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2025. 12. 30. · 0 Views
네트워크 동기화 고급 완벽 가이드
멀티플레이어 게임 개발에서 가장 까다로운 네트워크 동기화의 핵심 기법들을 다룹니다. 클라이언트 예측부터 P2P 아키텍처까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 고급 기술을 술술 읽히는 스토리로 풀어냅니다.
목차
1. 클라이언트 예측
어느 날 김개발 씨가 처음으로 멀티플레이어 게임 프로젝트를 맡게 되었습니다. 첫 번째 빌드를 실행해보니 플레이어가 이동 버튼을 눌렀는데도 한참 뒤에야 캐릭터가 움직였습니다.
"이건 도저히 게임이라고 할 수 없는데..." 김개발 씨는 고민에 빠졌습니다.
클라이언트 예측은 서버의 응답을 기다리지 않고 클라이언트에서 먼저 결과를 예상하여 즉시 화면에 반영하는 기법입니다. 마치 식당에서 주문을 하자마자 테이블 번호표를 받고 자리에 앉는 것처럼, 서버의 확인을 기다리지 않고 바로 다음 단계로 진행합니다.
이를 통해 네트워크 지연이 있어도 사용자는 즉각적인 반응을 느낄 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
class Player {
Vector2 position;
Vector2 velocity;
int sequenceNumber = 0;
List<InputState> pendingInputs = [];
void processInput(InputState input) {
// 클라이언트에서 즉시 예측 실행
input.sequenceNumber = ++sequenceNumber;
applyInput(input);
pendingInputs.add(input);
// 서버로 입력 전송 (비동기)
sendToServer(input);
}
void applyInput(InputState input) {
// 실제 이동 로직 (클라이언트와 서버 모두 동일)
velocity = input.direction * input.speed;
position += velocity * input.deltaTime;
}
}
김개발 씨는 입사 6개월 차 개발자입니다. 오늘 처음으로 멀티플레이어 슈팅 게임 프로젝트에 투입되었습니다.
기대에 부풀어 첫 번째 테스트 빌드를 실행했는데, 상황은 최악이었습니다. 플레이어가 앞으로 이동하려고 버튼을 누르면, 캐릭터는 그 자리에 멈춰 있다가 0.3초쯤 지나서야 움직이기 시작했습니다.
"이게 무슨 게임이야..." 김개발 씨는 당황했습니다. 선배 개발자 박시니어 씨가 다가와 물었습니다.
"혹시 모든 입력을 서버에서 처리하고 결과를 받아서 표시하고 있나요?" 그렇다면 클라이언트 예측이란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 클라이언트 예측은 마치 온라인 쇼핑몰에서 장바구니에 물건을 담는 것과 같습니다.
물건을 장바구니에 담으면 화면에는 즉시 반영되지만, 실제로 재고가 확보되는 것은 결제 시점입니다. 하지만 사용자는 즉각적인 피드백을 받아 쾌적한 경험을 합니다.
이처럼 클라이언트 예측도 서버의 최종 승인을 기다리지 않고 즉시 결과를 보여주는 역할을 담당합니다. 클라이언트 예측이 없던 시절에는 어땠을까요?
개발자들은 모든 입력을 서버로 보내고, 서버가 처리한 결과를 받아서 화면에 표시해야 했습니다. 네트워크 지연이 100ms라면, 사용자는 버튼을 누르고 0.1초 후에야 반응을 볼 수 있었습니다.
더 큰 문제는 지연이 200ms, 300ms로 늘어나면 게임이 아예 플레이할 수 없는 수준이 된다는 것이었습니다. 특히 빠른 반응이 중요한 액션 게임에서는 치명적이었습니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 클라이언트 예측이 등장했습니다. 클라이언트 예측을 사용하면 사용자의 입력에 즉각 반응하는 것이 가능해집니다.
또한 네트워크 상태가 좋지 않아도 플레이 경험을 유지할 수 있습니다. 무엇보다 사용자가 느끼는 반응성이 극적으로 향상된다는 큰 이점이 있습니다.
위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 processInput 메서드를 보면 입력을 받자마자 시퀀스 번호를 부여하는 것을 알 수 있습니다.
이 부분이 핵심입니다. 다음으로 applyInput을 즉시 호출하여 클라이언트 화면을 업데이트합니다.
동시에 입력 내역을 pendingInputs에 저장해두고 서버로 전송합니다. 이렇게 하면 나중에 서버의 응답과 비교하여 수정할 수 있습니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 배틀로얄 게임을 개발한다고 가정해봅시다.
플레이어가 WASD 키로 이동할 때마다 서버 응답을 기다린다면 캐릭터가 뚝뚝 끊기며 움직일 것입니다. 하지만 클라이언트 예측을 활용하면 키를 누르는 즉시 부드럽게 이동하고, 뒤에서 서버가 검증하는 방식으로 자연스러운 플레이가 가능합니다.
