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简介：ElevatorSimulation 是一份面向Java初学者与调度算法学习者的摩天大楼电梯系统仿真代码包，围绕单向/双向、观光、高速与消防等电梯类型，以及FCFS、最近楼层优先、最少行程时间、预测调度和多梯群控等策略展开，可用于课程实验、毕业设计选题和面向对象练手。压缩包共75个文件、约70KB，以25个Java源码为核心，配合13个XML配置及prefs、txt等工程与说明文件，覆盖电梯状态、乘客呼叫、客流生成、调度器和楼宇管理等模块，并通过单一流量生成器构造随机请求，便于在受控规模下复现实验、观察不同策略的结果差异。已有403人学习，读者可据此理解乘客请求建模、电梯状态流转与算法评估方法，借助现有类骨架比较等待时间与运行效率，积累Java数据结构与算法落地经验。

1. 从早高峰的 47 秒等待说起：这套 Java 电梯仿真到底在算什么

某栋 40 层写字楼，早高峰从一层到 28 层平均要等 47 秒，物业坚持说电梯没问题，厂家说配置合规——最后能拿上台面说话的，只有一张按秒算出来的候梯时间分布图。ElevatorSimulation 就是干这件事的：一套用 Java 写的摩天大楼垂直交通仿真工程，把楼宇、轿厢、乘客建成可计算对象，用离散事件时钟把八个高峰小时压缩成几十秒跑完，输出平均候梯时间、P95 等待、5 分钟输送能力和能耗代理指标。它不画电梯上下跑的小动画，核心价值是让单轿厢、双层轿厢、空中大堂穿梭梯这些不同电梯类型，和 FCFS、LOOK、目的层派梯这些调度算法，在同一组客流下打出可比的分数。适合做梯控联调的工程师、要交课程设计的学生，以及想验证分区方案到底省不省时间的人。

2. 拆开工程结构：楼宇模型、轿厢状态机与离散事件时钟

拿到一个仿真工程，最先看的不是入口类，而是它怎么表达时间。电梯仿真的所有坑几乎都埋在时间语义里：开关门用秒还是用 tick、乘客上下车算不算占用、轿厢到达同一时刻的多个事件谁先执行。这一章先把对象模型和时钟拆开，再跑通第一条命令。

2.1 三类核心对象：Building、Elevator、Passenger 各自背什么状态

工程按sim.model、sim.core、sim.dispatch、sim.stats、sim.scenario分包，模型层只有三个主角。Building持有楼层列表、层高、分区（zone）、空中大堂换乘点以及电梯组（ElevatorBank）；每个ElevatorBank是若干台参数相同的轿厢，共享一个派梯器。Elevator记录绝对高度位置、速度、方向、门状态、轿内乘客和选层队列。Passenger只记录时间线和起讫层。

先把乘客写对，后面所有指标才有出处：

public final class Passenger { public enum Status { WAITING, RIDING, ARRIVED, ABANDONED } final long id; final double arriveTime; // 进入候梯厅的时刻，单位 s final int origin; final int dest; final double weightKg; // 用于按载重而不是按人头限员 double assignTime = Double.NaN; // 被派梯器分配给某台轿厢 double boardTime = Double.NaN; // 最后一步踏入轿厢的时刻 double alightTime = Double.NaN; // 完全离开轿厢的时刻 int servedByCar = -1; int legs = 1; // 有空中大堂换乘时会变成 2 Status status = Status.WAITING; boolean isTimelineComplete() { return !Double.isNaN(arriveTime) && !Double.isNaN(alightTime); } }

这里有两个刻意的选择。assignTime和boardTime分开记，是因为派梯策略的差异往往体现在“叫了车但车没来”这段，而不是在轿厢里；只统计乘梯时间会得出“所有算法差不多”的错误结论。用weightKg而不是人数限员，是为了让 1000kg/13 人和 1600kg/21 人这两种常见规格在同一套代码里可比；超载判定按重量走，人数只作为辅助展示。

