路的稳定性上也得到了提高。

参考文献：
基于NavMesh寻路、漏斗寻路、RVO动态避障自创的服务器大规模寻路+动态避障算法的实现
从零开始学习导航网格#2 编译RecastNavigation
构建recastnavigation并部署服务端到Linux
接入C++版本recastnavigation寻路库到Unity/服务端中