Fortnite, Apex Legends 같은 대형 게임들이 모두 이 패턴을 사용하고 있습니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 클라이언트의 예측만 믿고 서버 검증을 생략하는 것입니다. 이렇게 하면 해킹이나 치팅에 무방비로 노출될 수 있습니다.
따라서 클라이언트에서는 예측을 하되, 서버의 권위 있는 응답으로 항상 검증하고 필요시 수정하는 방법으로 사용해야 합니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
박시니어 씨의 설명을 들은 김개발 씨는 고개를 끄덕였습니다. "아, 그래서 Overwatch 같은 게임이 그렇게 부드러웠군요!" 클라이언트 예측을 제대로 이해하면 더 반응성 높고 쾌적한 멀티플레이어 게임을 만들 수 있습니다.
여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 시퀀스 번호로 입력 순서를 추적하여 서버 응답과 매칭하세요
- 물리 시뮬레이션 로직은 클라이언트와 서버에서 완전히 동일하게 구현하세요
- 예측 실패 시 부드러운 보정을 위해 보간 기법을 함께 사용하세요
2. 서버 조정
클라이언트 예측을 적용한 김개발 씨의 게임은 훨씬 부드러워졌습니다. 하지만 새로운 문제가 생겼습니다.
가끔씩 캐릭터가 앞으로 걷다가 갑자기 뒤로 순간이동하는 현상이 발생했습니다. 테스터들은 "버그 아니에요?"라고 물었고, 김개발 씨는 당황했습니다.
서버 조정은 클라이언트의 예측이 서버의 권위 있는 상태와 다를 때 이를 수정하는 프로세스입니다. 마치 내비게이션이 잘못된 경로를 안내했을 때 재탐색하는 것처럼, 클라이언트의 예측이 틀렸다면 서버의 정확한 상태로 되돌리고 다시 계산합니다.
이를 통해 게임의 일관성과 공정성을 보장할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
class Player {
void onServerUpdate(ServerState state) {
// 서버 상태와 클라이언트 예측 비교
if (!isClose(position, state.position)) {
// 불일치 발견 - 서버 상태로 되돌림
position = state.position;
velocity = state.velocity;
// 서버가 처리하지 않은 입력들을 다시 적용
var notProcessed = pendingInputs.where(
(input) => input.sequenceNumber > state.lastProcessedInput
);
for (var input in notProcessed) {
applyInput(input);
}
// 처리된 입력은 제거
pendingInputs.removeWhere(
(input) => input.sequenceNumber <= state.lastProcessedInput
);
}
}
bool isClose(Vector2 a, Vector2 b) {
return (a - b).length < 0.01;
}
}
김개발 씨는 어제 구현한 클라이언트 예측 덕분에 게임이 한층 부드러워진 것을 확인했습니다. 기쁜 마음으로 팀원들에게 테스트를 부탁했습니다.
하지만 30분도 지나지 않아 버그 리포트가 쏟아지기 시작했습니다. "캐릭터가 갑자기 뒤로 워프해요", "벽을 통과했다가 다시 튕겨나와요" 같은 이상한 현상들이었습니다.
박시니어 씨가 화면을 보더니 웃으며 말했습니다. "아, 예측은 했는데 조정은 안 했네요." 그렇다면 서버 조정이란 정확히 무엇일까요?
쉽게 비유하자면, 서버 조정은 마치 GPS 내비게이션의 경로 재탐색과 같습니다. 당신이 예상한 경로로 운전하다가 실제로는 다른 길로 갔다면, 내비게이션은 "경로를 이탈했습니다"라고 알리고 현재 위치에서 목적지까지 새로운 경로를 계산합니다.
이처럼 서버 조정도 클라이언트의 예측이 실제 서버 상태와 달라졌을 때 올바른 상태로 되돌리고 다시 계산하는 역할을 담당합니다. 서버 조정이 없다면 어떻게 될까요?
클라이언트는 자신의 예측만 믿고 계속 진행하게 됩니다. 하지만 서버는 다른 상태를 가지고 있습니다.
예를 들어 클라이언트는 "나는 벽을 통과했다"고 생각하지만, 서버는 "벽에 막혔다"고 판단합니다. 시간이 지날수록 이 차이는 점점 벌어지고, 결국 클라이언트와 서버의 상태가 완전히 달라져 게임이 망가집니다.
더 심각한 것은 다른 플레이어들과의 상태도 동기화되지 않아 혼란이 발생한다는 점입니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 서버 조정이 등장했습니다.
서버 조정을 사용하면 클라이언트의 예측이 틀렸을 때 즉시 수정하는 것이 가능해집니다. 또한 서버의 권위 있는 상태를 기준으로 모든 클라이언트가 동일한 게임 세계를 공유할 수 있습니다.