轿厢的状态机则要挡住“瞬移”这个经典翻车点：

public final class Elevator { public enum State { IDLE, ACCEL, CRUISE, DECEL, DOOR_OPENING, DOOR_OPEN, DOOR_CLOSING } final int id; final ElevatorSpec spec; // vMax、aMax、额定载重、开门/关门/停留时间 double positionM; // 以一层厅门地坎为 0 的绝对高度，不是楼层号 double velocity; // m/s，向上为正 Direction dir = Direction.NONE; State state = State.IDLE; final List<Passenger> onboard = new ArrayList<>(); final TreeSet<Integer> carCalls = new TreeSet<>(); // 轿内选层，天然有序 double loadKg() { return onboard.stream().mapToDouble(p -> p.weightKg).sum(); } boolean canAccept(Passenger p) { return loadKg() + p.weightKg <= spec.ratedLoadKg(); } }

positionM用米而不是楼层索引，是因为层高 3.5m 和 4.2m 的楼，加速度对行程时间的影响完全不同；用楼层号做单位会把运动学抹平。carCalls用TreeSet而不是ArrayList，是给 LOOK 类算法留的：顺向经过的层天然按序遍历，不用每次排序，也顺手规避了HashMap迭代顺序导致的不可复现。

2.2 时间推进：固定 tick 与离散事件，怎么选

市面上的课程设计大多用固定 tick：每 10ms 推进一次，所有轿厢更新位置。写法简单，但在电梯场景里有两个硬伤。一是精度浪费——开关门 1.2 秒要跑 120 次循环，四十层楼三十台梯跑一天客流，纯空转就够喝一壶；二是事件对齐——乘客到达、门到位、超时取消这些时刻并不落在 tick 边界上，四舍五入之后等待时间会出现系统性偏差，几秒钟的误差在 P95 上会被放大。

这套工程走离散事件：事件按时间进优先队列，时钟直接跳到下一个事件。第一个坑是同一时刻的多个事件顺序不确定，解决办法是给每个事件编一个单调递增的序号做二级排序：

public final class EventLoop { private record Event(double time, long seq, Runnable action) {} private final PriorityQueue<Event> queue = new PriorityQueue<>( Comparator.comparingDouble(Event::time).thenComparingLong(Event::seq)); private double now = 0.0; private long seq = 0L; public double now() { return now; } // delay <= 0 也允许，但会走同一时刻队列，靠 seq 保证 FIFO public void schedule(double delay, Runnable action) { queue.add(new Event(now + Math.max(0.0, delay), seq++, action)); } public void run(double endTime) { while (!queue.isEmpty()) { Event e = queue.peek(); if (e.time() > endTime) break; // 不允许越过仿真终点 queue.poll(); now = e.time(); e.action().run(); } now = endTime; } }

三个参数值得说清楚。endTime是硬边界，越过终点的事件一律丢弃，否则“最后一名乘客上电梯之后”的收尾事件会把统计窗口拉长。Math.max(0.0, delay)把负延迟压成 0，防止某个模型算错时间把时钟往回拨，这类错误一旦发生就是死循环。seq保证同一时刻先安排的事件先执行——门开完再上客，而不是上客完再开门，顺序反了会直接让所有候梯时间归零。

提示：比较时间不要用==。如果某个模型要判断“两事件是否同时”，用Math.abs(a - b) < 1e-9这种容差写法，浮点累加之后的相等判断靠不住。

2.3 第一次跑通：配置文件、命令行和输出目录

模型和时钟就位之后，工程用一份 JSON 描述场景。常见做法是把楼宇、电梯组、客流模式、派梯策略四块分开写，改方案时只动其中一块：

{ "name": "up-peak-40f", "building": { "floors": 40, "floorHeightM": 4.0, "population": 1600, "skyLobbyFloors": [] }, "banks": [ { "id": "low", "servesFloors": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], "cars": 6, "ratedLoadKg": 1600, "vMax": 2.5, "aMax": 1.0, "doorOpenS": 1.2, "doorCloseS": 1.4, "dwellS": 3.5, "dispatcher": "LOOK" } ], "traffic": { "pattern": "UP_PEAK", "percentPopulationPer5Min": 12.0, "startS": 0, "endS": 3600 }, "seeds": [20240501] }

字段含义：servesFloors决定这个梯组能停哪些层，分区方案就是改这一个数组；population是总人数，配合percentPopulationPer5Min换算出到达率，常见取值 10~15 对应重度早高峰；dispatcher是字符串到派梯器实现的映射键，后面加策略只要往注册表里塞一行。

