核心模块构成#

1. TimeLimiterManager - 系统总控中心
2. PlayerActivitySampler - 活动数据采集器
3. InactivityScoringSystem - 行为评分引擎
4. PenaltyManager - 惩罚执行模块
5. SQLiteStorageManager - 数据持久化层
6. TimeLimiterConfig - 配置管理中心

数据处理流程#

1
玩家行为 → 数据采集 → 活动统计 → 评分计算 → 行为判定 → 惩罚执行

1. 行为监控机制#

2. 评分算法#

3. 警告机制#

1
String[] warningMessages = {
2
    "§e警告：检测到消极游戏行为，请积极参与游戏！",
3
    "§6严重警告：您正在消极游戏，请立即参与战斗！",
4
    "§c最终警告：继续消极游戏将受到惩罚！"
5
};

4. 惩罚执行#

基础运行配置#

1
timelimiter:
2
  enabled: true
3
  checkInterval: 20  # 检测间隔(tick)
4
  sampleInterval: 100 # 采样间隔(tick)

行为检测阈值#

1
thresholds:
2
  inactivity: 300    # 5分钟不活动(秒)
3
  noMovement: 120    # 2分钟不移动(秒)
4
  noInteraction: 180 # 3分钟无交互(秒)

警告触发阈值#

1
warnings:
2
  level1: 60  # 初级警告阈值(秒)
3
  level2: 120 # 中级警告阈值(秒)
4
  level3: 180 # 高级警告阈值(秒)

惩罚系统配置#

1
penalties:
2
  enabled: true
3
  cooldown: 300 # 惩罚冷却时间(秒)

调试模式配置#

1
debug:
2
  enabled: false
3
  level: 1 # 1=基础信息, 2=详细数据, 3=完整监控

存储架构#

• SQLite数据库: 玩家数据持久化存储
• 内存缓存: 实时数据快速访问
• 数据同步: 缓存与数据库自动同步

数据字段设计#

• 玩家唯一标识
• 各类行为时间戳
• 行为统计计数
• 探索距离记录
• 警告等级状态
• 最后警告时间

智能行为分析#

• 动态阈值调整: 根据游戏状态智能调节
• 多维度评估: 综合行为模式分析
• 跑图行为识别: 专门针对低开发比率的移动

公平性设计#

• 冷却保护: 防止频繁惩罚
• 渐进处理: 从警告到惩罚的合理过渡
• 管理通知: 重要操作通知管理员

性能优化措施#

• 异步操作: 数据库操作异步执行
• 缓存机制: 减少数据库访问频率
• 事件驱动: 基于事件的高效处理

调试等级设置#

• 基础级: 警告和惩罚信息
• 详细级: 完整活动数据输出
• 监控级: 全面状态跟踪

调试信息示例#

1
[DEBUG] 玩家 Player1 - 分数: 45.5 | 移动: 150秒 | 交互: 180秒 | 战斗: 300秒
2
[DEBUG-WARN] 玩家 Player1 触发 1 级警告 - 分数: 45.5 | 原因: 无战斗: 300秒

适用行为类型#

• 玩家长时间挂机不参与
• 猎人只移动不追捕
• 低开发比率的跑图行为

豁免条件#

• 游戏未开始状态
• 玩家不在游戏队列
• 惩罚冷却期内

事件监听机制#

• PlayerMoveEvent - 移动行为监控
• PlayerInteractEvent - 交互行为监控
• BlockBreakEvent/BlockPlaceEvent - 开发行为监控
• CraftItemEvent - 制作行为监控
• EntityDamageEvent - 战斗行为监控

定时任务调度#

• 主监控任务: 每20tick执行
• 数据采样: 每100tick更新

数据管理策略#

• SQLite轻量数据库
• 玩家离线数据保存
• 游戏开始数据重置