무엇보다 치팅이나 해킹을 방지하고 게임의 공정성을 보장한다는 큰 이점이 있습니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 onServerUpdate 메서드를 보면 서버에서 받은 상태와 클라이언트의 현재 상태를 비교하는 것을 알 수 있습니다. 이 부분이 핵심입니다.
만약 차이가 임계값을 넘으면 서버 상태로 되돌립니다. 그런 다음 아직 서버가 처리하지 않은 입력들을 찾아서 다시 적용합니다.
이를 통해 서버의 정확한 상태에서 출발하되, 그 이후의 사용자 입력은 유지할 수 있습니다. 마지막으로 이미 처리된 입력은 목록에서 제거하여 메모리를 관리합니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 레이싱 게임을 개발한다고 가정해봅시다.
플레이어가 급커브 구간에서 속도를 줄이지 않고 질주했습니다. 클라이언트는 "통과했다"고 예측했지만, 서버는 물리 계산 결과 "코스 이탈"로 판정했습니다.
서버 조정을 통해 클라이언트는 서버의 판정을 받아들이고 코스 이탈 지점으로 되돌아간 후, 그 이후의 핸들 조작을 다시 적용합니다. 이런 방식으로 게임의 공정성을 유지합니다.
하지만 주의할 점도 있습니다. 초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 작은 오차에도 무조건 조정을 하는 것입니다.
이렇게 하면 네트워크 지연 때문에 캐릭터가 계속 떨리는 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 일정 임계값 이상의 차이만 조정하고, 작은 오차는 무시하거나 부드럽게 보간하는 방법으로 사용해야 합니다.
다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 박시니어 씨의 조언을 듣고 서버 조정을 구현한 김개발 씨는 다시 테스트를 진행했습니다.
"이번엔 완벽해요!" 테스터들의 긍정적인 반응에 김개발 씨는 안도의 한숨을 쉬었습니다. 서버 조정을 제대로 이해하면 클라이언트 예측의 장점을 살리면서도 게임의 일관성을 유지할 수 있습니다.
여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 임계값을 적절히 설정하여 불필요한 조정을 줄이세요
- 조정 발생 시 즉시 스냅하지 말고 짧은 시간에 걸쳐 부드럽게 보간하세요
- 서버의 lastProcessedInput을 활용해 어떤 입력까지 처리되었는지 추적하세요
3. 보간과 외삽
김개발 씨의 게임은 이제 제법 안정적으로 동작했습니다. 하지만 다른 플레이어의 움직임을 보니 뭔가 이상했습니다.
캐릭터가 뚝뚝 끊기며 순간이동하듯 움직였습니다. "내 캐릭터는 부드러운데 왜 다른 사람은 로봇처럼 움직이지?" 김개발 씨는 또 다른 문제를 발견했습니다.
보간은 과거 두 지점 사이를 부드럽게 연결하는 기법이고, 외삽은 현재 속도를 기반으로 미래 위치를 예측하는 기법입니다. 마치 영화의 24프레임 사이를 부드럽게 연결하거나, 공이 날아가는 궤적을 예상하는 것과 같습니다.
이를 통해 네트워크 업데이트 사이의 빈 공간을 채워 부드러운 움직임을 만들 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
class RemotePlayer {
Vector2 position;
Vector2 targetPosition;
Vector2 velocity;
double interpolationTime = 0.0;
double interpolationDuration = 0.1; // 100ms
void onServerUpdate(Vector2 newPosition, Vector2 newVelocity) {
// 보간을 위한 이전 위치 저장
position = position;
targetPosition = newPosition;
velocity = newVelocity;
interpolationTime = 0.0;
}
void update(double dt) {
interpolationTime += dt;
double t = (interpolationTime / interpolationDuration).clamp(0.0, 1.0);
if (t < 1.0) {
// 보간: 이전 위치에서 목표 위치로 부드럽게 이동
position = Vector2.lerp(position, targetPosition, t);
} else {
// 외삽: 속도를 이용해 미래 위치 예측
position = targetPosition + velocity * (interpolationTime - interpolationDuration);
}
}
}
김개발 씨는 자신의 캐릭터가 부드럽게 움직이는 것을 보며 뿌듯해했습니다. 하지만 멀티플레이 테스트 중 이상한 점을 발견했습니다.
화면에 보이는 다른 플레이어들이 마치 스톱모션 애니메이션처럼 뚝뚝 끊기며 움직였습니다. "왜 다른 사람들은 이렇게 부자연스럽게 움직이죠?" 김개발 씨가 물었습니다.
박시니어 씨가 네트워크 패널을 열어보더니 답했습니다. "서버 업데이트가 초당 10번만 오잖아요.
그 사이는 비어있는 거죠." 그렇다면 보간과 외삽이란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 보간은 마치 두 개의 점을 연결하는 선을 그리는 것과 같습니다.
A 지점과 B 지점만 알고 있을 때, 그 사이를 부드럽게 연결하는 곡선을 그리는 것입니다. 외삽은 자동차의 크루즈 컨트롤과 비슷합니다.