跑起来就两步：

# 打包，跳过测试是为了先看结果，正式跑实验前务必把测试跑一遍 mvn -q -DskipTests package # 单场景：指定场景文件、随机种子、输出目录 java -jar target/elevator-sim.jar \ --scenario scenarios/up-peak-40f.json \ --seed 20240501 \ --out out/up-peak-40f

--seed必须显式传，工程内部不允许出现无参new Random()，这个约束后面排查不可复现问题时会救命。--out目录下会落三个文件：summary.csv（每场景一行汇总指标）、passengers.csv（每人一条时间线）、events.log（可选的调度事件流，只在传--trace时生成）。调算法时先看passengers.csv，比看汇总值有用得多——分布形状不对，均值再漂亮也没意义。

3. 电梯类型与调度算法：从 SCAN 到目的层派梯

同一栋楼里，穿梭梯、低区客梯、货梯的运行约束根本不是一回事，把它们塞进同一个派梯器是很多仿真失真的源头。这一章先按电梯类型划清边界，再给五种派梯策略的最小实现，最后落到参数怎么填。

3.1 先分清电梯类型，别拿货梯参数跑客梯场景

工程里用ElevatorSpec描述类型差异，主要区分维度是停站集合、速度、载重和是否允许换乘。常见的几类：

选型时最容易翻车的是双层轿厢：它只能服务成对的楼层，一层是奇数层另一层是偶数层，配置里必须给servesFloors写成[[1,2],[3,4],...]这种配对形式，而不是平铺的楼层数组。分区方案里如果低区是 1~10 层、高区 11~40 层，双层轿厢的配对就会在分区边界断掉，这时候要么调整分区边界，要么给边界层单独配一台单层梯。

3.2 五种派梯策略的最小实现

派梯器统一成一个接口，输入一次呼叫和当前所有轿厢的快照，输出选中的轿厢。策略之间只换实现，不动模型层：

public interface Dispatcher { // call：呼叫楼层、方向、发起时刻；bank.cars() 返回不可变快照 Optional<Elevator> select(ElevatorBank bank, Call call, double now); }

LOOK（顺向截梯）是最常用的基准策略，核心是“同向且还没越过呼叫层的车里挑成本最低的，没有就挑空闲车里最近的”：

public final class LookDispatcher implements Dispatcher { private static final double STOP_PENALTY_S = 6.0; // 一次中途停靠的平均代价 @Override public Optional<Elevator> select(ElevatorBank bank, Call call, double now) { Elevator best = null; double bestCost = Double.MAX_VALUE; for (Elevator car : bank.cars()) { if (!car.serves(call.floor())) continue; double dist = Math.abs(car.positionM - bank.heightOf(call.floor())); double cost; boolean sameDirection = car.dir() == call.direction(); boolean willPass = sameDirection && ( (call.direction() == Direction.UP && car.positionM <= bank.heightOf(call.floor())) || (call.direction() == Direction.DOWN && car.positionM >= bank.heightOf(call.floor()))); if (car.state() == Elevator.State.IDLE) { cost = dist / car.spec().vMax(); // 空车：纯运行时间 } else if (willPass && car.canAccept(call)) { cost = dist / car.spec().vMax() + car.pendingStopsBefore(call.floor(), call.direction()) * STOP_PENALTY_S; } else { cost = dist / car.spec().vMax() + 30.0; // 反向或满载：加重惩罚 } if (cost < bestCost) { bestCost = cost; best = car; } } return Optional.ofNullable(best); } }

STOP_PENALTY_S是这套代码里最需要按楼调的量。6 秒对应的是“减速进站 + 开门 + 3 人上下 + 关门”的中位值，层高 4m、速度 2.5m/s 的楼里这个数合适；4.0m/s 的高区梯因为减速段更长，实际代价接近 7~8 秒，调小了会让派梯器过度乐观地认为“顺路带一脚不费事”。+30.0是反向惩罚，不是物理量，它的作用是让空闲车永远比反向车优先，避免出现“车刚过站还回头接人”的鬼故事。

目的地派梯（destination dispatch）的差别在入口：乘客在厅外先输入目的层，派梯器按目的层分组，把同组乘客塞进同一台车，停站数因此下降：

public final class DestinationDispatcher implements Dispatcher { @Override public Optional<Elevator> select(ElevatorBank bank, Call call, double now) { // call 里带 destFloor，先映射到目的层所属的“停站簇” int cluster = call.destFloor() / 4; // 每 4 层一簇，可在配置里改 return bank.cars().stream() .filter(c -> c.serves(call.floor()) && c.serves(call.destFloor())) .filter(c -> c.assignedClusters().contains(cluster) || c.assignedClusters().isEmpty()) .filter(c -> c.canAccept(call)) .min(Comparator.comparingDouble(c -> c.projectedDelaySeconds(call, now))); } }

