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プログラミング
Minecraftでプレイヤーの参加をツイートするbotの作り方
こんにちはさしぐめです。初投稿の今回はマインクラフトとTypeScriptを使ったbotについて書こうと思います。
Twitterアプリを申請する
Developer PortalでTwitterアプリの申請をしましょう。この時、botとして使いたいアカウントで申請するのがベストです。
間違えてメインアカで申請しちゃった場合は、OAuth1.0aを使ってサブアカのトークンを発行しましょう。(手順は割愛)
また、アプリの権限はRead & Write にします(DM権限は使いません)。
APIを用意する
Webhookの受け皿にはCloud Functions for Firebase (実質GCP)を使います。
Herokuでもいいんですが、個人的に
ログが見やすいサーバーレスかつ応答が早いFirestore等と連携できる外出先で確認できるアプリがある
という理由で選びました。
https://firebase.google.com/pricing/
なお、従量制プランを選択する必要があり、処理時間と回数が膨大になると請求される可能性もありますのでご注意ください。
ステップ1: 認証情報を用意
Firebaseプロジェクトを用意して、開発環境を用意します。ここの手順は日々変わるので割愛します。
また、Cloud Functions for Firebaseでは.env ではなくCLIで一つづつ環境変数を設定していきます。
後述するWebhookプラグインはリクエストのヘッダーをカスタマイズできません。仕方なくbodyでパスフレーズを送って認証します。
まずはオレオレパスフレーズを作ります。OAuthでもなんでもないただのパスワードなので、個人用途以外で使わないでください。$ cd functions/
# 32桁のオレオレパスフレーズを生成
$ openssl rand -base64 32
# configに登録
$ firebase functions:config:set minecraft.auth="(オレオレパスフレーズ)"
もっといい生成方法があったら教えてください＞＜
アプリの申請が通ると以下のキーが手に入ります。これらを全部コンフィグに登録します。コンシューマキーコンシューマシークレットユーザのトークンユーザのシークレット
$ firebase functions:config:set twitter.key="(コンシューマキー)"
$ firebase functions:config:set twitter.secret="(コンシューマシークレット)"
$ firebase functions:config:set minecraft.auth=(ユーザのトークン)"
$ firebase functions:config:set minecraft.auth="(ユーザのシークレット)"
# エミュレータ用ファイルを生成
$ firebase functions:config:get > .runtimeconfig.json
{
"twitter": {
"user_secret": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"user_token": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"key": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"secret": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
},
"minecraft": {
"auth": "(オレオレパスフレーズ)"
}
}.runtimeconfig.json がこんな感じになります。これがローカルでテストする時の環境変数代わりになります。
functions/models/AdminConfig.d.tsexport interface AdminConfig {
twitter: {
key: string;
secret: string;
user_token: string;
user_secret: string;
};
minecraft: {
auth: string;
};
}TypeScriptの場合、こんな感じで型を作っておくと自動補完が楽です。
ステップ3: APIのエンドポイントを用意
さあいよいよAPIを作ります。
$ npm i twitter-api-clienttwitter-api-client というライブラリを使います。
FirebaseなのでFirebaseが用意しているfunctions.https.onRequest を使いますが、別にexpressでもいいです。
functions/src/twitter/post.tsimport * as functions from 'firebase-functions';
import { AdminConfig } from '../models/adminConfig';
const config = functions.config() as AdminConfig;
import { TwitterClient } from 'twitter-api-client';
const client = new TwitterClient({
apiKey: config.twitter.key,