현재 속도를 유지한다고 가정하고 다음 순간 어디에 있을지 예측하는 것입니다. 이처럼 보간과 외삽은 제한된 정보로 부드러운 움직임을 만드는 역할을 담당합니다.
보간과 외삽이 없다면 어떻게 될까요? 서버는 네트워크 대역폭을 아끼기 위해 초당 10~20번 정도만 위치 정보를 보냅니다.
클라이언트는 초당 60프레임으로 화면을 그리는데, 서버 업데이트는 10번만 옵니다. 나머지 50프레임은 어떻게 할까요?
보간이나 외삽 없이 마지막 위치를 그대로 표시하면 캐릭터가 멈췄다가 순간이동하는 것처럼 보입니다. 이런 움직임은 게임 경험을 크게 해칩니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 보간과 외삽이 등장했습니다. 보간을 사용하면 두 서버 업데이트 사이를 부드럽게 연결하는 것이 가능해집니다.
외삽을 사용하면 다음 업데이트가 오기 전까지 자연스럽게 움직임을 예측할 수 있습니다. 무엇보다 적은 네트워크 대역폭으로도 부드러운 시각적 경험을 제공한다는 큰 이점이 있습니다.
위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 onServerUpdate 메서드를 보면 서버에서 새로운 위치를 받을 때 현재 위치를 저장하고 목표 위치를 설정하는 것을 알 수 있습니다.
이 부분이 보간의 시작점입니다. 다음으로 update 메서드에서는 시간에 따라 t 값을 0에서 1까지 증가시킵니다.
t가 1 미만일 때는 lerp 함수로 이전 위치와 목표 위치 사이를 보간합니다. t가 1을 넘으면 보간이 끝났으므로 속도를 이용해 외삽으로 전환합니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 MMORPG를 개발한다고 가정해봅시다.
수백 명의 플레이어가 동시에 접속해 있는 마을 광장에서 모든 플레이어의 위치를 초당 60번씩 업데이트하는 것은 불가능합니다. 대신 초당 10번만 업데이트하고, 클라이언트에서 보간과 외삽으로 부드러운 움직임을 만듭니다.
World of Warcraft, Final Fantasy XIV 같은 게임들이 이런 방식을 사용하여 수많은 플레이어를 동시에 표시합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 외삽을 너무 오래 지속하는 것입니다. 이렇게 하면 예측이 빗나가 캐릭터가 엉뚱한 곳에 있다가 서버 업데이트로 순간이동하는 현상이 발생할 수 있습니다.
따라서 외삽은 짧은 시간만 사용하고, 업데이트가 지연되면 속도를 점진적으로 줄이는 방법으로 사용해야 합니다. 또 다른 중요한 점은 보간 버퍼입니다.
실시간으로 보간하면 서버 업데이트가 늦게 도착할 때 끊김이 발생합니다. 따라서 실무에서는 100~200ms 정도 과거 시점을 렌더링하는 보간 버퍼를 사용합니다.
약간의 지연을 감수하고 부드러움을 얻는 트레이드오프입니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
보간과 외삽을 구현한 후 다시 테스트를 해보니 다른 플레이어들의 움직임이 훨씬 자연스러워졌습니다. "이제야 제대로 된 멀티플레이어 게임 같네요!" 김개발 씨는 만족스러운 미소를 지었습니다.
보간과 외삽을 제대로 이해하면 적은 네트워크 대역폭으로도 부드러운 게임 경험을 만들 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 보간 버퍼를 사용하여 100~200ms 과거를 렌더링하면 끊김을 방지할 수 있습니다
- 외삽은 최대 200ms를 넘지 않도록 제한하세요
- Cubic Hermite 스플라인 같은 고급 보간 기법으로 더 부드러운 곡선을 만들 수 있습니다
4. 델타 압축
김개발 씨의 게임이 점점 완성도를 갖춰가고 있었습니다. 하지만 QA팀에서 새로운 문제를 보고했습니다.
"플레이어가 100명만 넘어가면 서버 대역폭이 폭발해요. 비용이 감당이 안 됩니다." 김개발 씨는 네트워크 트래픽 그래프를 보며 고민에 빠졌습니다.
델타 압축은 전체 상태를 매번 전송하지 않고 이전 상태와의 차이만 전송하는 기법입니다. 마치 문서의 전체 내용을 매번 저장하지 않고 변경 사항만 기록하는 버전 관리 시스템과 같습니다.
