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简介：ZiRO’s Storage Network是一款基于Fabric MC框架的Minecraft存储模组，受简单存储网络启发，旨在打造高效便捷的物品管理系统。该模组通过构建分布式存储网络，将多个存储设备连接为统一系统，支持远程操作、搜索分类、自动排序等功能，显著提升游戏内物流效率。使用Java开发，具备跨平台特性，并能与其他Fabric模组无缝集成。适用于追求高效管理的生存玩家和热衷自动化系统的创造玩家，是Minecraft存储优化的重要工具。

1. Fabric MC模组开发平台介绍

Fabric 是一个轻量级、高性能的 Minecraft 模组开发平台，广泛用于构建可扩展、模块化的游戏功能。其核心组件包括 Fabric Loader 和 Mod API ，前者负责加载模组并管理其生命周期，后者提供丰富的接口供开发者调用。

与 Forge 等传统模组平台相比，Fabric 更加轻便，采用“按需加载”机制，仅加载开发者实际使用的模块，提升了启动效率与兼容性。此外，Fabric 使用 Tiny 映射系统 对 Minecraft 原版代码进行混淆转换，使得开发者可以更方便地进行源码级开发。

在开发环境搭建方面，Fabric 支持使用 IntelliJ IDEA 或 VS Code 配合 Gradle 构建工具进行项目初始化。以下是一个基础的 build.gradle 配置片段：

// build.gradle 示例
dependencies {
    modImplementation "net.fabricmc:fabric-loader:${loader_version}"
    modImplementation "net.fabricmc.fabric-api:fabric-api:${fabric_api_version}"
}

该配置引入了 Fabric Loader 和 Fabric API，为后续开发提供基础支持。

2. 分布式存储网络架构设计

本章将围绕分布式存储网络的整体架构展开，从理论模型出发，结合Minecraft游戏机制，设计出一套可扩展性强、性能优异的存储系统架构。我们将从分布式系统的基本概念入手，逐步深入探讨其在Minecraft模组中的可行性与实现方式，并最终构建出一个基于Fabric框架的分布式存储网络逻辑结构。本章内容将为后续章节中存储单元管理、远程操作、搜索分类等功能的实现打下坚实的理论与架构基础。

2.1 分布式系统的概念与特征

分布式系统是指由多个通过网络通信的计算机协同完成任务的系统。每个节点都有独立的处理能力，并通过消息传递进行协作，形成一个统一的服务整体。

2.1.1 分布式计算的基本原理

分布式计算的基本原理包括以下几个关键点：

• 节点独立性 ：每个节点都可以独立运行、处理数据和执行任务。
• 通信机制 ：节点之间通过网络协议进行通信，交换数据和指令。
• 一致性与容错性 ：系统需要确保数据在多个节点间的一致性，并在部分节点失效时仍能正常运行。
• 负载均衡 ：系统应合理分配任务，避免单点过载，提高整体性能。

在分布式系统中，CAP定理（Consistency, Availability, Partition tolerance）是理解系统设计约束的重要理论。它指出，在分布式系统中，一致性、可用性和分区容忍性三者不可兼得，只能三选二。因此，在设计我们的存储网络架构时，我们需要根据Minecraft的游戏特性，选择合适的权衡策略。

表格：CAP理论三选二对比

属性	描述	在本系统中的考虑
一致性（Consistency）	所有节点在同一时间看到相同的数据	需要确保存储数据在多节点间同步
可用性（Availability）	每个请求都能得到响应	在玩家操作时需保证低延迟响应
分区容忍性（Partition Tolerance）	系统在节点间通信失败时仍能继续运行	Minecraft服务器可能跨区域，需具备容错能力

2.1.2 Minecraft中实现分布式逻辑的可行性分析

尽管Minecraft本身是一个单机或局域网为主的沙盒游戏，但通过Fabric等模组平台，我们可以构建出类似分布式系统的逻辑结构。其可行性主要体现在以下几个方面：

• 多世界支持 ：Minecraft支持多世界（Overworld, Nether, End），可以模拟不同节点的数据分区。
• 事件驱动机制 ：Fabric提供事件系统，便于节点间异步通信。
• Mod间通信协议 ：Fabric网络包系统支持跨Mod数据传输，适合节点间指令和数据同步。

代码示例：Fabric网络包注册示例

public class NetworkHandler {
    private static final Identifier CHANNEL_ID = new Identifier("ziro_storage", "network_channel");

    public static void register() {
        ServerPlayNetworking.registerGlobalReceiver(CHANNEL_ID, (server, player, handler, buf, responseSender) -> {
            // 接收来自客户端的数据包
            String message = buf.readString();
            server.execute(() -> {
                System.out.println("Received message: " + message);
                // 处理逻辑
            });
        });
    }

    public static void sendPacket(ServerPlayerEntity player, String message) {
        PacketByteBuf buf = PacketByteBufs.create();
        buf.writeString(message);
        ServerPlayNetworking.send(player, CHANNEL_ID, buf);
    }
}

代码逻辑分析：

• CHANNEL_ID ：定义了一个唯一的网络通道标识符，用于标识数据包类型。
• register() ：注册接收器，当客户端发送数据包到该通道时，服务端将执行回调函数。
• sendPacket() ：用于向客户端发送数据包，包含字符串消息。
• buf.writeString() ：将字符串写入缓冲区，用于序列化。
• ServerPlayNetworking.send() ：实际发送数据包到指定玩家。

参数说明：

• player ：目标玩家实体，用于确定接收者。
• message ：需要发送的文本信息。
• buf ：字节缓冲区，用于临时存储序列化后的数据。

此代码展示了Fabric中如何实现基本的Mod间通信，是构建分布式节点间消息传递机制的基础。

2.2 存储网络的逻辑结构设计

本节将围绕存储网络的整体逻辑结构展开，包括节点拓扑建模、数据同步策略、缓存机制的设计等内容。

2.2.1 节点与网络拓扑关系建模

在我们的存储网络中，每个存储单元（如箱子、仓库）都可以视为一个“节点”。这些节点之间通过网络连接，形成一个拓扑结构。我们可以采用 树形结构 或 网状结构 来表示节点之间的关系。

Mermaid流程图：节点拓扑结构

graph TD
    A[中心节点] --> B[节点1]
    A --> C[节点2]
    A --> D[节点3]
    B --> E[子节点1]
    C --> F[子节点2]
    D --> G[子节点3]

图解说明：

• 中心节点（A）负责协调整个网络的通信与数据同步。
• 各个节点（B、C、D）作为存储单元，负责本地数据的读写。
• 子节点（E、F、G）表示更细粒度的存储单位，如某个房间的箱子。

2.2.2 数据同步与缓存策略设计

在分布式系统中，数据同步是关键问题之一。我们采用以下策略来确保数据一致性：

• 主从同步机制 ：中心节点作为主节点，负责协调数据变更；其他节点作为从节点，定期拉取更新。
• 事件驱动同步 ：当某个节点的数据发生变更时，主动通知其他节点进行更新。
• 本地缓存+过期机制 ：每个节点保留一份本地缓存，设置缓存过期时间，减少网络请求频率。