apiSecret: config.twitter.secret,
accessToken: config.twitter.user_token,
accessTokenSecret: config.twitter.user_secret,
});
const post = functions.region('asia-northeast1').https.onRequest(async (request, response) => {
if (request.method !== 'POST') {
response.status(405).json({
message: `POSTメソッドを使ってください`,
});
return;
}
const body: {
// マイクラサーバーのplugins/SimpleWebhooks/config.ymlで内容は定義してある
tweet?: string;
// コンフィグで定義
auth?: string;
// テスト用
test?: boolean;
} = request.body;
functions.logger.debug(`Received body: ${JSON.stringify(body)}`);
if (Object.keys(body).length == 0) {
response.status(400).json({
message: `bodyはJSONオブジェクトにしてください`,
});
return;
}
if (body.auth !== config.minecraft.auth) {
response.status(401).json({
message: `認証できませんでした`,
});
return;
}
let tweet = body.tweet;
if (!tweet) {
response.status(422).json({
message: `ツイート本文を指定してください`,
});
return;
}
// testがtrueならツイートはしない
if (body.test) {
response.status(200).json({
message: `テスト成功`,
...body,
});
return;
}
// 以下、Twitter APIと通信する
try {
await client.tweets
.statusesUpdate({
status: tweet,
})
.then(async (apiResponse) => {
// https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/v1/tweets/post-and-engage/api-reference/post-statuses-update
// レスポンスにcreated_atがあればツイート成功
if (apiResponse.created_at) {
response.status(200).json({ message: `ツイート成功`, ...apiResponse });
functions.logger.info(`Successfully tweeted: ${tweet}`);
} else {
response.status(500).json(
apiResponse ?? {
message: `Twitter APIからの応答がありませんでした`,
}
);
}
})
.catch((e) => {
response.status(500).json({
message: `Twitter API呼び出し中のエラー: ${JSON.stringify(e)}`,
});
});
return;
} catch (e) {
response.status(500).json({
message: `その他のエラー: ${JSON.stringify(e)}`,
});
}
return;
});
export default post;
ステップ3: フォルダにまとめる
expressならこんなことしなくて良いですが、Firebaseの書き方だとこうやってエンドポイントを整理します。
functions/src/index.tsconst twitter = require('./twitter');
exports.twitter = twitter;
functions/src/twitter/index.tsexport { default as post } from './post';
こうすることで、エンドポイントが /twitter-post になります。
ステップ4: テストとデプロイ
$ npm run serve
Firebaseのエミュレータが立ち上がり、 http://localhost:5001/(プロジェクト名)/asia-northeast1/twitter-post でテスト可能になります。
curl --location --request POST 'http://localhost:5001/(プロジェクト名)/asia-northeast1/twitter-post' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"tweet": "テストツイート",
"auth": "(オレオレパスフレーズ)",
"test": true
}'
こんな感じのリクエストを送ればテストできます。
$ npm run deploy
デプロイすると https://asia-northeast1-(プロジェクト名).cloudfunctions.net/twitter-post にAPIが公開されます。