이를 통해 네트워크 대역폭을 획기적으로 절약할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
class DeltaCompressor {
Map<int, GameState> lastAckedStates = {};
ByteData compress(GameState current, int clientAckNumber) {
var baseline = lastAckedStates[clientAckNumber];
if (baseline == null) {
// 기준점이 없으면 전체 상태 전송
return encodeFullState(current);
}
var writer = ByteDataWriter();
writer.writeUint8(1); // 델타 플래그
// 변경된 엔티티만 전송
for (var entity in current.entities) {
var oldEntity = baseline.entities.firstWhere(
(e) => e.id == entity.id,
orElse: () => null
);
if (oldEntity == null || entity.hasChangedFrom(oldEntity)) {
writer.writeUint32(entity.id);
writer.writeFloat32(entity.position.x);
writer.writeFloat32(entity.position.y);
// 속도는 변경되었을 때만 전송
if (entity.velocity != oldEntity?.velocity) {
writer.writeFloat32(entity.velocity.x);
writer.writeFloat32(entity.velocity.y);
}
}
}
return writer.toBytes();
}
}
김개발 씨의 게임은 알파 테스트에 들어갔습니다. 소규모 테스트에서는 모든 것이 완벽했습니다.
하지만 오픈 베타를 준비하며 100명의 동시 접속자로 테스트하자 심각한 문제가 드러났습니다. 서버실에서 경고음이 울렸습니다.
"네트워크 대역폭 사용량이 한계를 넘었어요!" 인프라 담당자가 급히 달려왔습니다. 박시니어 씨가 트래픽을 분석하더니 한숨을 쉬었습니다.
"매 프레임마다 모든 플레이어의 전체 상태를 보내고 있네요. 이러면 안 됩니다." 그렇다면 델타 압축이란 정확히 무엇일까요?
쉽게 비유하자면, 델타 압축은 마치 Git의 커밋 방식과 같습니다. Git은 파일의 전체 내용을 매번 저장하지 않고 이전 버전과의 차이만 기록합니다.
100줄짜리 파일에서 1줄만 바뀌었다면 1줄의 변경사항만 저장하는 것이 훨씬 효율적입니다. 이처럼 델타 압축도 게임 상태의 전체를 보내지 않고 변경된 부분만 전송하여 대역폭을 절약하는 역할을 담당합니다.
델타 압축이 없다면 어떻게 될까요? 게임 월드에 100명의 플레이어가 있다고 가정해봅시다.
각 플레이어의 상태는 위치, 회전, 속도, 체력 등 약 100바이트입니다. 초당 10번 업데이트하면 플레이어 하나당 초당 1KB, 100명이면 100KB입니다.
여기에 NPC, 총알, 아이템까지 포함하면 수백 KB가 됩니다. 실시간 게임에서는 이런 양이 치명적입니다.
더 큰 문제는 대부분의 데이터가 실제로는 변경되지 않았다는 점입니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 델타 압축이 등장했습니다.
델타 압축을 사용하면 변경된 데이터만 전송하여 대역폭을 90% 이상 절약하는 것이 가능해집니다. 또한 네트워크 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
무엇보다 같은 대역폭으로 훨씬 더 많은 플레이어를 지원한다는 큰 이점이 있습니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 compress 메서드를 보면 클라이언트가 확인한 마지막 상태를 기준점으로 사용하는 것을 알 수 있습니다. 이 부분이 핵심입니다.
기준점이 없으면 전체 상태를 보내지만, 있으면 델타만 계산합니다. 다음으로 각 엔티티를 순회하며 이전 상태와 비교합니다.
변경된 엔티티만 패킷에 포함시킵니다. 심지어 엔티티 내부에서도 변경된 필드만 선택적으로 전송할 수 있습니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 배틀로얄 게임에서 100명의 플레이어가 섬에 퍼져 있다고 가정해봅시다.
대부분의 플레이어는 멀리 떨어져 있어 서로에게 영향을 주지 않습니다. 델타 압축을 사용하면 가까운 플레이어의 변경사항만 전송하고, 멀리 있는 플레이어는 위치가 크게 바뀌었을 때만 업데이트합니다.
Call of Duty: Warzone 같은 대규모 게임이 150명의 플레이어를 동시에 지원할 수 있는 이유입니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 클라이언트의 ACK를 제대로 관리하지 않는 것입니다. 클라이언트가 특정 패킷을 받지 못했는데도 그것을 기준점으로 사용하면 동기화가 깨집니다.
따라서 클라이언트가 확실히 받았다고 확인한 상태만 기준점으로 사용하고, 일정 시간이 지나면 전체 상태를 보내는 폴백 로직을 구현해야 합니다. 또 다른 중요한 최적화는 비트 패킹입니다.
위치를 32비트 float으로 보내면 정밀하지만 무겁습니다. 게임 세계의 크기가 1000x1000이라면 밀리미터 단위의 정밀도는 불필요합니다.
16비트 정수로 충분합니다. 이런 식으로 각 데이터 타입을 최적화하면 추가로 50% 이상 절약할 수 있습니다.
다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 델타 압축을 구현한 후 같은 테스트를 다시 실행했습니다.
네트워크 트래픽 그래프가 극적으로 떨어졌습니다. "이전보다 85% 감소했어요!" 인프라 담당자가 놀라며 말했습니다.
