Unity游戏项目性能优化总结

概述
本文就Unity游戏项目性能优化作出了总结。包括Profile工具、Unity使用、机制设计、脚本编写等方面内容。本文的测试机型皆为iPhone6。为方便找出瓶颈目标帧率先提高为60fps，后面再看实际情况是否限帧30fps。本文的Unity版本为5.5.0f3或更新版本。
本文将持续更新。
Profiler工具
在Unity项目中，可能使用到的Profiler工具分3种：
长期性能数据监控工具
Unity Profiler
XCode和Instruments

长期性能数据监控工具会至少每天都对游戏单局、或游戏资源进行自动化性能测试，并上报结果到服务器。能从“整体”去对比不同时段、不同版本间的性能差别。

游戏资源长期性能监控工具报表

Unity Profiler能定量地找到C#的GC Alloc问题；其Timeline视图也能从地整体（但不太定量）找到CPU瓶颈。

Unity Timeline Profiler

XCode的GPU Report视图能从整体（但不太定量）找到游戏的瓶颈阶段。当Frame Time中CPU大于GPU时，表示CPU是瓶颈，否则表示GPU是瓶颈；当Utilization中的TILER比RENDERER高时，表示顶点处理是GPU的瓶颈，否则表示像素处理是GPU的瓶颈。帧率受限于瓶颈，应优先优化瓶颈阶段，非瓶颈阶段优化得再快都无法提高帧率。

GPU Report

XCode的Capture GPU frame功能能高效且定量地定位到GPU中shader的消耗。

XCode Capture GPU frame

Instruments的TimeProfiler能高效且定量地定位C#脚本（IL2CPP后的C++代码）的CPU占用，甚至包括部分Unity引擎代码的CPU占用函数消耗，而不必麻烦地添加BeginSample()
、EndSample()
。

Instruments Time Profiler

Unity使用/机制优化小结
GameObject的SpawnPool应支持“移出屏幕”功能
GameObject（比如特效）可能会被频繁的在“使用中”、“不使用”的状态间切换。我们的SpawnPool不应过快地把“刚刚不使用”的GameObject立刻Deactivate掉，否则会引起不必要的Deactivate/Activate的性能消耗。应有一个“从热变冷”的过程：“刚刚不使用”只是移出屏幕；只有“不使用一段时间”的GameObject，才会得以Deactivate。可能的实现方式如下：
/// On each timer, we try to make parts of "hot" items to be "cool" by deactivating them.internal void OnTimer(){ if(teleportCache.items.Count > 0) { if(Time.realtimeSinceStartup - teleportCache.lastSpawnTime < SpawnPool.TeleportThenDeactivateDuration && teleportCache.items.Count <= 3) { this.MoreLogInfo("this prefab is recently spawned, and the teleport cache is not too large, we don't deactivate these remaining items"); } else { int deactivateCount = Mathf.Max(1, teleportCache.items.Count / 3); SpawnIdentity oneId; while(deactivateCount > 0) { --deactivateCount; oneId = teleportCache.items.Pop(); if(null != oneId) { this.MoreLogInfo("Deactivate from teleportCache:" + oneId); oneId.gameObject.MoreSetActive(false, this); oneId.gameObject.transform.SetParent(null, true); deactivateCache.Push(oneId); SpawnPoolProfiler.AddDeactivateCount(oneId.gameObject); } } } }}

Transform的孩子不应过多
当Transform包含不该有的孩子Transform或其他组件时，为该Transform进行position、rotation赋值，会引起消耗，特别是包含粒子系统的时候。

对Transform进行rotation赋值时，由于其孩子包含粒子系统所产生的消耗

但考虑到切换Transform的parent本身也会有消耗，因此，我们对此也应有“从热变冷”的过程：“刚刚不使用”依然保留在父亲Transform里；只有“不使用一段时间”的GameObject，才从父亲Transform移出。
应减少粒子系统的Play()的调用次数
每次调用ParticleSystem.Play()
都会有消耗，如果粒子系统本身没有明显“前摇”阶段，应先检查ParticleSystem.isPlaying
，例子如下：
ParticleSystem ps;for (int i = 0; i < num; ++i) { //m_particleSystemLst[i].Stop(); ps = m_particleSystemLst[i]; /// CAUTION! WE SHOULD CHECK isPlaying before calling Play()! OR, IT WILL AFFECT PERFORMANCE! if(!ps.isPlaying) { ps.Play(); }}

应减少每帧Material.GetXX()/Material.SetXX()的次数
每次调用Material.GetXX()
或Material.SetXX()
都会有消耗，应减少调用该API的频率。比如使用C#对象变量来记录Material的变量状态，从而规避Material.GetXX()
；在Shader里把多个uniform half
变量合并为uniform half 4
，从而把4个Material.SetXX()
调用合并为1个Material.SetXX()
。
应使用支持Conditional的日志输出机制
简单使用Debug.Log(ToString() + "hello " + "world");
，其实参会造成CPU消耗及GC。使用支持Conditional的日志输出机制，则无此问题，只需在构建时，取消对应的编译参数即可。
/// MoreDebug.cs，带Conditional条件编译的日志输出机制[Conditional("MORE_DEBUG_INFO")]public static void MoreLogInfo(this object caller) { DoMoreLog(MoreLogLevel.Info, false, caller); }/// 用户代码.cs，调用方简单正常调用即可。正式构建时，取消MORE_DEBUG_INFO编译参数。this.MoreLogInfo("writerSize=" + writer.Position, "channelId=" + channelId);