マイクラサーバー側の設定
あとはマイクラサーバーからWebhookを送るだけです。
Webhookプラグインを入れる
https://github.com/Akenland/SimpleWebhooks
SimpleWebhooks プラグインを使います。PaperMCの1.16.5で動作を確認しました。
プラグインの設定
$ vi plugins/SimpleWebhooks/config.yml
config.yml webhooks:
join:
twitter-join:
url: https://asia-northeast1-(プロジェクト名).cloudfunctions.net/twitter-post
json:
tweet: "{PLAYER_DISPLAYNAME}が{SERVER_MOTD}に参加しました！"
auth: "(オレオレパスフレーズ)"
こんな感じで、URLと送信するJSONを設定してください。YAMLマジで苦手。
豆知識: Cyberduckなら、サーバー上のファイルをローカルのように編集できます。宗教的こだわりがない場合は例えばVSCodeで開いて編集しましょう。
動作確認
YAMLを保存したら、マイクラサーバー側でwebhookをリロードします。
> webhooks reload
サーバー再起動の必要はなく、このコマンドを実行するだけです。
プレイヤーが参加すると、Firebaseの管理画面にログが出るはずです。
.sasigumeが自由にサバイバル！に参加しました！#mc_asobinon 参加方法はこちら→ https://t.co/N1cU2977TQ— アソビノン - 誰でも編集できる攻略サイト (@asobinon) July 23, 2021
うちのサーバーではこんな感じでツイートしています。
---
以上、マイクラサーバーと連携するbotの作り方でした。
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プログラミング
4200000000Hzでゴリ押す！！！(1)
何でもかんでもアルゴリズムとマシンパワー（主にCPU）でゴリ押します。そういう企画です。
「AtCoder水下位競プロerである私ならこういう思考をするぞ」っていうのを書きます（個人の意見ですが）。
2021年 東京大学(理系) 数学 問4(4)初回は東大の入試問題をやります。この問題をパワーでゴリ押すのは \(O(1)\) 番煎じになりますが、気にしないことにします。
実はこれ春休みの帰省中に数人で集まって解いた問題の一つで、僕だけパワーで解決しようとしてました。
問題\({}_{2021}C_{37}\bmod 4\) を求めよ。
本来はいろいろと前置きがあって、それを利用して引数を落として計算するんですが、そんなの私には分かりません。
さて、この問題をどうやって解いてやりましょうか。
解法1\({}_{2021}C_{37}\) を求める
で、問題は \({}_{2021}C_{37}\) がでかすぎることです。どの程度か簡単に見積もってみましょう。
$$
\begin{aligned}
{}_{2021}C_{37}
&=\frac{2021 \times \dots \times 1985}{37 \times \dots \times 1} \\
&>\left(\frac{1985}{37}\right)^{37} \\
&>2^{212.58}
\end{aligned}
$$
困りました。これでは128ビット符号付き整数(→GCCの__int128、C++ Boostのint128_t、Rustのi128など)でも収まらず、直接計算するのは厳しいです。
十分な長さの固定長整数型や多倍長整数を利用すれば出来ないこともないので一応やってみましょう。
Pythonのint型は多倍長なので何食わぬ顔で書けば実装できます。
n = 2021
r = 37
MOD = 4
ans = 1
for i in range(min(r, n - r)):
ans = ans * (n - i) // (1 + i)
print(f'{n}C{r} = {ans}')
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {ans % MOD}')
実行結果は次のようになりました。
2021C37 = 10549453167137272405699426118445044729600037976073052501105621045645733312800275
2021C37 % 4 = 3
な、成程……！
$${}_{2021}C_{37}=10549453167137272405699426118445044729600037976073052501105621045645733312800275$$
なんだ……！そして \(10549453167137272405699426118445044729600037976073052501105621045645733312800275\) を \(4\) で割ったあまりは \(3\) なんだ……！
多倍長整数での \(N \times M\) および \(N / M\) \((N\gg M)\) が \(O(\log N \log\log N)\) で計算できる（例えばFFTとNewton-Raphson法で実装）という仮定のもとで、
この方法による \({}_{n}C_{r} (r \leq n/2)\) の計算量は大きめに見積もると、
$$
\begin{aligned}&
O(\log {}_{n}C_{1} \log\log {}_{n}C_{1})