簇宽是关键参数：4 层一簇意味着一次停靠能覆盖 4 个目的层，停站数下降约三成；簇太宽会让乘客在轿厢里绕路，全程时间反而上升。projectedDelaySeconds需要模拟“把这次呼叫插入现有路线后，车上已有乘客的延误增量”，工程里给了一个简化实现，只算新增停站数与绕行距离，够用来比较策略优劣。

除了这两种，FCFS（先到先服务，谁先叫谁上）、SSTF（最近车优先）、ETA（预估到达时间最小）也各有一个实现类。经验是：低层数、低客流时 SSTF 表现不差且实现最省事；层数上到 25 层以上、客流超过 10%/5min，LOOK 和目的地派梯的差距才拉开。

3.3 运动学参数：速度、加速度、开关门时间怎么填才不飘

参数填错，算法比不出高低。下面这张表是工程里ElevatorSpec的字段，取值区间来自常见配置：

有一个反直觉的点值得单独说：层高 4m、加速度 1.0 m/s² 时，轿厢加速到 2.5m/s 需要 3.125m，减速又要 3.125m，两者相加 6.25m 已经超过层高。也就是说单层运行时它根本到不了额定速度，实际是三角形速度曲线。这意味着把vMax从 2.5 调到 4.0，在低区短程场景里对行程时间的改善接近于零，反而会让派梯器误判“这台车很快”。我在标定阶段会先跑一组纯运行测试，输出每层的实测行程时间，和公式对不上就说明速度曲线实现有问题。

注意：dwellS设成 0 是很多人为了“加快仿真”干的蠢事。停留时间归零会让同一时刻堆积大量事件，看起来只是数字变小，实际上把开关门竞争、超载拒绝这些行为全抹掉了，结论完全不可用。

3.4 分区与空中大堂：高层建筑的分组策略

40 层以上基本都要分区：低区、中区、高区各一组梯，每组只停本区。分区数是权衡——区数多了每组停站少、行程快，但换乘次数上升、每组的井道利用率下降。工程里给的默认规则是按“每组服务的总人数 / 每组 5 分钟输送能力”来试，先跑 2 区、3 区、4 区三个方案，看哪个的 P95 候梯时间最低。

空中大堂是另一层结构：穿梭梯把人从首层批量送到 20 层或 30 层的空中大堂，再换乘本区电梯。模型上，乘客的legs变成 2，第一段的终点是空中大堂，第二段从大堂出发。统计时必须把两段合并成一次“全程时间”，否则会把换乘等待重复计算或者直接漏掉：

// 换乘场景下，全程时间 = 第二段到达 - 第一段出发，中间的大堂等待必须计入 double journeyTime = passenger.legs == 2 ? secondLeg.alightTime - firstLeg.arriveTime : passenger.alightTime - passenger.arriveTime;

穿梭梯的客流不是泊松：它跟着本区电梯的发车节奏走，一班车到站会带来十几个人同时涌向本区梯厅。工程里用“批量到达”模式处理，traffic.pattern设成SKY_LOBBY，到达时间按穿梭梯的到站时刻加一个小的抖动分布生成。这个细节不做，空中大堂方案在仿真里会显得异常美好，因为模型把本区梯厅的瞬时拥堵平滑掉了。

4. 指标统计与场景回放：把“感觉慢”变成可比较的数字

算法改完，得有一组数能证明改好了。这一章把指标定义、客流生成和批量实验串起来，重点是让不同策略的对比站得住脚。

4.1 乘客时间线：五个时间戳决定所有指标

所有指标都从乘客的时间戳里算，不另设计数器，这样口径永远一致：

百分位不能拍脑袋取，要用排序后线性插值：

public static double percentile(List<Double> sorted, double p) { if (sorted.isEmpty()) return Double.NaN; double idx = (sorted.size() - 1) * p; // p 取 0.95 int lo = (int) Math.floor(idx); int hi = (int) Math.ceil(idx); if (lo == hi) return sorted.get(lo); return sorted.get(lo) + (idx - lo) * (sorted.get(hi) - sorted.get(lo)); }

