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Unity Profiler内存分析

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bering
发布2019-12-03 01:20:45
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发布2019-12-03 01:20:45
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文章被收录于专栏:游戏开发之旅游戏开发之旅

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接:https://blog.csdn.net/CJB_King/article/details/74976996

1. CPU

A. WaitForTargetFPS: Vsync(垂直同步)功能所,即显示当前帧的CPU等待时间 B. Overhead: Profiler总体时间-所有单项的记录时间总和。用于记录尚不明确的时间消耗,以帮助进一步完善Profiler的统计。 C. Physics.Simulate: 当前帧物理模拟的CPU占用时间。 D. Camera.Render: 相机渲染准备工作的CPU占用量 E. RenderTexture.SetActive: 设置RenderTexture操作. 底层实现:1.比对当前帧与前一帧的ColorSurface和DepthSurface. 2.如果这两个Buffer一致则不生成新的RT,否则则生成新的RT,并设置与之相对应的Viewport和空间转换矩阵. F. Monobehaviour.OnMouse_ : 用于检测鼠标的输入消息接收和反馈,主要包括:SendMouseEvents和DoSendMouseEvents。(只要Edtor开起来,这个就会存在) G. HandleUtility.SetViewInfo: 仅用于Editor中,作用是将GUI和Editor中的显示看起来与发布版本的显示一致。 H. GUI.Repaint: GUI的重绘(说明在有使用原生的OnGUI) I. Event.Internal_MakeMasterEventCurrent: 负责GUI的消息传送 J. Cleanup Unused Cached Data: 清空无用的缓存数据,主要包括RenderBuffer的垃圾回收和TextRendering的垃圾回收。 1.RenderTexture.GarbageCollectTemporary:存在于RenderBuffer的垃圾回收中,清除临时的FreeTexture. 2.TextRendering.Cleanup:TextMesh的垃圾回收操作 K. Application.Integrate Assets in Background: 遍历预加载的线程队列并完成加载,同时,完成纹理的加载、Substance的Update等. L. Application.LoadLevelAsync Integrate: 加载场景的CPU占用,通常如果此项时间长的话70%的可能是Texture过长导致. M. UnloadScene: 卸载场景中的GameObjects、Component和GameManager,一般用在切换场景时. N. CollectGameObjectObjects: 执行上面M项的同时,会将场景中的GameObject和Component聚集到一个Array中.然后执行下面的Destroy. O. Destroy: 删除GameObject和Component的CPU占用. P. AssetBundle.LoadAsync Integrate: 多线程加载AwakeQueue中的内容,即多线程执行资源的AwakeFromLoad函数. Q. Loading.AwakeFromLoad: 在资源被加载后调用,对每种资源进行与其对应用处理.

2.GPU Usage

A. Device.Present: device.PresentFrame的耗时显示,该选项出现在发布版本中. B. Graphics.PresentAndSync: GPU上的显示和垂直同步耗时.该选项出现在发布版本中. C. Mesh.DrawVBO: GPU中关于Mesh的Vertex Buffer Object的渲染耗时. D. Shader.Parse: 资源加入后引擎对Shader的解析过程. E. Shader.CreateGPUProgram: 根据当前设备支持的图形库来建立GPU工程.

3. Memory Profiler

A. Used Total: 当前帧的Unity内存、Mono内存、GfxDriver内存、Profiler内存的总和. B. Reserved Total: 系统在当前帧的申请内存. C. Total System Memory Usage: 当前帧的虚拟内存使用量.(通常是我们当前使用内存的1.5~3倍) D. GameObjects in Scene: 当前帧场景中的GameObject数量. E. Total Objects in Scene: 当前帧场景中的Object数量(除GameObject外,还有Component等). F. Total Object Count: Object数据 + Asset数量.

4. Detail MemoryProfiler

A. Assets: Texture2d:记录当前帧内存中所使用的纹理资源情况,包括各种GameObject的纹理、天空盒纹理以及场景中所用的Lightmap资源. B. Scene Memory: 记录当前场景中各个方面的内存占用情况,包括GameObject、所用资源、各种组件以及GameManager等(天般情况通过AssetBundle加载的不会显示在这里). A. Other: ManagedHeap.UseSize:代码在运行时造成的堆内存分配,表示上次GC到目前为止所分配的堆内存量. SerializedFile(3): WebStream:这个是由WWW来进行加载的内存占用. System.ExecutableAndDlls:不同平台和不同硬件得到的值会不一样。

5. 优化重点

A. CPU-GC Allow: 关注原则:1.检测任何一次性内存分配大于2KB的选项 2.检测每帧都具有20B以上内存分配的选项. B. Time ms: 记录游戏运行时每帧CPU占用(特别注意占用5ms以上的). C. Memory Profiler-Other: 1.ManagedHeap.UsedSize: 移动游戏建议不要超过20MB. 2.SerializedFile: 通过异步加载(LoadFromCache、WWW等)的时候留下的序列化文件,可监视是否被卸载. 3.WebStream: 通过异步WWW下载的资源文件在内存中的解压版本,比SerializedFile大几倍或几十倍,重点监视.**** D. Memory Profiler-Assets: 1.Texture2D: 重点检查是否有重复资源和超大Memory是否需要压缩等. 2.AnimationClip: 重点检查是否有重复资源. 3.Mesh: 重点检查是否有重复资源.

6. 项目中可能遇到的问题

A. Device.Present: 1.GPU的presentdevice确实非常耗时,一般出现在使用了非常复杂的shader. 2.GPU运行的非常快,而由于Vsync的原因,使得它需要等待较长的时间. 3.同样是Vsync的原因,但其他线程非常耗时,所以导致该等待时间很长,比如:过量AssetBundle加载时容易出现该问题. 4.Shader.CreateGPUProgram:Shader在runtime阶段(非预加载)会出现卡顿(华为K3V2芯片). B. StackTraceUtility.PostprocessStacktrace()和StackTraceUtility.ExtractStackTrace(): 1.一般是由Debug.Log或类似API造成. 2.游戏发布后需将Debug API进行屏蔽.

C. Overhead: 1.一般情况为Vsync所致. 2.通常出现在Android设备上. D. GC.Collect: 原因: 1.代码分配内存过量(恶性的) 2.一定时间间隔由系统调用(良性的). 占用时间:1.与现有Garbage size相关 2.与剩余内存使用颗粒相关(比如场景物件过多,利用率低的情况下,GC释放后需要做内存重排) E. GarbageCollectAssetsProfile: 1.引擎在执行UnloadUnusedAssets操作(该操作是比较耗时的,建议在切场景的时候进行). 2.尽可能地避免使用Unity内建GUI,避免GUI.Repaint过渡GCAllow. 3.if(other.tag == GearParent.MogoPlayerTag)改为other.CompareTag(GearParent.MogoPlayerTag).因为other.tag为产生180B的GCAllow. F. 少用foreach,因为每次foreach为产生一个enumerator(约16B的内存分配),尽量改为for. G. Lambda表达式,使用不当会产生内存泄漏. H. 尽量少用LINQ: 1.部分功能无法在某些平台使用. 2.会分配大量GC Allow. I. 控制StartCoroutine的次数: 1.开启一个Coroutine(协程),至少分配37B的内存. 2.Coroutine类的实例 —21B. 3.Enumerator —16B. J. 使用StringBuilder替代字符串直接连接. K. 缓存组件: 1.每次GetComponent均会分配一定的GC Allow. 2.每次Object.name都会分配39B的堆内存.

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原始发表:2017-07-11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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