+ \dots + O(\log {}_{n}C_{r} \log\log {}_{n}C_{r}) \\
=& O(\log n \log\log n) + \dots + O(\log n^r \log\log n^r) \\
=& O(r^2 \log n \log\log n)
\end{aligned}
$$
となります（この評価は割とガバガバですが）。
解法2\({}_{n}C_{r}=\dfrac{{}_{n}P_{r}}{r!}\) とオイラーの定理を利用する
\({}_{2021}C_{37} \bmod 4\) を計算しようと思ったらこの方法が一番に思いつきました。
オイラーの定理は、競技プログラミング界隈では常識であるところのフェルマーの小定理の一般化です。
この定理は次のようなものです。
\(m\) 以下の正の整数のうち \(m\) に互いに素であるものの個数を \(\varphi(m)\) とする（言い換えれば、\(\varphi(m)=|\{n ; \gcd(m,n)=1, 1 \leq n \leq m\}|\)）。
\(a\) と \(m\) が互いに素であるとき、
$$a^{\varphi(m)} \equiv 1 \pmod{m}$$
これの何が嬉しいって、分子 \(a\) と分母 \(b\) を \(\bmod m\) で別々に計算できるので、オーバーフローさせずに固定長整数型で計算できます。
そして分子に \(\bmod m\) における分母の逆元 \(b^{-1}\) を掛ける事によって求めることが出来ます。できるはずでした。
しかしよーく考えてみましょう。\({}_{2021}P_{37},37! \pmod{4}\) っていくつになるでしょうか？
……そうです。\(0\) になります。\(0\) に何掛けたって \(4\) で割ったあまりが \(1\) になることはありません。
すなわち、\(b \equiv 0\) の逆元 \(b^{-1}\) なんてものは存在しないので、この方法は使えません。
\({}_{2021}C_{37} \bmod (10^9+7)\) であれば求められるんですけどね……
解法2'ただこれを回避する方法があります。
$${}_{n}C_{r}=\frac{a}{b},a={}_{n}P_{r},b=r!$$
とします。ここで、
$$
\begin{aligned}
a &=2^{\alpha_0} \times 3^{\alpha_1}
\times 5^{\alpha_2} \times 7^{\alpha_3} \times \dots \\
b &=2^{\beta_0} \times 3^{\beta_1}
\times 5^{\beta_2} \times 7^{\beta_3} \times \dots
\end{aligned}
$$
のように素因数分解し、約分することで
$$
{}_{n}C_{r}=\frac{a}{b}
=2^{\alpha_0-\beta_0} \times 3^{\alpha_1-\beta_1}
\times 5^{\alpha_2-\beta_2} \times 7^{\alpha_3-\beta_3} \times \dots
$$
として計算することができます（\({}_{n}C_{r}\) は整数であるから、任意の \(i\) について \(\alpha_i \geq \beta_i\) が成り立つ）。
実際にこれを実装してみました。
from collections import defaultdict
n = 2021
r = 37
MOD = 4
spf = list(range(n + 1))
for i in range(2, n + 1):
if spf[i] != i:
continue
for j in range(i * 2, n + 1, i):
if spf[j] == j:
spf[j] = i
pf = defaultdict(lambda:0)
for i in range(min(r, n - r)):
m = n - i
while m > 1:
pf[spf[m]] += 1
m //= spf[m]
m = 1 + i
while m > 1:
pf[spf[m]] -= 1
m //= spf[m]
ans = 1
for p, v in pf.items():
ans *= pow(p, v, MOD)
ans %= MOD
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {ans}')
結果は当然解法1と同じく3です。
各自然数を \(O(\sqrt{n})\) で素因数分解して全体 \(O(r \sqrt{n})\) で求める方法もありますが、\(r \fallingdotseq n/2\) の場合も想定して、エラトステネスの篩と同様の前計算 \(O(n \log\log n)\) でSPF（Smallest Prime Factor）配列を求め、一つの自然数の素因数分解は \(O(\log n)\) で、全体 \(O(n \log\log n + r \log n)\) でできるようにしました。
全体の計算量は、\(O(n \log\log n + r \log n)\) です。
東大の問題の場合 \(r\) が小さいので微妙ですが、\(r \fallingdotseq n/2\) の場合はこちらのほうが早そうです。
解法3パスカルの三角形を使う
今回の大本命です。
解法2では計算途中で \(4 \equiv 0\) で掛けたり割ったりするから計算できなかったのが悪いので、いっそのこと足し算だけで求めてしまおうという考え。
$$