김개발 씨는 뿌듯한 미소를 지었습니다. 델타 압축을 제대로 이해하면 같은 인프라로 훨씬 더 많은 플레이어를 지원할 수 있습니다.
여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 클라이언트의 ACK 번호를 추적하여 확실히 받은 상태만 기준점으로 사용하세요
- 일정 시간마다 전체 상태를 보내는 폴백을 구현하여 안정성을 확보하세요
- 비트 패킹으로 float를 short로 변환하는 등 데이터 타입 최적화를 병행하세요
5. 락스텝 동기화
김개발 씨는 이번엔 새로운 프로젝트를 맡았습니다. 턴제 전략 게임이었습니다.
"실시간 게임이 아니니까 쉽겠네요"라고 생각했지만, 테스트 결과는 충격적이었습니다. 두 플레이어의 게임 상태가 점점 달라져 결국 완전히 다른 게임을 하고 있었습니다.
락스텝 동기화는 모든 클라이언트가 동일한 입력을 동일한 순서로 처리하도록 강제하는 결정론적 동기화 기법입니다. 마치 오케스트라가 지휘자의 박자에 맞춰 연주하는 것처럼, 모든 클라이언트가 같은 타이밍에 같은 시뮬레이션을 실행합니다.
이를 통해 게임 상태를 전송하지 않고도 완벽한 동기화를 달성할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
class LockstepManager {
int currentTurn = 0;
Map<int, List<PlayerInput>> inputBuffer = {};
List<Player> players;
void submitInput(PlayerInput input) {
// 현재 턴의 입력 제출
input.turnNumber = currentTurn + 1;
sendToServer(input);
}
void onReceiveInputs(int turn, List<PlayerInput> inputs) {
inputBuffer[turn] = inputs;
tryAdvanceTurn();
}
void tryAdvanceTurn() {
var nextTurn = currentTurn + 1;
var inputs = inputBuffer[nextTurn];
// 모든 플레이어의 입력이 도착할 때까지 대기
if (inputs == null || inputs.length < players.length) {
return; // 아직 입력이 다 안 모임
}
// 결정론적 순서로 입력 정렬 (플레이어 ID 기준)
inputs.sort((a, b) => a.playerId.compareTo(b.playerId));
// 모든 입력을 동일한 순서로 처리
for (var input in inputs) {
applyInput(input); // 모든 클라이언트에서 동일하게 실행
}
currentTurn = nextTurn;
inputBuffer.remove(nextTurn - 10); // 오래된 버퍼 정리
}
}
김개발 씨는 이번엔 실시간 액션이 아닌 턴제 전략 게임을 개발하게 되었습니다. "이건 쉬울 거야.
턴마다 상태만 동기화하면 되잖아" 라고 생각하며 가볍게 시작했습니다. 하지만 첫 테스트에서 이상한 현상이 발생했습니다.
두 플레이어가 같은 게임을 플레이하는데, A 플레이어 화면에서는 유닛이 살아있고 B 플레이어 화면에서는 죽어 있었습니다. "어떻게 이럴 수가?" 김개발 씨는 당황했습니다.
박시니어 씨가 코드를 보더니 말했습니다. "부동소수점 오차와 처리 순서 때문이에요.
락스텝 방식을 써야 합니다." 그렇다면 락스텝 동기화란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 락스텝 동기화는 마치 녹화된 스포츠 경기를 여러 사람이 각자 집에서 동시에 재생하는 것과 같습니다.
경기 자체는 녹화본이고, 모두가 같은 영상을 보기 때문에 당연히 결과가 같습니다. 이처럼 락스텝도 게임 상태 자체를 전송하지 않고 입력만 전송하면, 모든 클라이언트가 같은 시뮬레이션을 실행하여 같은 결과를 얻는 역할을 담당합니다.
락스텝 동기화가 필요한 이유는 무엇일까요? 일반적인 클라이언트-서버 방식에서는 서버가 게임 상태를 계산하고 결과를 클라이언트에 전송합니다.
하지만 복잡한 전략 게임에서는 수백 개의 유닛과 복잡한 물리 시뮬레이션이 있습니다. 이 모든 상태를 매번 전송하는 것은 비효율적입니다.
더 큰 문제는 RTS 게임처럼 수천 개의 오브젝트가 있는 경우 대역폭이 폭발한다는 것입니다. 전체 상태 대신 입력만 보내면 어떨까요?
바로 이런 아이디어에서 락스텝 동기화가 등장했습니다. 락스텝을 사용하면 네트워크 대역폭을 극단적으로 절약하는 것이 가능해집니다.
또한 모든 클라이언트가 완전히 동일한 게임 상태를 가지게 됩니다. 무엇보다 리플레이 기능을 간단하게 구현할 수 있다는 큰 이점이 있습니다.