脚本优化小结
依然需要减少GetComponent()的频率
即使在Unity5.5中，GetComponent()
会有一定的GC产生，有少量的CPU消耗。如有可能，我们依然需要规避冗余的GetComponent()
。另，自Unity5起，Unity已就.transform
进行了cache，我们不需再为.transform
担心，见《UNITY 5: API CHANGES & AUTOMATIC SCRIPT UPDATING》最后一段。
应减少UnityEngine.Object的null比较
因为Unity overwrite掉了Object.Equals()
，《CUSTOM == OPERATOR, SHOULD WE KEEP IT?》也说过unityEngineObject==null
事实上和GetComponent()
的消耗类似，都涉及到Engine层面的机制调用，所以UnityEngine.Object的null比较，都会有少许的性能消耗。对于基础功能、调用栈叶子节点逻辑、高频功能，我们应少null比较，使用assertion来处理。只有在调用栈根节点逻辑，有必要的时候，才进行null比较。

上面C#代码对应的IL2CPP代码

而且，从代码质量来看，无脑的null保护也是不值得推崇的，因为其将错误隐藏到了更偏离错误根源的逻辑。理论上，当错误发生了，应尽早报错，从而帮助开发者能更快速地定位错误根源。所以，多用assertion，少用null保护，无论是对代码质量，还是代码性能，都是不错的实践。
应减少不必要的Transform.position/rotation等访问
每次访问Transform.position/rotation都有相应的消耗。应能cache就cache其返回结果。
应尽量减少创建C#堆内存对象
建议使用成员变量，或者Pool来规避高频创建C#堆内存对象的创建。而且堆内存对象创建本身就是个相对较慢的过程。
应为struct对象重载所有object函数
为了普适性，C#的struct的默认Equals()
、GetHashCode()
和ToString()
都是较慢实现，甚至涉及反射。用户自定义的struct，都应重载上述3个函数，手动实现，比如：
public struct NetworkPredictId{ int m_value; public override int GetHashCode(){ return m_value; } public override bool Equals(object obj){ return obj is NetworkPredictId && this == (NetworkPredictId)obj; } public override string ToString(){ return m_value.ToString(); } public static bool operator ==(NetworkPredictId c1, NetworkPredictId c2){ return c1.m_value == c2.m_value; } public static bool operator !=(NetworkPredictId c1, NetworkPredictId c2){ return c1.m_value != c2.m_value; }}

如果可能，尽量用Queue/Stack来代替List
我们会习惯用List
来实现数据集合的需求。但好一些情况下，我们事实上是不需对其进行随机访问，而仅仅是“增加”、“删除”操作。此时，我们应该使用增删复杂度都是O(1)的Queue
或者Stack
。
注意List常用接口复杂度
Add()
常为O(1)复杂度，但超过Capacity时，为O(n)复杂度。故我们应注意合理地设置容器的初始化Capacity。Insert()
为O(n)复杂度。Remove()
为O(n)复杂度。RemoveAt(index)
为O(n)复杂度，n=(Count - index)。故建议移除时应优先从尾部移除。当批量移除时，miloyip亦指出RemoveRange提高移除效率。
/// remove not exsiting items in O(n)int oldCount = m_items.Count;int newCount = 0;Item oneItem;for(int i = 0; i < oldCount; ++i){ oneItem = m_items[i]; if(CheckExisting(oneItem)){ m_items[newCount] = oneItem; ++newCount; }}m_items.RemoveRange(newCount, oldCount - newCount);

应注意容器的初始化capacity
同理如上条目。另，Capacity增长时，除了O(n)的复杂度，也有GC消耗。
应尽量为类或函数声明为sealed
IL2CPP就sealed的类或函数会有优化，变虚函数调用为直接函数调用。详见《IL2CPP OPTIMIZATIONS: DEVIRTUALIZATION》。
C#/CPP interop时，不需为blittable的变量声明为MarshalAs

某些数值类型，托管代码和原生代码的二进制表达方式一致，这些称为blittable数值类型。blittable数值类型在interop时为高效的简单内存拷贝，故应值得推崇。C#中的blittable数值类型为byte
、int
、float
等，但注意不包括常用的bool
、string
。仅有blittable数值类型组成的数组或struct，也为blittable。blittable的变量不应声明MarshalAs
。比如下面代码，
[DllImport(ApolloCommon.PluginName, CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]private static extern ApolloResult apollo_connector_readUdpData(UInt64 objId, /[MarshalAs(UnmanagedType.LPArray)]/ byte[] buff, ref int size);

注释前后的IL2CPP代码如下图，右侧明显避免了marhal的产生。

详见《IL2CPP INTERNALS: P/INVOKE WRAPPERS》。
减少Dictionary的冗余访问
我们常习惯编写这样的代码：
if(myDictionary.Contains(oneKey)){ MyValue myValue = myDictionary[oneKey]; // ...}

但其可减少冗余的哈希次数，优化为：
MyValue myValue;if(myDictionary.TryGetValue(oneKey, out myValue)){ // ...}

(TO BE CONTINUED...)