代码示例：节点数据缓存类

public class StorageCache {
    private Map<String, ItemData> cache = new HashMap<>();
    private long cacheTTL = 60000; // 缓存有效期（毫秒）

    public void put(String key, ItemData data) {
        cache.put(key, data);
        new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(cacheTTL);
                cache.remove(key);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }

    public ItemData get(String key) {
        return cache.get(key);
    }
}

代码逻辑分析：

• cache ：存储键值对，键为存储单元标识，值为物品数据。
• put() ：添加数据到缓存，并启动一个线程，在缓存过期后自动移除。
• get() ：获取缓存中的数据。
• cacheTTL ：设定缓存有效时间，避免数据过时。

参数说明：

• key ：节点标识符，如箱子的坐标或唯一ID。
• data ：封装后的物品数据对象。
• cacheTTL ：缓存有效时间，单位为毫秒。

此缓存机制减少了频繁的网络请求，提高了系统的响应速度和稳定性。

2.3 Fabric环境下模块间通信机制

Fabric模组平台提供了完善的网络通信机制，我们将在本节中详细设计网络协议与数据包的序列化/反序列化方式。

2.3.1 网络协议的设计与实现

为了确保节点间通信的高效与安全，我们设计如下协议结构：

• 协议头（Header） ：
• 协议版本（Protocol Version）
• 数据包类型（Packet Type）
• 协议体（Body） ：
• 源节点ID（Source Node ID）
• 目标节点ID（Target Node ID）
• 操作指令（Operation Code）
• 数据内容（Payload）

表格：协议字段说明

字段名	类型	描述
Protocol Version	short	协议版本号，用于兼容性检查
Packet Type	byte	数据包类型，如请求/响应
Source Node ID	UUID	发送方节点唯一标识
Target Node ID	UUID	接收方节点唯一标识
Operation Code	int	操作码，如存入、取出、查询
Payload	byte[]	序列化后的数据内容

2.3.2 数据包的序列化与反序列化方式

Fabric使用 PacketByteBuf 来进行数据包的序列化与反序列化操作。我们定义一个通用的序列化接口：

public interface PacketSerializable {
    void write(PacketByteBuf buf);
    void read(PacketByteBuf buf);
}

代码示例：自定义数据包的序列化实现

public class StoragePacket implements PacketSerializable {
    private UUID source;
    private UUID target;
    private int operation;
    private Map<String, Integer> payload;

    public StoragePacket(UUID source, UUID target, int operation, Map<String, Integer> payload) {
        this.source = source;
        this.target = target;
        this.operation = operation;
        this.payload = payload;
    }

    @Override
    public void write(PacketByteBuf buf) {
        buf.writeUuid(source);
        buf.writeUuid(target);
        buf.writeInt(operation);
        buf.writeInt(payload.size());
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : payload.entrySet()) {
            buf.writeString(entry.getKey());
            buf.writeInt(entry.getValue());
        }
    }

    @Override
    public void read(PacketByteBuf buf) {
        this.source = buf.readUuid();
        this.target = buf.readUuid();
        this.operation = buf.readInt();
        int size = buf.readInt();
        this.payload = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            String key = buf.readString();
            int value = buf.readInt();
            payload.put(key, value);
        }
    }
}

代码逻辑分析：

• write() ：将对象字段依次写入 PacketByteBuf ，用于网络传输。
• read() ：从 PacketByteBuf 中读取数据，还原对象。
• 使用 UUID 保证节点标识的唯一性。
• 使用 Map<String, Integer> 作为负载，存储物品名称与数量。

参数说明：

• source ：数据包的发送节点。
• target ：数据包的目标节点。
• operation ：操作码，定义具体行为（如存入、取出）。
• payload ：数据内容，如物品名称与数量。

此实现方式确保了不同节点间数据的结构化传输，是Fabric模组中实现分布式通信的核心机制。

3. 存储单元统一管理实现

本章将深入探讨在Fabric模组开发框架下，如何对Minecraft中的存储单元（如箱子、仓库、抽屉等）进行统一的抽象与管理，涵盖从接口设计、自动注册机制，到数据访问层构建，以及权限控制策略等多个方面。通过本章内容，读者将掌握如何构建一个高度模块化、可扩展、安全的存储管理系统，为后续实现远程操作、自动排序等功能打下坚实基础。

3.1 存储单元的抽象与接口设计

在Fabric模组开发中，实现统一的存储管理首先需要对各类存储单元进行抽象，定义统一的接口，并实现相应的适配逻辑。这样可以屏蔽不同存储结构的底层差异，提升系统的扩展性与可维护性。

3.1.1 通用存储接口的定义与实现

为了实现对多种存储单元（如普通箱子、末影箱、漏斗、仓库等）的统一访问，我们首先需要定义一个通用的存储接口。以下是一个典型的接口设计示例：

public interface IStorageUnit {
    /**
     * 获取当前存储单元的唯一标识符
     */
    UUID getStorageId();

    /**
     * 获取当前存储单元所在的维度ID
     */
    Identifier getDimension();

    /**
     * 获取当前存储单元的位置坐标
     */
    BlockPos getPosition();

    /**
     * 获取该存储单元的物品存储容量（最大槽位数）
     */
    int getSlotCount();

    /**
     * 获取指定槽位的物品堆栈
     * @param slot 槽位索引
     * @return 物品堆栈对象
     */
    ItemStack getStackInSlot(int slot);

    /**
     * 设置指定槽位的物品堆栈
     * @param slot 槽位索引
     * @param stack 要设置的物品堆栈
     */
    void setStackInSlot(int slot, ItemStack stack);

    /**
     * 尝试插入物品堆栈，返回剩余未插入部分
     * @param stack 待插入物品堆栈
     * @return 剩余未插入的物品堆栈
     */
    ItemStack insertItem(ItemStack stack);

    /**
     * 尝试提取指定物品堆栈
     * @param item 要提取的物品类型
     * @param amount 要提取的数量
     * @return 提取的物品堆栈
     */
    ItemStack extractItem(Item item, int amount);
}

逻辑分析与参数说明：

• getStorageId() ：每个存储单元都应具有全局唯一的标识符，用于在分布式系统中识别和追踪该单元。
• getDimension() ：用于判断存储单元所在的维度，便于实现跨维度访问逻辑。
• getSlotCount() ：获取槽位数量，便于进行遍历、插入、提取等操作。
• getStackInSlot() / setStackInSlot() ：用于读写指定槽位的数据，是构建统一访问层的基础。
• insertItem() / extractItem() ：定义标准的插入与提取逻辑，屏蔽底层实现细节。

适配不同存储结构：

在实际开发中，需要为不同类型的存储单元编写适配器，例如：

public class ChestStorageAdapter implements IStorageUnit {
    private final BlockEntity chestEntity;

    public ChestStorageAdapter(BlockEntity chestEntity) {
        this.chestEntity = chestEntity;
    }

    @Override
    public ItemStack getStackInSlot(int slot) {
        return ((Inventory) chestEntity).getStack(slot);
    }