{}_{n}C_{r}=\begin{cases}
0 &(n<r) \\
1 &(r=0) \\
{}_{n-1}C_{r} + {}_{n-1}C_{r-1} &(\text{otherwise})
\end{cases}
$$
この漸化式を使えば解けます。軽く証明してみましょう。
$$
\begin{aligned}
{}_{n-1}C_{r} + {}_{n-1}C_{r-1}
&=\frac{(n-1)!}{(n-r-1)!r!}+\frac{(n-1)!}{(n-r)!(r-1)!} \\
&=\frac{n-r}{n-r}\frac{(n-1)!}{(n-r-1)!r!}
+\frac{r}{r}\frac{(n-1)!}{(n-r)!(r-1)!} \\
&=(n-r)\frac{(n-1)!}{(n-r)!r!}+r\frac{(n-1)!}{(n-r)!r!} \\
&=\frac{n!}{(n-r)!r!}={}_{n}C_{r} \\
\end{aligned}
$$
ではこれを実装します。
実装1: 再帰関数
漸化式と言えば再帰ですよね。見たまんま実装できるので良いと思います。
n = 2021
r = 37
MOD = 4
def comb(n, r, mod):
if n < r:
return 0
elif r == 0:
return 1
else:
return (comb(n - 1, r, mod) + comb(n - 1, r - 1, mod)) % mod
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {comb(n, r, MOD)}')
でもちょっと待ってください。これ、comb関数の呼び出し回数どうなると思います？
$$
\operatorname{call}(n,r)=\begin{cases}
1 &(n<r) \\
1 &(r=0) \\
\operatorname{call}(n-1,r) + \operatorname{call}(n-1,r-1) + 1 &(\text{otherwise})
\end{cases}
$$
として定義した \(\operatorname{call}(n, r)\) 回になるんですよ。つまり少なくとも \({}_{n}C_{r}\) より大きい回数呼び出されます。
大きく見積もれば \(O(2^n)\)。\(n=2021\) で、実行していい計算量ではありません。
実装2: メモ化再帰
上の実装の問題点は、\({}_{n}C_{r}\) を計算するために、\({}_{n-x}C_{r-y}\) の計算を \({}_{x}C_{y}\) 回もしてしまっているということです。
ここで、メモ化という手法を取ることによって、各 \((x,y)\) に対して \({}_{n-x}C_{r-y}\) を \(1\) 回のみ計算すれば良いようにすることができます。
from sys import setrecursionlimit
setrecursionlimit(3000)
n = 2021
r = 37
MOD = 4
memo = [[None] * (r + 1) for _ in range(n + 1)]
def comb(n, r, mod):
if n < r:
return 0
elif r == 0:
return 1
elif memo[n][r] != None:
return memo[n][r]
else:
memo[n][r] = (comb(n - 1, r, mod) + comb(n - 1, r - 1, mod)) % mod
return memo[n][r]
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {comb(n, r, MOD)}')
コードを見ればそう難しい話ではないですね。単に二次元配列に計算済みの値を保存して、計算済みならば保存した値を返すようにしているだけです。
計算量は \(O(nr)\) ですが、空間計算量も \(O(nr)\) なのが痛いところです。
実装3: 動的計画法
動的計画法とは、問題を部分問題に分割し、自明な部分問題から遷移していって元の問題を解く手法です。
メモ化再帰もこれに含まれますが、単純再帰は含まれません（動的計画法の要件に計算結果の記録が含まれるため）。
ここでは、ボトムアップに（すなわち、自明な部分問題から順に）求める方法を指します。
パスカルの三角形の \(0\) 行目から \(n\) 行目まで順番に埋めていくイメージですね。
n = 2021
r = 37
MOD = 4
dp = [[0] * (r + 1) for _ in range(n + 1)]
dp[0][0] = 1
for i in range(1, n + 1):
dp[i][0] = 1
for j in range(1, r + 1):
dp[i][j] = (dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - 1]) % MOD
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {dp[n][r]}')
これもやはり \(O(nr)\) です。
実装3': SIMD
普通に順次計算すると1クロックで1命令で、計算が終わってまた1命令出すんですが、その1命令に複数のオペランドに対する同一の演算を詰め込むことができます。これがSIMDです。
ベクトルの足し算や内積などが一番よく利用されている例だと思います。
さて、PythonでもSIMDをすることができます。