一个容易忽略的点：长等待乘客如果一直没上电梯，boardTime是NaN，直接过滤会让 P95 变好看。正确的做法是给等待设一个放弃阈值（常见 90 或 120 秒），超时标ABANDONED，统计时把他们的等待时间按阈值计入分母。这批人是体验最差的，删掉他们等于自欺欺人。

4.2 客流生成：泊松到达与四种客流曲线

客流用泊松过程生成，到达间隔服从指数分布，用逆变换法一行就够：

public List<Passenger> generate(TrafficSpec spec, Random rnd) { List<Passenger> out = new ArrayList<>(); double lambda = spec.population() * spec.percentPer5Min() / 100.0 / 300.0; // 人/秒 double t = spec.startS(); long id = 0; while (true) { // 逆变换：-ln(U)/lambda，U 必须落在 (0,1]，nextDouble 可能返回 0 double u = 1.0 - rnd.nextDouble(); t += -Math.log(u) / lambda; if (t > spec.endS()) break; out.add(buildPassenger(id++, t, spec, rnd)); } return out; }

percentPer5Min是行业里描述客流强度的习惯单位，12 表示每 5 分钟有总人数 12% 的人进入系统，换算成秒级到达率就是除以 300。四种典型模式在buildPassenger里分叉：UP_PEAK九成以上从首层进、目的层均匀分布；DOWN_PEAK反过来；INTERFLOOR起讫层都在中间层随机；TWO_WAY上下各半。目的地层不要用均匀分布，实际楼宇里 5~8 层的到访密度明显更高，工程里用一个可配置的权重表，默认给首层附近的办公层加权。

4.3 批量实验与 CSV 导出

单次运行的数字不算数，同一配置换 30 个种子跑出来的均值和置信区间才算。批量跑的时候种子必须由外层显式给出，内层所有随机源都从这一个种子派生：

public static void main(String[] args) { Scenario scenario = ScenarioLoader.load(Path.of(args[0])); try (CsvWriter csv = new CsvWriter(Path.of(args[1], "sweep.csv"))) { csv.header("seed", "avgWait", "p95Wait", "avgJourney", "hc5", "abandonRate"); for (long seed : scenario.seeds()) { Simulation sim = new Simulation(scenario, new Random(seed)); // 唯一随机源 Result r = sim.run(scenario.endS()); csv.row(seed, r.avgWait(), r.p95Wait(), r.avgJourney(), r.handlingCapacity5Min(), r.abandonRate()); } } }

hc5的算法是“高峰 5 分钟窗口内送达人数 / 总人数”，窗口要滚动取最大值，不能只取第一个 5 分钟，否则首层还没排满队的时候数据偏乐观。跑完 30 个种子后，用均值 ± 1.96×标准误/√n 给置信区间，两个策略的区间不重叠才敢说“这个更好”。我见过太多只跑一次就下结论的方案，换个种子结论就反过来。

5. 避坑与排查：结果不对，先看这五处

仿真跑出来的数不对劲，九成不是算法写错，而是模型假设和统计口径出的问题。下面五条都是实际调过的。

5.1 平均候梯时间很漂亮，P95 却高得离谱

现象：某个派梯策略 AWT 只有 22 秒，比基准低 8 秒，但 P95 到了 140 秒，比基准还差。

原因：均值被大量短等待乘客拉低，长尾被稀释。常见诱因是派梯器把整批乘客塞给同一台车，前面的人很快走，后面的人无限等；另一种是统计里把超时放弃的乘客直接剔除，分母变小。

解决：把 P95 和放弃率作为硬约束，均值只作参考。派梯器里加一条“单台车连续被分配超过 N 次则强制跳过”的规则，N 取 3~5；统计侧把放弃乘客按阈值计入。改完之后 AWT 通常会小幅上升，P95 明显下降，这才是真的变好。

5.2 仿真秒退，或者卡在同一时刻不动

现象：日志里时间戳一直是t=312.4000，刷了几十万行；或者启动后一秒跑完一天，结果里所有行程时间都是 0。

原因：前者是零时长事件循环——某个 handler 在now不变的情况下又调度了一个 0 延迟事件，比如“门开完立刻关门”但门状态没更新，状态机在两个状态之间来回弹。后者是事件被批量丢弃，通常是endTime传成了 0，或者时间单位混用（配置写毫秒、代码按秒读）。