    @Override
    public void setStackInSlot(int slot, ItemStack stack) {
        ((Inventory) chestEntity).setStack(slot, stack);
    }

    // 其他方法实现略
}

这样，无论是箱子、漏斗还是自定义仓库，都可以通过统一接口进行操作，提升系统的可扩展性与可维护性。

3.1.2 存储单元的自动注册机制

为了实现对所有存储单元的统一管理，我们需要在模组运行时自动注册所有有效的存储单元。可以通过监听方块被放置、打开或更新事件来实现自动注册。

注册逻辑实现示例：

public class StorageUnitRegistry {
    private static final Map<UUID, IStorageUnit> storageUnits = new HashMap<>();

    public static void registerStorage(IStorageUnit unit) {
        storageUnits.put(unit.getStorageId(), unit);
        // 可选：广播存储单元注册事件
        EventSystem.fireEvent(new StorageRegisteredEvent(unit));
    }

    public static void unregisterStorage(UUID storageId) {
        storageUnits.remove(storageId);
    }

    public static IStorageUnit getStorage(UUID storageId) {
        return storageUnits.get(storageId);
    }

    public static Collection<IStorageUnit> getAllStorages() {
        return Collections.unmodifiableCollection(storageUnits.values());
    }
}

事件监听注册：

@Mixin(ServerPlayerInteractionManager.class)
public class BlockPlacedMixin {
    @Inject(method = "tryPlace", at = @At("RETURN"))
    private void onBlockPlaced(BlockPos pos, Direction direction, ItemStack stack, CallbackInfoReturnable<Boolean> cir) {
        if (cir.getReturnValueZ()) {
            ServerWorld world = (ServerWorld) ((MixinInterface)this).getWorld();
            BlockEntity entity = world.getBlockEntity(pos);
            if (entity instanceof ChestBlockEntity) {
                IStorageUnit storage = new ChestStorageAdapter(entity);
                StorageUnitRegistry.registerStorage(storage);
            }
        }
    }
}

逻辑分析与参数说明：

• registerStorage() ：向注册表中添加一个存储单元，通常在方块放置或打开时调用。
• unregisterStorage() ：在方块被破坏或移除时调用。
• getAllStorages() ：用于全局访问所有已注册的存储单元，便于实现搜索、远程操作等功能。
• 事件系统 ：通过事件系统可以解耦注册逻辑，便于后续扩展，例如权限同步、日志记录等。

3.2 存储数据的统一访问层设计

统一访问层是整个存储网络的核心组件之一，它屏蔽了底层存储结构的差异，为上层功能（如远程操作、搜索、排序）提供一致的数据访问接口。

3.2.1 数据访问中间件的构建

数据访问中间件负责协调对多个存储单元的访问请求，提供统一的读写接口。其核心结构如下：

public class StorageAccessMiddleware {
    private final StorageUnitRegistry registry;

    public StorageAccessMiddleware(StorageUnitRegistry registry) {
        this.registry = registry;
    }

    public List<ItemStack> getAllItems() {
        List<ItemStack> allItems = new ArrayList<>();
        for (IStorageUnit unit : registry.getAllStorages()) {
            for (int i = 0; i < unit.getSlotCount(); i++) {
                ItemStack stack = unit.getStackInSlot(i);
                if (!stack.isEmpty()) {
                    allItems.add(stack.copy());
                }
            }
        }
        return allItems;
    }

    public ItemStack extractFromAnyStorage(Item item, int amount) {
        for (IStorageUnit unit : registry.getAllStorages()) {
            ItemStack extracted = unit.extractItem(item, amount);
            if (!extracted.isEmpty()) {
                return extracted;
            }
        }
        return ItemStack.EMPTY;
    }

    public boolean insertToAnyStorage(ItemStack stack) {
        for (IStorageUnit unit : registry.getAllStorages()) {
            ItemStack remainder = unit.insertItem(stack);
            if (remainder.isEmpty()) {
                return true;
            } else {
                stack = remainder;
            }
        }
        return false;
    }
}

逻辑分析与参数说明：

• getAllItems() ：遍历所有注册的存储单元，提取其中的非空物品堆栈，构建全局物品列表。
• extractFromAnyStorage() ：从任意一个存储单元中提取指定物品，适用于远程提取操作。
• insertToAnyStorage() ：尝试将物品插入任意存储单元，失败时返回未插入部分。

流程图说明：

graph TD
    A[开始插入物品] --> B{遍历所有存储单元}
    B --> C[尝试插入当前单元]
    C --> D{插入成功？}
    D -- 是 --> E[插入完成，返回成功]
    D -- 否 --> F[继续下一个单元]
    F --> B
    E --> G[结束]

3.2.2 跨维度访问与跨世界数据一致性保障

Minecraft支持多个维度（主世界、下界、末地等），为了实现跨维度访问，我们需要确保每个存储单元在全局范围内唯一标识，并维护其维度信息。

跨维度访问实现示例：

public class GlobalStorageAccess {
    private final Map<Identifier, Map<BlockPos, UUID>> positionMap = new HashMap<>();

    public void registerStorage(IStorageUnit storage) {
        Identifier dim = storage.getDimension();
        BlockPos pos = storage.getPosition();
        UUID id = storage.getStorageId();

        positionMap.computeIfAbsent(dim, k -> new HashMap<>()).put(pos, id);
    }

    public IStorageUnit getStorage(Identifier dimension, BlockPos position) {
        Map<BlockPos, UUID> map = positionMap.get(dimension);
        if (map == null) return null;
        UUID id = map.get(position);
        if (id == null) return null;
        return StorageUnitRegistry.getStorage(id);
    }
}

逻辑分析与参数说明：

• positionMap ：用于记录每个维度中各个位置对应的存储单元UUID。
• registerStorage() ：在注册存储单元时，将其维度与位置信息映射到UUID。
• getStorage() ：根据维度与坐标快速查找对应的存储单元，支持跨维度访问。

数据一致性保障策略：

• 同步机制 ：使用线程安全的容器（如 ConcurrentHashMap ）保障并发访问一致性。
• 持久化支持 ：定期将注册信息保存至NBT或JSON文件，防止服务器重启导致数据丢失。
• 事件驱动更新 ：当存储单元被移动、销毁或更新时，触发事件更新全局映射表。

3.3 存储权限与安全控制

为了防止未经授权的访问和操作，必须引入权限控制机制。这不仅涉及玩家身份识别，还包括权限分级、变更记录等。

3.3.1 用户身份识别与权限分级

Minecraft服务器通常使用UUID来唯一标识玩家。我们可以在系统中定义权限等级，如“访客”、“普通用户”、“管理员”等。

权限模型示例：

public enum AccessLevel {
    GUEST, USER, ADMIN
}

public class StorageAccessControl {
    private final Map<UUID, AccessLevel> accessMap = new HashMap<>();

    public void setAccessLevel(UUID playerId, AccessLevel level) {
        accessMap.put(playerId, level);
    }

    public AccessLevel getAccessLevel(UUID playerId) {
        return accessMap.getOrDefault(playerId, AccessLevel.GUEST);
    }

    public boolean canAccess(UUID playerId, IStorageUnit unit) {
        AccessLevel level = getAccessLevel(playerId);
        return level != AccessLevel.GUEST;
    }

    public boolean canModify(UUID playerId, IStorageUnit unit) {
        AccessLevel level = getAccessLevel(playerId);
        return level == AccessLevel.USER || level == AccessLevel.ADMIN;
    }
}