Numpyというライブラリを利用することで、配列同士の和を取ったりでき、自動でSIMDを使うようになります。内部的に PADDB 命令とかを出してるんでしょうね。
import numpy as np
n = 2021
r = 37
MOD = 4
dp = np.zeros((n + 1, r + 1), np.int8)
dp[0, 0] = 1
for i in range(1, n + 1):
dp[i, 0] = 1
dp[i, 1:] = (dp[i - 1, 1:r + 1] + dp[i - 1, 0:r]) % MOD
print(f'{n}C{r} % {MOD} = {dp[n, r]}')
定数倍の高速化なので、計算量は変わらず \(O(nr)\) です。なお、この条件 \((n,r)=(2021,37)\) だとこっちのほうが遅くなりましたが、\((n,r)=(20000,1000)\) とかにするとめちゃめちゃ高速化できます。
まとめ答えは \(3\) です。
\(n,r\) がともに大きくなった場合は解法2'が最も高速で、\(O(n \log\log n + r \log n)\) で解けます。
高速素因数分解は覚えとけ。
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プログラミング
Minecraftサーバ リモート制御サイトの制作
プログラミングを始めた頃に構築した、Minecraftサーバのリモート制御ツールの開発体験記です。（※この記事はブログからの転用です。）Minecraft っていいよねMinecraft って、複数人でプレイすると沼ですよね。
今や大陸内には高速道路が広がり、複数の大陸間には水上橋が建築されています。（やばすぎ）
ある日、Minecraft のサーバ管理者になった最初はローカルでサーバを建ててプレイしていましたが、
プレイヤーがどんどん増えてきたため、Google Cloud Platform（GCP）でサーバを立てることにしました。
これが、「情クラ！」という Minecraft サーバの誕生のきっかけです。
いつどこでも Minecraft サーバで遊べる環境が完成しましたが、しかし1つ大きな問題が発生しました。
Google Cloud Platform（GCP）が、まだ365日無料トライアルだった頃の話です。
当時は n1-standard-1 プラン（仮想 CPU 数: 1, メモリ: 3.75 GB）を使用していたため、大人数が長時間プレイしていると動作がもっさりしてくるのです。
サーバ管理者だった私は、毎度 SSH 接続してサーバを再起動していました。
ですがここは、ぜひ技術の力で課題解決をしよう！ということで、Minecraftサーバを誰でも簡単に制御できる、Webアプリケーションを作成することになりました。まずは完成品をどうぞ
最初に実装したのは、「ホーム」のお知らせ機能と「サーバ状況」の機能です。
モバイルファーストのデザインですが、レスポンシブ対応させています。
ホーム: プレイヤーが自由に建築報告を投稿することができますサーバ状況: サーバの起動・停止状況やオンラインメンバーを確認できますここで、少し技術的な話をしましょう一応そういうブログ（ ？）なので、今回 Minecraft サーバと連携したノウハウについて記述しておきます。
Minecraft サーバでは、ある特定のパケットを受け取ると、現在のサーバのステータスを返す機能が搭載されています。
これは、Minecraft のマルチサーバ 一覧画面などで使用されています。
まず、クライアント側が Handshake パケットを送信します。（以下 wiki の情報）
さらに続けてリクエストパケットを送信します。その応答パケットとして、サーバが以下のようなJSONを返します。{
"version": {
"name": "1.16.1",
"protocol": 47
},
"players": {
"max": 12,
"online": 5,
"sample": [
{
"name": "minecraft_name",
"id": "4566e69f-c907-48ee-8d71-d7ba5aa00d20"
}
]
},
"description": {
"text": "Hello world"
},
"favicon": "data:image/png;base64,<data>"
}また、このパケットを送信するためのライブラリとして、今回は以下のPHPライブラリを使用しました。
PHP-Minecraft-Query https://github.com/xPaw/PHP-Minecraft-Query実装した機能あまり技術的な話をすると長くなっちゃいそうなので、次に行きます。
他に実装した機能も紹介します。
ピクチャ: プレイヤーが自由に画像を投稿することができますオンラインユーザ: ホワイトリストに登録されたプレイヤーが表示され、サーバに入っているかどうかがわかります起動・停止: サーバをしばらく利用しない場合は、GCP課金対策のためにサーバを切ることができます再起動: Minecraft サーバを再起動させることができますバックアップ実行: Minecraft サーバのバックアップを作成します（毎日5:00に定期実行されます）バックアップ履歴: バックアップ履歴の一覧を表示します情クラマップ: 情クラワールドの建築物紹介が載っています情クラ！公式アプリ: 公式アプリへのリンクですみんなログインしよう今回サーバのコントロール機能が Web に公開されるので、ログイン機能を実装する必要があります。全員 Google アカウントを持っていたので、Firebase Authentication を使って Google ログインを実装します。