입력만 저장하면 언제든 재생할 수 있기 때문입니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 submitInput 메서드를 보면 플레이어의 입력에 턴 번호를 부여하고 서버로 전송하는 것을 알 수 있습니다. 이 부분이 첫 단계입니다.
서버는 모든 플레이어의 입력을 수집하여 다시 모든 클라이언트에 브로드캐스트합니다. tryAdvanceTurn에서는 모든 플레이어의 입력이 도착했는지 확인합니다.
하나라도 없으면 대기합니다. 모두 도착하면 결정론적 순서로 정렬하고 처리합니다.
이 순서가 핵심입니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?
예를 들어 StarCraft나 Age of Empires 같은 RTS 게임을 생각해봅시다. 플레이어가 유닛 50개를 선택하고 이동 명령을 내렸습니다.
이것을 표현하는 입력 데이터는 불과 수십 바이트입니다. 하지만 50개 유닛의 위치와 상태를 모두 전송하면 수 킬로바이트가 됩니다.
락스텝을 사용하면 입력만 보내고 각 클라이언트가 같은 경로 찾기 알고리즘을 실행하여 같은 결과를 얻습니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 게임 로직이 결정론적이지 않은 것입니다. 예를 들어 Math.random()을 사용하거나, 부동소수점 연산 순서가 다르거나, 해시맵의 순회 순서가 보장되지 않으면 클라이언트마다 다른 결과가 나옵니다.
따라서 시드 기반 랜덤 생성기를 사용하고, 부동소수점 연산을 고정소수점으로 대체하며, 모든 순회를 정렬된 순서로 하는 방법으로 구현해야 합니다. 또 다른 중요한 문제는 느린 플레이어입니다.
모든 플레이어의 입력이 모일 때까지 기다려야 하므로, 한 명의 느린 연결이 전체 게임을 느리게 만듭니다. 실무에서는 타임아웃을 설정하고, 입력이 없으면 기본 입력(아무것도 안 함)으로 처리하며, 지속적으로 느린 플레이어는 강제 퇴장시키는 방식으로 해결합니다.
다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 락스텝 동기화를 구현하고 결정론적 로직을 적용한 후, 100턴을 진행해도 모든 클라이언트의 상태가 완벽히 일치했습니다.
"드디어 해냈어요!" 김개발 씨는 환호성을 질렀습니다. 락스텝 동기화를 제대로 이해하면 복잡한 전략 게임도 최소한의 대역폭으로 완벽하게 동기화할 수 있습니다.
여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 모든 랜덤 요소는 시드 기반 생성기를 사용하고 시드를 공유하세요
- 부동소수점 대신 고정소수점 연산을 사용하여 플랫폼 간 차이를 제거하세요
- 타임아웃 메커니즘으로 느린 플레이어가 전체 게임을 지연시키는 것을 방지하세요
6. P2P vs 서버 아키텍처
김개발 씨는 드디어 첫 게임을 출시할 준비를 하고 있었습니다. 하지만 마지막 순간에 큰 고민이 생겼습니다.
"서버 비용이 너무 높아요. P2P로 바꾸면 비용을 줄일 수 있을까요?" CFO의 질문에 김개발 씨는 답을 하지 못했습니다.
두 방식의 차이를 제대로 이해하지 못했기 때문입니다.
P2P 아키텍처는 플레이어들이 직접 연결되어 서버 없이 게임을 진행하는 방식이고, 서버 아키텍처는 중앙 서버가 모든 게임 로직을 관리하는 방식입니다. 마치 단체 채팅방을 만들 때 직접 연락하는 것과 카카오톡 서버를 거치는 것의 차이와 같습니다.
각각의 장단점을 이해하고 게임 특성에 맞게 선택해야 합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
// P2P 아키텍처 예시
class P2PGameClient {
List<PeerConnection> peers = [];
void sendInput(PlayerInput input) {
// 모든 피어에게 직접 전송
for (var peer in peers) {
peer.send(input);
}
}
void onReceiveInput(int peerId, PlayerInput input) {
// 피어로부터 직접 수신
applyInput(input);
}
}
// 서버 아키텍처 예시
class ServerGameClient {
ServerConnection server;
void sendInput(PlayerInput input) {
// 서버로만 전송
server.send(input);
}
void onReceiveState(GameState state) {
// 서버의 권위 있는 상태 수신
applyState(state);
}
}
class GameServer {
List<ClientConnection> clients = [];
GameState authoritative = GameState();
void onReceiveInput(int clientId, PlayerInput input) {
// 입력 검증
if (!isValid(input)) return;
// 서버에서 처리
authoritative.applyInput(input);
// 모든 클라이언트에 브로드캐스트
for (var client in clients) {
client.send(authoritative);
}
}
}
김개발 씨의 게임이 드디어 출시를 앞두고 있었습니다. 마케팅팀은 흥행을 예상했고, CFO는 인프라 견적서를 받아들고 깜짝 놀랐습니다.