逻辑分析与参数说明：

• AccessLevel ：定义权限等级，决定用户能执行的操作。
• canAccess() ：判断用户是否有权访问该存储单元。
• canModify() ：判断用户是否可以修改存储内容。

3.3.2 权限变更与访问日志记录机制

权限变更和访问操作应被记录，以便后续审计与安全追踪。

日志记录实现示例：

public class AccessLogger {
    private final List<AccessLogEntry> logs = new ArrayList<>();

    public void logAccess(UUID playerId, IStorageUnit unit, String action) {
        logs.add(new AccessLogEntry(playerId, unit.getStorageId(), action, System.currentTimeMillis()));
        // 可选：异步写入文件或数据库
    }

    public List<AccessLogEntry> getLogsForStorage(UUID storageId) {
        return logs.stream().filter(e -> e.storageId.equals(storageId)).toList();
    }
}

public class AccessLogEntry {
    public final UUID playerId;
    public final UUID storageId;
    public final String action;
    public final long timestamp;

    public AccessLogEntry(UUID playerId, UUID storageId, String action, long timestamp) {
        this.playerId = playerId;
        this.storageId = storageId;
        this.action = action;
        this.timestamp = timestamp;
    }
}

逻辑分析与参数说明：

• logAccess() ：记录访问事件，包括玩家ID、存储单元ID、操作类型和时间戳。
• getLogsForStorage() ：查询特定存储单元的操作日志，用于审计和分析。
• 异步写入 ：为避免影响性能，建议将日志异步写入持久化存储（如文件或数据库）。

权限变更流程图：

graph TD
    A[用户发起权限变更请求] --> B{是否具有管理员权限？}
    B -- 是 --> C[更新权限表]
    C --> D[记录日志]
    D --> E[通知用户权限变更成功]
    B -- 否 --> F[拒绝操作并提示权限不足]

通过本章的详细分析与代码实现，我们构建了一个具备高度抽象性、统一访问能力以及权限控制机制的存储管理系统。这为后续实现远程操作、物品搜索与自动排序功能提供了坚实的基础。

4. 远程物品操作功能实现

在ZiRO’s Storage Network模组中，远程物品操作是一项关键功能，它允许玩家无需亲自前往存储单元所在地，即可完成物品的存取操作。这不仅极大提升了游戏体验的便利性，也为分布式存储系统带来了更高的交互效率。本章将深入讲解该功能的实现机制，涵盖操作指令的触发、物品数据的传输与解析，以及操作结果的反馈与事务控制。

4.1 远程操作的触发机制

远程操作的核心在于“触发”——即玩家如何生成并发送操作指令，以及系统如何接收、处理并执行这些指令。在Fabric模组中，这一过程涉及客户端与服务端的交互。

4.1.1 操作指令的生成与发送

操作指令的生成通常发生在客户端，例如玩家通过UI界面点击“远程存入”按钮。此时，客户端会构造一个包含操作类型、目标容器坐标、物品信息等字段的网络数据包，并通过Fabric的网络通信机制发送至服务端。

// 示例：操作指令数据包的构建
public class RemoteStoragePacket {
    private final BlockPos targetPos;
    private final ItemStack itemStack;
    private final OperationType operation;

    public RemoteStoragePacket(BlockPos targetPos, ItemStack itemStack, OperationType operation) {
        this.targetPos = targetPos;
        this.itemStack = itemStack;
        this.operation = operation;
    }

    public static void encode(RemoteStoragePacket msg, FriendlyByteBuf buffer) {
        buffer.writeBlockPos(msg.targetPos);
        buffer.writeItem(msg.itemStack);
        buffer.writeEnum(msg.operation);
    }

    public static RemoteStoragePacket decode(FriendlyByteBuf buffer) {
        return new RemoteStoragePacket(
            buffer.readBlockPos(),
            buffer.readItem(),
            buffer.readEnum(OperationType.class)
        );
    }
}

逐行解读分析：

• targetPos 表示目标容器的坐标，用于定位存储单元。
• itemStack 是待操作的物品堆栈，用于远程存取。
• operation 表示操作类型（存入/取出）。
• encode 方法用于将数据包序列化为字节流，便于网络传输。
• decode 方法则用于反序列化，确保服务端能正确解析数据包内容。

该数据包将通过Fabric的 SimpleChannel 发送至服务端，实现跨端通信。

4.1.2 指令队列的管理与执行优先级

服务端接收到操作指令后，需将其放入一个指令队列中进行管理。由于远程操作可能并发执行，因此需要考虑队列的线程安全性和执行优先级。

指令队列管理机制：

模块	功能描述
入队	服务端监听网络事件，将接收到的指令加入队列
优先级	根据操作类型（如紧急存取、高权限用户操作）设置优先级
执行	通过独立线程逐条执行指令，防止阻塞主线程

代码示例：

public class RemoteOperationQueue {
    private final PriorityQueue<RemoteStoragePacket> queue = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(this::getPriority));

    private int getPriority(RemoteStoragePacket packet) {
        return packet.operation == OperationType.URGENT ? 0 : 1;
    }

    public void addOperation(RemoteStoragePacket packet) {
        queue.add(packet);
    }

    public void processQueue() {
        while (!queue.isEmpty()) {
            RemoteStoragePacket packet = queue.poll();
            executeOperation(packet);
        }
    }

    private void executeOperation(RemoteStoragePacket packet) {
        // 执行远程操作逻辑
    }
}

逻辑说明：

• 使用 PriorityQueue 确保高优先级指令优先执行。
• getPriority 方法根据操作类型动态设定优先级。
• processQueue 方法在单独线程中运行，防止阻塞主线程。

4.2 物品数据的传输与解析

远程操作的核心在于物品数据的传输。Minecraft中物品通常包含复杂的NBT数据（如附魔、名称、数量等），因此在传输过程中必须确保数据结构完整且安全。

4.2.1 NBT数据的封装与网络传输

NBT（Named Binary Tag）是Minecraft中用于存储结构化数据的格式。在远程操作中，我们需要将物品的NBT信息完整封装，并在网络上传输。

// 示例：物品NBT封装
public CompoundTag serializeItemStack(ItemStack stack) {
    CompoundTag tag = new CompoundTag();
    tag.putString("id", BuiltInRegistries.ITEM.getKey(stack.getItem()).toString());
    tag.putByte("Count", (byte) stack.getCount());
    if (stack.hasTag()) {
        tag.put("tag", stack.getTag());
    }
    return tag;
}

public ItemStack deserializeItemStack(CompoundTag tag) {
    Item item = BuiltInRegistries.ITEM.get(new ResourceLocation(tag.getString("id")));
    int count = tag.getByte("Count");
    ItemStack stack = new ItemStack(item, count);
    if (tag.contains("tag")) {
        stack.setTag(tag.getCompound("tag"));
    }
    return stack;
}