以下の公式ドキュメントを読むとよくわかりますよ（雑）
Firebase Authentication（Google） https://firebase.google.com/docs/auth/web/start?hl=jaマイクラサーバのバックエンドはどうなってるの？Minecraft サーバでは、Node.js + TypeScript でAPIを構築しています。
以下は Minecraft を起動するルーティングの一部抜粋です。// --- Start Server ------------------------------------------------------------
router.post('/api/run/start', (req: express.Request, res: express.Response) => {
const schema = Joi.object({
user: Joi.string().required(),
})
const validation = schema.validate(req.body)
if (validation.error) {
post("不正なリクエストを拒否しました", "ユーザ固有IDが設定されていないリクエストが送信されました", 3)
res.status(400).send('Bad request')
return
}
statusAsync(req.body.user)
.then(() => {
startAsync(req.body.user)
.then(() => {
res.send('Success')
})
.catch((err) => {
if (err == 'failed due to run interval')
post("起動コマンドを拒否しました", "前回の処理の実行から" + process.env.WAIT_SECONDS_FROM_LAST_PROCESS + "秒経過していないため、コマンドを拒否しました。", 2)
else
post("起動コマンドを拒否しました", "サーバが既に起動しているため、起動コマンドを拒否しました。サーバとの同期ができていない恐れがあります。[Err: startAsync()]", 2)
res.status(400).send('Bad request')
})
})
.catch(() => {
post("起動コマンドを拒否しました", "既に起動しているため、起動コマンドを拒否しました。サーバとの同期ができていない恐れがあります。[Err: statusAsync()]", 2)
res.status(400).send('Bad request')
})
})
// -----------------------------------------------------------------------------軽く説明していきます。
まず、Joi という npm パッケージを利用して、送信されたクエリパラメータなどのバリデーションを行います。
そして、post( ) という関数がありますが、これはサーバのエラーなどを Discord のサーバに通知するための関数として用意してあります。
server.jar は screen 上で走らせているのですが、screen の二重起動にならないように初めに起動してもよいかのチェックも行っています。
また、実行系はシェルにまとめてあります。#!/bin/bash
JARFILE=/home/jokura_server/minecraft/server.jar
MEM=15000M
cd `dirname $0`
screen -UAmdS minecraft java -server -Xms${MEM} -Xmx${MEM} -jar ${JARFILE} nogui上記のファイルは、起動用のシェルです。
他にも再起動用やバックアップ用などのシェルも用意してあります。（下記は 再起動用）#!/bin/bash
WAIT=30
STARTSCRIPT=/home/jokura_server/minecraft/start.sh
SCREEN_NAME='minecraft'
screen -p 0 -S ${SCREEN_NAME} -X eval 'stuff "say '${WAIT}'秒後にサーバを再起動します\015"'
screen -p 0 -S ${SCREEN_NAME} -X eval 'stuff "say すぐに再接続可能になるので、しばらくお待ち下さい\015"'
sleep $WAIT
screen -p 0 -S ${SCREEN_NAME} -X eval 'stuff "stop\015"'
while [ -n "$(screen -list | grep -o "${SCREEN_NAME}")" ]
do
sleep 1
done
$STARTSCRIPT今現在の 情クラ！今は残念ながら、Webサービスを終了しています。
（Minecraft の活動自体はしています！）
2021年4月から、Minecraft サーバを別のメンバーが自宅サーバで建ててくれることになりました。
やはり GCP などの従量課金制のサーバで運用するには、かなり気を使ってしまうので正直解放されました。
かといって、情クラ！での活動はまだまだ続けていく予定なので、ぜひこのブログでも活動を共有していけたらなと思います！
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