"동시 접속자 1만 명 기준으로 월 5천만 원이라고요?" 긴급 회의가 소집되었습니다. CFO가 물었습니다.
"P2P로 하면 서버 비용을 안 내도 되지 않나요?" 김개발 씨는 대답을 망설였습니다. 박시니어 씨가 나서서 설명하기 시작했습니다.
"두 방식은 완전히 다릅니다. 각각 장단점이 있어요." 그렇다면 P2P와 서버 아키텍처는 정확히 어떻게 다를까요?
쉽게 비유하자면, P2P는 친구들끼리 직접 전화로 이야기하는 것과 같습니다. A가 B에게, B가 C에게 직접 연락합니다.
중간에 전화 교환원이 없으므로 비용이 들지 않습니다. 반면 서버 아키텍처는 콜센터를 통해 대화하는 것과 같습니다.
모든 대화가 중앙을 거치지만, 콜센터가 내용을 검증하고 기록합니다. 이처럼 두 방식은 연결 구조 자체가 다르며, 각각 다른 상황에 적합합니다.
P2P 아키텍처의 특징은 무엇일까요? 가장 큰 장점은 서버 비용이 거의 들지 않는다는 점입니다.
플레이어들이 직접 연결되므로 서버는 매칭만 도와주면 됩니다. 또한 서버가 다운되어도 게임은 계속됩니다.
하지만 단점도 명확합니다. NAT 통과 문제로 일부 네트워크에서 연결이 안 될 수 있고, 치팅 방지가 거의 불가능하며, 플레이어 수가 늘어날수록 각자의 대역폭 부담이 커집니다.
N명이 플레이하면 각자 N-1명에게 데이터를 보내야 합니다. 반면 서버 아키텍처는 어떨까요?
서버가 모든 게임 로직을 관리하므로 치팅 방지가 가능합니다. 플레이어는 서버에만 연결하므로 NAT 문제가 적고, 100명이 플레이해도 각자의 대역폭은 일정합니다.
또한 서버가 권위 있는 상태를 관리하여 모든 클라이언트를 강제로 동기화할 수 있습니다. 하지만 서버 비용이 들고, 서버가 다운되면 게임을 못하며, 서버와의 왕복 지연이 추가됩니다.
위의 코드를 비교해봅시다. P2P 방식을 보면 입력을 모든 피어에게 직접 전송하는 것을 알 수 있습니다.
각 클라이언트가 평등하며 중앙 권위가 없습니다. 반면 서버 방식에서는 클라이언트가 서버에만 입력을 보내고, 서버가 검증 후 처리하여 결과를 다시 배포합니다.
서버가 단일 권위를 가집니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?
격투 게임이나 레이싱 게임처럼 1:1 또는 소규모 매치는 P2P가 적합합니다. 서버를 거치지 않아 지연이 적고, 비용도 절약됩니다.
Street Fighter나 Tekken 같은 게임이 P2P를 사용합니다. 하지만 배틀로얄이나 MMO처럼 대규모이거나 경쟁적인 게임은 서버 방식이 필수입니다.
PUBG, Fortnite, Valorant 같은 게임은 모두 강력한 서버 권위 모델을 사용하여 공정성을 보장합니다. 하이브리드 접근법도 있습니다.
로비와 매칭은 서버에서 하고, 실제 게임은 P2P로 진행하는 방식입니다. 또는 P2P 호스트 모델로, 한 플레이어를 호스트로 지정하고 나머지는 클라이언트로 연결하는 방법도 있습니다.
Among Us가 이 방식을 사용합니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
P2P를 선택했다면 치팅을 완전히 막을 수 없다는 점을 인정해야 합니다. 캐주얼 게임이라면 괜찮지만, e스포츠나 경쟁 게임은 불가능합니다.
서버 방식을 선택했다면 비용을 감당할 수 있는지, 그리고 확장성을 어떻게 확보할지 계획해야 합니다. 리전별 서버, 로드 밸런싱, 자동 스케일링 등 인프라 관리가 중요해집니다.
다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 회의가 끝난 후 팀은 결정을 내렸습니다.
게임이 경쟁적이고 순위가 중요하므로 서버 방식을 채택하되, 초기에는 작은 규모로 시작하고 성공하면 확장하기로 했습니다. 김개발 씨는 안도의 한숨을 쉬었습니다.
P2P와 서버 아키텍처의 차이를 제대로 이해하면 게임 특성과 비즈니스 목표에 맞는 올바른 선택을 할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 바탕으로 현명한 결정을 내리세요.
실전 팁
💡 - 1:1 격투/레이싱 게임은 P2P로 지연을 최소화하세요
- 경쟁적이고 대규모 게임은 서버 방식으로 공정성을 보장하세요
- 하이브리드 방식으로 매칭은 서버, 플레이는 P2P를 고려해보세요
이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!
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