参数说明：

• id ：物品的注册名，用于唯一标识物品。
• Count ：物品堆栈数量。
• tag ：可选字段，用于存储NBT数据，如附魔、重命名等信息。

传输流程图（mermaid）：

sequenceDiagram
    participant Client
    participant Server
    participant Network
    participant Storage

    Client->>Network: 构建RemoteStoragePacket并发送
    Network->>Server: 接收数据包并反序列化
    Server->>Storage: 调用存储接口执行操作
    Storage->>Server: 返回操作结果
    Server->>Client: 反馈操作状态

4.2.2 数据校验与错误处理机制

为确保传输数据的完整性与安全性，系统需在接收端进行严格的校验：

• 校验项：
• NBT标签是否存在
• 物品ID是否合法
• 数量是否超出最大堆叠限制
• 是否包含非法或危险的NBT标签（如自定义名称含脚本）

错误处理策略：

错误类型	处理方式
NBT损坏	返回错误码并记录日志
物品ID非法	抛出异常并通知客户端
数量异常	自动修正并记录警告
非法NBT标签	清除危险标签并保留基础信息

代码片段：

public boolean validateItemStack(ItemStack stack) {
    if (stack.isEmpty()) return false;
    if (stack.getCount() > stack.getMaxStackSize()) return false;

    if (stack.hasTag()) {
        CompoundTag tag = stack.getTag();
        if (tag.contains("display") && tag.getCompound("display").contains("Name")) {
            // 检查是否存在非法JSON脚本
            if (tag.getCompound("display").getString("Name").contains("extra")) {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}

逻辑分析：

• validateItemStack 方法检查物品是否合法。
• 若物品为空或数量异常，则返回 false 。
• 若NBT标签中包含潜在危险字段（如 Name 中的JSON脚本），则拒绝操作。

4.3 操作结果的反馈与事务控制

远程操作完成后，服务端需要将结果反馈给客户端，确保玩家能及时了解操作状态。此外，为了保证数据一致性，还需引入事务机制，防止操作失败导致的数据不一致。

4.3.1 操作结果的状态回传

操作执行完毕后，服务端需通过网络将操作结果状态回传至客户端。状态信息包括：

• 操作是否成功
• 实际操作的物品数量
• 错误原因（如有）

示例数据包：

public class OperationResultPacket {
    private final boolean success;
    private final ItemStack resultStack;
    private final String errorMessage;

    public OperationResultPacket(boolean success, ItemStack resultStack, String errorMessage) {
        this.success = success;
        this.resultStack = resultStack;
        this.errorMessage = errorMessage;
    }

    public static void encode(OperationResultPacket msg, FriendlyByteBuf buffer) {
        buffer.writeBoolean(msg.success);
        buffer.writeItem(msg.resultStack);
        buffer.writeUtf(msg.errorMessage);
    }

    public static OperationResultPacket decode(FriendlyByteBuf buffer) {
        return new OperationResultPacket(
            buffer.readBoolean(),
            buffer.readItem(),
            buffer.readUtf()
        );
    }
}

反馈流程：

1. 客户端发送操作请求。
2. 服务端执行操作并生成结果。
3. 服务端将结果封装为 OperationResultPacket 。
4. 结果数据包发送至客户端。
5. 客户端根据结果更新UI或提示信息。

4.3.2 事务回滚与一致性保障

为防止操作过程中出现异常导致数据不一致，系统应引入事务控制机制。事务控制确保操作要么全部成功，要么全部失败回滚。

事务控制逻辑：

public class StorageTransaction {
    private boolean committed = false;
    private ItemStack originalStack;
    private ItemStack modifiedStack;

    public void beginTransaction(ItemStack stack) {
        this.originalStack = stack.copy();
    }

    public void commit() {
        this.committed = true;
    }

    public void rollback() {
        if (!committed) {
            // 恢复原始物品状态
        }
    }
}

使用流程：

1. 操作前调用 beginTransaction 记录原始物品状态。
2. 若操作失败，调用 rollback 恢复原始状态。
3. 若操作成功，调用 commit 提交更改。

事务控制表格：

操作阶段	事务状态	行为
初始化	未提交	可回滚
成功执行	已提交	不可回滚
异常中断	未提交	触发回滚

优化方向：

• 引入日志机制，记录事务操作，便于调试与恢复。
• 支持嵌套事务，提升复杂操作的控制能力。

本章详细阐述了ZiRO’s Storage Network模组中远程物品操作功能的实现机制，包括操作指令的生成与执行、物品数据的传输与校验、以及操作结果的反馈与事务控制。通过上述设计，系统能够在保障安全性和一致性的同时，提供高效、稳定的远程操作体验。

5. 物品搜索与分类功能设计

在分布式存储网络中，随着存储单元的增多和物品数据的复杂化，玩家需要一种高效的方式来快速定位、筛选和管理自己所需的物品。因此，物品搜索与分类功能成为ZiRO’s Storage Network模组中不可或缺的一环。本章将围绕物品索引系统的构建、搜索引擎的实现原理以及前端交互设计展开深入探讨，目标是构建一个响应迅速、功能全面、交互友好的搜索与分类系统。

5.1 物品索引系统的构建

要实现高效的搜索功能，首先需要建立一个结构清晰、响应快速的物品索引系统。索引系统的核心在于如何高效地采集物品元数据，并将其组织成可查询的结构。

5.1.1 元数据采集与索引生成机制

在Minecraft中，每一件物品（ItemStack）都包含丰富的元数据，如物品ID、NBT标签、数量、附魔信息等。为了构建索引，我们需要在物品被添加到存储单元时，自动提取这些信息并写入索引数据库。

示例代码：物品元数据提取

public class ItemMetadataExtractor {
    public static Map<String, Object> extractMetadata(ItemStack itemStack) {
        Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();

        // 基础信息
        metadata.put("itemId", Registry.ITEM.getId(itemStack.getItem()));
        metadata.put("count", itemStack.getCount());
        metadata.put("displayName", itemStack.getName().getString());

        // NBT标签
        if (itemStack.hasNbt()) {
            metadata.put("nbt", itemStack.getNbt().toString());
            // 特定标签提取，如附魔
            ListTag enchantments = itemStack.getNbt().getList("Enchantments", 10);
            metadata.put("enchantments", enchantments);
        }

        return metadata;
    }
}

代码逻辑分析：

• Registry.ITEM.getId(itemStack.getItem()) ：获取物品的命名空间ID（如 minecraft:diamond ）。
• itemStack.getCount() ：获取物品堆叠数量。
• itemStack.getName().getString() ：获取物品显示名称（支持重命名）。
• itemStack.hasNbt() ：判断物品是否有NBT标签。
• itemStack.getNbt().getList("Enchantments", 10) ：提取附魔列表。