解决：给事件循环加一个同刻事件计数上限，同一now下超过 10000 个事件就抛异常并打印调用栈；配置文件里所有时间字段统一以S结尾命名，加载时做一次单位断言。

5.3 改了额定载重，指标一动不动

现象：把ratedLoadKg从 1000 改到 1600，所有指标连小数点后三位都没变。

原因：派梯器在分配呼叫时只判断了方向和停站，没判断剩余容量，乘客一旦被分配就绑死在那台车上；或者canAccept用的是人数判断，而乘客体重全默认 75kg，重量约束永远不触发。

解决：派梯时过滤掉剩余容量不足的车，同时在boardTime那一刻再做一次二次校验，装不下就退回候梯厅并重新派梯。乘客体重按 60~90kg 的分布生成，别用常数，否则超载逻辑形同虚设。

5.4 分区之后输送能力涨了，乘客却更不爽

现象：三区方案比单区方案的 5 分钟输送能力高 15%，但全程时间的 P95 反而更差。

原因：分区减少了停站，但增加了换乘。换乘乘客在大堂的等待时间没被计入“候梯时间”，只体现在全程时间里；如果统计口径只报候梯时间，就会得出“分区更好”的错误结论。

解决：所有对比统一用“门到门全程时间”，换乘等待显式累加；同时在报表里单独列一列换乘次数分布，让决策者看到代价在哪。

5.5 同一份配置跑两次，结果不一样

现象：不改任何东西重跑，AWT 差了 0.3 秒。

原因：某个地方用了无参new Random()，或者用HashMap遍历轿厢导致派梯平局时选择不稳定，又或者用了并行流收集结果但没做有序归并。

解决：全工程只允许一个随机源，从--seed派生；轿厢列表按 id 排序后再遍历，TreeSet、LinkedHashMap替代无序容器；并行只用在场景级（每个种子一个任务），任务内部保持单线程。加一个回归测试：固定种子跑两遍，断言summary.csv完全一致。

6. 进阶：用参数扫描找到派梯策略的拐点

单点对比只能告诉你 A 比 B 好，说不出好在什么条件下。真正有用的是参数扫描：固定客流，扫速度和载重，看哪个策略在什么区间翻转。

我一般扫三个维度：vMax（1.75 / 2.5 / 4.0）、ratedLoadKg（1000 / 1600）、派梯策略（LOOK / 目的地派梯），客流固定 12%/5min、40 层三区。外层串行、内层每个种子一个任务，30 个种子取均值，跑完大约几分钟：

List<Scenario> grid = new ArrayList<>(); for (double v : new double[]{1.75, 2.5, 4.0}) { for (int load : new int[]{1000, 1600}) { for (String d : new String[]{"LOOK", "DESTINATION"}) { grid.add(base.copyWith(v, load, d)); // copyWith 只改这三项，其余保持不变 } } } grid.parallelStream().forEach(s -> { double sum = 0, sumP95 = 0; for (long seed : s.seeds()) { Result r = new Simulation(s, new Random(seed)).run(s.endS()); sum += r.avgJourney(); sumP95 += r.p95Wait(); } // 并行流里禁止写共享集合，结果按场景名落独立文件，最后再合并 writeRow(s.name(), sum / s.seeds().size(), sumP95 / s.seeds().size()); });

跑完拿到的示意结果是这样（数字仅用于说明趋势，实际值取决于楼宇配置）：

两个拐点值得记住。速度从 2.5 提到 4.0，收益基本消失，因为在 4m 层高的低区根本跑不到 4.0；载重从 1000 提到 1600，收益比提速大，因为它直接减少了“满载跳过”造成的二次等待。这就是为什么评估方案时我坚持先看载重和派梯策略，最后才看速度。

跑扫描还有一个副产品：events.log里能捞出一批“同一台车连续三次被跳过”的时段，把它和客流曲线对一下，往往就是派梯器的惩罚系数需要调的地方。

血泪教训是早期我图省事，直接在Elevator里写死了一个静态计数器统计启动次数，结果并行跑场景时所有场景的数字互相污染，一整天实验全废。从那以后我每次加统计字段都强制走一遍“固定种子跑两遍、结果必须逐字节一致”的回归，宁可慢十分钟，也不要有第二次重跑。希望帮到你。

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