通过上述方式提取元数据后，可将其序列化为JSON格式并存储到索引数据库中，供后续查询使用。

5.1.2 基于标签的物品分类方法

为了支持分类功能，我们引入了标签（Tag）机制。标签可以是预定义的，也可以由玩家自定义配置。

分类标签的定义方式：

标签名称	示例物品	说明
ore	铁矿石、金矿石	所有矿物类物品
tool	铁镐、钻石斧	所有工具类物品
food	苹果、熟猪排	所有可食用物品
enchanted	附魔书籍、附魔剑	所有含附魔的物品

示例代码：标签匹配逻辑

public class ItemTagMatcher {
    private Map<String, Predicate<ItemStack>> tagRules = new HashMap<>();

    public void registerTag(String tagName, Predicate<ItemStack> rule) {
        tagRules.put(tagName, rule);
    }

    public Set<String> getTagsForItem(ItemStack itemStack) {
        Set<String> matchedTags = new HashSet<>();
        for (Map.Entry<String, Predicate<ItemStack>> entry : tagRules.entrySet()) {
            if (entry.getValue().test(itemStack)) {
                matchedTags.add(entry.getKey());
            }
        }
        return matchedTags;
    }
}

代码逻辑分析：

• 使用 Predicate<ItemStack> 定义标签规则，灵活支持不同判断逻辑。
• getTagsForItem 方法对传入的物品进行标签匹配，返回匹配的所有标签。
• 可扩展支持玩家自定义标签，通过配置文件动态加载规则。

通过标签系统，我们可以将物品按类别分组，从而实现分类浏览与过滤功能。

5.2 搜索引擎的实现原理

构建索引后，下一步是实现一个高效的搜索引擎，支持关键词匹配、条件组合查询以及结果排序等功能。

5.2.1 查询语句的解析与执行

我们采用类似SQL的DSL（领域特定语言）来设计查询语句，例如：

SELECT * FROM items WHERE tag = 'tool' AND count > 16 ORDER BY count DESC

查询解析流程（Mermaid流程图）：

graph TD
    A[原始查询语句] --> B[词法分析]
    B --> C[生成AST]
    C --> D[语义分析]
    D --> E[执行查询]
    E --> F[返回结果]

示例代码：查询解析器

public class QueryParser {
    public QueryAST parse(String query) {
        // 简单实现：按空格分词
        String[] tokens = query.split(" ");
        // 构建抽象语法树
        QueryAST ast = new QueryAST();
        ast.setType(QueryType.SELECT);
        for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
            if (tokens[i].equalsIgnoreCase("WHERE")) {
                ast.setCondition(tokens[i + 1], tokens[i + 3]);
            }
            if (tokens[i].equalsIgnoreCase("ORDER")) {
                ast.setOrderBy(tokens[i + 2]);
                ast.setOrderDirection(tokens[i + 3]);
            }
        }
        return ast;
    }
}

代码逻辑分析：

• 通过字符串分割构建AST（抽象语法树）。
• 支持基本的条件查询和排序指令。
• 实际中应使用更复杂的解析器（如ANTLR）来处理语法。

5.2.2 搜索结果的排序与过滤策略

在结果返回阶段，我们需要根据排序字段和排序方向对结果进行排序，并根据过滤条件进行筛选。

示例代码：排序与过滤

public class ResultProcessor {
    public List<ItemStack> process(List<ItemStack> results, QueryAST ast) {
        // 过滤
        if (ast.getCondition() != null) {
            results = results.stream()
                .filter(item -> matchesCondition(item, ast.getCondition()))
                .collect(Collectors.toList());
        }

        // 排序
        if (ast.getOrderBy() != null) {
            Comparator<ItemStack> comparator = Comparator.comparingInt(this::getItemCount);
            if (ast.getOrderDirection().equalsIgnoreCase("DESC")) {
                comparator = comparator.reversed();
            }
            results.sort(comparator);
        }

        return results;
    }

    private boolean matchesCondition(ItemStack item, String condition) {
        // 简化处理，实际应解析表达式
        return item.getCount() > Integer.parseInt(condition.split(">")[1]);
    }

    private int getItemCount(ItemStack item) {
        return item.getCount();
    }
}

代码逻辑分析：

• process 方法对原始结果进行过滤和排序。
• 使用Java Stream API简化处理逻辑。
• matchesCondition 模拟条件匹配，实际应使用表达式解析器。

5.3 前端交互设计与用户反馈优化

除了后端功能，前端交互的设计也至关重要。良好的UI/UX设计可以显著提升玩家的使用体验。

5.3.1 搜索界面的交互逻辑

我们设计一个简洁的搜索界面，包括：

• 搜索框（输入关键词）
• 标签筛选器（多选）
• 排序选项（升序/降序）
• 结果展示区域（网格/列表视图）

界面交互流程（Mermaid流程图）：

graph LR
    A[用户输入关键词] --> B[发送查询请求]
    B --> C[后端处理查询]
    C --> D[返回结果]
    D --> E[前端渲染展示]
    E --> F[用户点击查看详情或操作]

示例：搜索界面交互逻辑（伪代码）

public class SearchScreen extends Screen {
    private TextFieldWidget searchField;
    private ComboBox<String> tagFilter;
    private ComboBox<String> sortSelector;

    public void onSearchButtonClicked() {
        String query = "SELECT * FROM items WHERE tag = '" + tagFilter.getSelected() + "'";
        if (!searchField.getText().isEmpty()) {
            query += " AND name LIKE '%" + searchField.getText() + "%'";
        }
        if (!sortSelector.getSelected().equals("None")) {
            query += " ORDER BY count " + sortSelector.getSelected();
        }

        List<ItemStack> results = queryExecutor.executeQuery(query);
        renderResults(results);
    }
}

代码逻辑分析：

• 使用 TextFieldWidget 获取用户输入。
• 使用下拉框（ComboBox）进行标签筛选和排序选择。
• 构建SQL风格查询语句，发送给后端执行。
• 渲染结果并展示给用户。

5.3.2 结果展示的可视化策略

在结果展示方面，我们采用“卡片式”布局，每张卡片显示物品图标、名称、数量及标签。用户可以点击卡片查看详细信息或进行操作（如远程取物）。

示例：结果卡片布局（表格）

图标	名称	数量	标签
📦	钻石	64	ore, gem
⚔️	钻石剑	1	tool, enchanted
🍎	苹果	32	food

优化建议：

• 提供“网格视图”与“列表视图”切换。
• 支持分页加载，避免一次性加载过多数据。
• 加入动画效果提升交互体验。

本章从物品索引系统的构建出发，深入讲解了元数据采集、标签分类机制，再到查询引擎的实现原理与搜索结果的处理，最后讨论了前端交互设计与可视化策略。通过这一整套系统设计，玩家可以在庞大的存储网络中高效地查找、分类与管理物品，从而显著提升游戏体验与模组实用性。

6. 自动排序逻辑实现

在分布式存储网络中，自动排序逻辑的实现对于提升玩家交互体验、优化存储效率具有重要意义。本章将围绕自动排序功能的设计与实现展开，涵盖分类规则的定义、排序算法的选择与优化，以及用户自定义规则的配置机制。通过本章内容，开发者将能够理解如何在Fabric MC模组中构建一套高效、灵活、可扩展的自动排序系统。

6.1 自动分类逻辑的设计

6.1.1 分类规则的定义与优先级

为了实现物品在存储时的自动归类，我们需要定义一套清晰、结构化的分类规则。这些规则通常基于物品的类型（如工具、食物、矿石）、NBT标签（如附魔、耐久度）或玩家自定义属性。

分类规则示例（JSON格式）

{
  "categories": [
    {
      "name": "tools",
      "priority": 1,
      "conditions": [
        { "type": "item_tag", "value": "minecraft:tools" }
      ]
    },
    {
      "name": "food",
      "priority": 2,
      "conditions": [
        { "type": "item_tag", "value": "minecraft:foods" }
      ]
    },
    {
      "name": "ores",
      "priority": 3,
      "conditions": [
        { "type": "item_tag", "value": "minecraft:ores" }
      ]
    }
  ]
}

逻辑分析：

• name ：分类名称，用于标识物品归类。
• priority ：优先级字段，决定分类的匹配顺序。数值越小，优先级越高。
• conditions ：条件列表，用于判断物品是否属于该分类。支持多种条件类型，如基于物品标签或NBT字段的匹配。

代码执行逻辑说明 ：
在物品存入存储单元时，系统会依次遍历分类规则列表，根据物品属性匹配条件。一旦匹配成功，物品将被归类至该类别中，后续规则将不再继续匹配。

分类逻辑的执行流程（Mermaid流程图）

graph TD
    A[物品存入存储单元] --> B{遍历分类规则}
    B --> C[获取当前规则条件]
    C --> D{是否匹配条件}
    D -- 是 --> E[归类至当前分类]
    D -- 否 --> F[继续下一条规则]
    E --> G[结束归类流程]
    F --> H{是否还有规则}
    H -- 是 --> B
    H -- 否 --> I[归类失败，放入默认分类]

6.1.2 动态规则加载与更新机制

为提升系统的灵活性，我们设计了基于配置文件的动态规则加载机制。系统在启动时会读取分类配置文件，并在运行时监听文件变化，实现规则的热更新。

Java代码示例：动态加载分类规则

public class CategoryManager {
    private List<Category> categories = new ArrayList<>();

    public void loadCategories(String filePath) {
        try {
            String json = Files.readString(Paths.get(filePath));
            JsonObject root = JsonParser.parseString(json).getAsJsonObject();
            JsonArray categoryArray = root.getAsJsonArray("categories");

            categories.clear();
            for (JsonElement element : categoryArray) {
                JsonObject obj = element.getAsJsonObject();
                Category category = new Category();
                category.name = obj.get("name").getAsString();
                category.priority = obj.get("priority").getAsInt();
                category.conditions = parseConditions(obj.getAsJsonArray("conditions"));
                categories.add(category);
            }

            // 按优先级排序
            categories.sort(Comparator.comparingInt(c -> c.priority));

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 文件监听器示例（伪代码）
    public void watchConfigFile(String path) {
        WatchService watchService = FileSystems.getDefault().newWatchService();
        Path configPath = Paths.get(path).getParent();
        configPath.register(watchService, StandardWatchEventKinds.ENTRY_MODIFY);

        new Thread(() -> {
            while (true) {
                WatchKey key = watchService.take();
                for (WatchEvent<?> event : key.pollEvents()) {
                    if (event.context().toString().equals("categories.json")) {
                        loadCategories(path);  // 重新加载规则
                    }
                }
                key.reset();
            }
        }).start();
    }
}

参数说明：

• filePath ：分类规则配置文件路径。
• categories ：内存中保存的分类规则列表。
• loadCategories() ：负责解析JSON文件并加载分类规则。
• watchConfigFile() ：监听配置文件变化并触发热更新。

逻辑分析：

• 系统启动时加载一次分类规则。
• 使用Java NIO的WatchService监听配置文件变更。
• 当配置文件被修改后，自动重新加载规则并按优先级排序，实现动态更新。

6.2 排序算法的实现与优化

6.2.1 常用排序算法的选择与适配

在分布式存储网络中，排序操作可能面临大量数据处理。我们需选择一种在时间复杂度、空间占用、稳定性等方面表现优异的排序算法。

排序算法对比表

算法名称	时间复杂度（平均）	是否稳定	适用场景
冒泡排序	O(n²)	是	小规模数据
快速排序	O(n log n)	否	中等规模数据
归并排序	O(n log n)	是	大规模数据
Java内置排序（TimSort）	O(n log n)	是	通用排序

推荐算法 ：使用Java内置的 Arrays.sort() 或 Collections.sort() 方法，底层使用TimSort算法，适用于各种数据规模，且具备稳定性。

示例代码：对物品列表进行排序

public class ItemSorter {
    public static void sortItems(List<ItemStack> items, SortStrategy strategy) {
        items.sort((a, b) -> strategy.compare(a, b));
    }
}

// 排序策略接口
public interface SortStrategy {
    int compare(ItemStack a, ItemStack b);
}

// 示例：按物品ID排序
public class ItemIdSortStrategy implements SortStrategy {
    @Override
    public int compare(ItemStack a, ItemStack b) {
        return Registry.ITEM.getId(a.getItem()).compareTo(Registry.ITEM.getId(b.getItem()));
    }
}

参数说明：

• items ：待排序的物品列表。
• strategy ：排序策略接口，允许用户自定义排序逻辑。
• ItemIdSortStrategy ：按物品ID升序排序的具体实现。

逻辑分析：

• 使用策略模式解耦排序算法与具体排序逻辑。
• 可扩展性强，支持多种排序方式（如按数量、按NBT、按自定义标签等）。

6.2.2 大规模数据下的性能优化策略

在处理大规模物品数据时，排序性能将成为关键瓶颈。为此，我们采用以下优化策略：

优化策略一览表

优化策略	实现方式	说明
分页排序	限制每次排序数据量	避免一次性加载全部数据
异步排序	使用线程池异步执行排序任务	防止阻塞主线程
缓存排序结果	对已排序数据进行缓存	避免重复计算
批量操作	批量处理多个排序请求	减少IO和线程切换开销

示例代码：异步排序任务

public class AsyncSorter {
    private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

    public void sortAsync(List<ItemStack> items, SortStrategy strategy, Consumer<List<ItemStack>> callback) {
        executor.submit(() -> {
            ItemSorter.sortItems(items, strategy);
            callback.accept(items);
        });
    }
}

参数说明：

• executor ：固定线程池，用于并发执行排序任务。
• callback ：排序完成后回调函数，用于返回排序结果。

逻辑分析：

• 使用线程池实现异步排序，避免阻塞主线程。
• 支持回调机制，方便UI层或其他模块获取排序结果。

6.3 用户自定义排序规则配置

6.3.1 配置文件的格式设计

为提升用户自定义能力，我们设计了一套灵活的配置文件格式，允许玩家或服务器管理员自定义排序规则。

示例配置文件（YAML格式）

sort_rules:
  - name: "by_item_id"
    type: "item_id"
    order: "asc"
  - name: "by_count"
    type: "count"
    order: "desc"
  - name: "by_nbt"
    type: "nbt"
    tag: "Enchantments"
    order: "asc"

字段说明：

• name ：规则名称，用于识别。
• type ：排序依据，支持 item_id , count , nbt 等。
• order ：排序顺序，支持 asc （升序）和 desc （降序）。
• tag ：NBT标签字段（可选），用于按特定NBT排序。

6.3.2 实时生效与冲突检测机制

为确保配置文件更改后能立即生效，并避免规则冲突，我们设计了以下机制：

实时生效流程图（Mermaid）

graph TD
    A[用户修改配置文件] --> B[文件监听器检测变化]
    B --> C[解析新规则]
    C --> D{是否冲突}
    D -- 是 --> E[记录冲突并提示用户]
    D -- 否 --> F[更新排序策略]
    E --> G[保留旧策略]
    F --> H[新规则生效]

示例代码：冲突检测逻辑

public boolean detectConflict(List<SortRule> newRules) {
    Set<String> seenTypes = new HashSet<>();
    for (SortRule rule : newRules) {
        if (seenTypes.contains(rule.type)) {
            System.out.println("冲突：排序类型重复：" + rule.type);
            return true;
        }
        seenTypes.add(rule.type);
    }
    return false;
}

参数说明：

• newRules ：新加载的排序规则列表。
• seenTypes ：记录已出现的排序类型，用于检测重复。

逻辑分析：

• 使用集合记录已出现的排序类型，若发现重复则视为冲突。
• 冲突发生时，保留旧规则并提示用户修改配置。

通过本章的深入讲解，我们构建了一套完整的自动排序逻辑系统，涵盖分类规则设计、排序算法实现与优化、以及用户自定义规则的配置机制。这一系统不仅提升了存储网络的智能化水平，也为后续功能扩展奠定了坚实基础。

7. ZiRO’s Storage Network完整配置与部署流程

本章将指导用户如何完成ZiRO’s Storage Network模组的完整配置与部署，包括服务器端与客户端的设置、依赖模组的安装、以及常见问题的排查方法。

7.1 安装环境准备与依赖检查

在部署ZiRO’s Storage Network模组之前，必须确保你的Minecraft环境已经正确配置，并满足所有运行所需的依赖条件。

7.1.1 Minecraft版本与Fabric运行时要求

ZiRO’s Storage Network目前支持以下Minecraft版本（以模组发布时为准）：

Minecraft版本	Fabric Loader版本	支持状态
1.20.4	0.14.22	✅ 稳定支持
1.20.1	0.14.13	⚠️ 实验性支持
1.19.4	0.14.6	❌ 已弃用

你需要确保已安装以下组件：

• Java运行环境 ：JDK 17（推荐使用Adoptium）
• Fabric Loader ：从 fabricmc.net 下载对应版本
• Fabric API ：确保已安装对应版本的Fabric API模组（如 fabric-api-0.80.0+1.20.4.jar ）

7.1.2 必要依赖模组的获取与安装

ZiRO’s Storage Network依赖以下模组以实现完整功能：

依赖模组名	最低版本号	作用说明
Fabric API	v0.80.0+	提供Fabric底层API支持
Cloth Config API	v8.0.94+	图形化配置界面支持
Mod Menu	v4.4.1+	模组配置菜单集成

安装方式：

1. 下载对应版本的模组JAR文件。
2. 将JAR文件放入Minecraft的 mods 目录（位于 .minecraft/mods/ ）。
3. 启动游戏，确保模组加载成功。

7.2 配置文件详解与参数设置

ZiRO’s Storage Network的配置文件位于游戏目录下的 config/ziro_storage_network/config.json 路径中，支持运行时热加载。

7.2.1 全局配置项说明

{
  "max_storage_nodes": 512,
  "default_cache_size": 1024,
  "enable_debug_logging": false,
  "network_timeout": 5000,
  "auto_save_interval": 300,
  "enable_remote_access": true
}

参数名	类型	默认值	说明
max_storage_nodes	整数	512	系统允许的最大存储节点数
default_cache_size	整数	1024	每个节点默认缓存大小（单位：条目）
enable_debug_logging	布尔值	false	是否启用详细日志输出
network_timeout	整数	5000	网络通信超时时间（毫秒）
auto_save_interval	整数	300	自动保存间隔（秒）
enable_remote_access	布尔值	true	是否允许远程访问存储网络

⚠️ 修改配置文件后，建议重启游戏或使用指令 /ziro reload 使其生效。

7.2.2 网络与安全策略配置

ZiRO’s Storage Network支持通过配置文件进行安全策略控制，如IP白名单、访问令牌验证等。

{
  "security": {
    "enable_token_auth": true,
    "token": "your_32_char_token_here",
    "whitelist_ips": [
      "192.168.1.0/24",
      "10.0.0.1"
    ]
  }
}

参数名	类型	默认值	说明
enable_token_auth	布尔值	true	是否启用令牌认证
token	字符串	-	访问令牌（需为32位字符）
whitelist_ips	数组	空	允许访问的IP地址列表或子网

7.3 服务启动与运行监控

完成配置后，即可启动模组并开始使用ZiRO’s Storage Network。以下是启动与监控的关键步骤。

7.3.1 模组启动日志分析

模组启动时，Fabric会输出日志信息到控制台和日志文件中（通常位于 .minecraft/logs/latest.log ）。

日志示例：

[INFO] ZiRO's Storage Network initialized with 3 storage nodes.
[DEBUG] Cache size set to 1024 entries per node.
[INFO] Remote access enabled. Token auth is active.

常见问题日志提示：

• [ERROR] Failed to load config: Invalid token length. → 检查token是否为32字符
• [WARN] Storage node limit exceeded. → 增加 max_storage_nodes 配置值

你可以通过指令 /ziro status 查看当前运行状态：

ZiRO's Storage Network Status:
- Nodes: 5/512
- Caching: Enabled
- Remote Access: Enabled
- Token Auth: Active

7.3.2 性能监控与资源占用优化

ZiRO’s Storage Network内置性能监控模块，可通过指令 /ziro stats 查看资源使用情况：

Performance Stats:
- Memory Usage: 12.3 MB
- CPU Load: 8%
- Network Traffic: 2.1 KB/s
- Active Threads: 4

优化建议：

• 若内存占用过高，可适当减少 default_cache_size 。
• 对于大型服务器，建议启用JMX远程监控。
• 启用压缩数据传输：配置 enable_compression: true 可降低网络负载。

📈 提示：你也可以通过Fabric的调试界面（F3调试屏幕）查看模组性能指标。

下一章节将继续介绍模组的更新与版本迁移策略。

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简介：ZiRO’s Storage Network是一款基于Fabric MC框架的Minecraft存储模组，受简单存储网络启发，旨在打造高效便捷的物品管理系统。该模组通过构建分布式存储网络，将多个存储设备连接为统一系统，支持远程操作、搜索分类、自动排序等功能，显著提升游戏内物流效率。使用Java开发，具备跨平台特性，并能与其他Fabric模组无缝集成。适用于追求高效管理的生存玩家和热衷自动化系统的创造玩家，是Minecraft存储优化的重要工具。

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