如何做Unity手游性能优化的
Unity性能优化参考：
http://gameinstitute.qq.com/article/detail/39757
https://blog.uwa4d.com/archives/allinone.html
https://blog.uwa4d.com/archives/TechSharing_126.html
用户可以在一下几个方面优化：
1.资源方面（游戏中使用美术资源）
动态物体：
游戏主角（1500），怪物，NPC
^控制面片数量300-2000面片
去掉细节，节省面片数量
^控制skinned mesh render 为1个
控制材质数量 1-3个
控制骨骼数量 小于30根 （pc 15-60）
静态物体:
一般静态物体（控制网格顶点数少于500个）
标记为static
Static Batching
Animation组件：如果不需要，尽量不要附加
自带地形
控制地形的分辨率
地形高度图尺寸小于257
地形纹理中尽量使用少的混合纹理数目（尽量不要超过4个）
纹理数据
纹理格式
尽量采取压缩格式（3D硬件芯片）
纹理尺寸（长宽小于1024，同时应该尽量小，够用就好）
建议使用Mipmap（虽然有可能会增加程序的大小，但会提高渲染效率）
音频数据
播放时间长（背景音乐）
可以使用.ogg或.mp3的压缩文件格式
播放时间短
可以使用.wav或.aif格式的未压缩格式
2.引擎方面（优化选项）
灯光设置：在满足效果的前提下，控制场景中，光源的个数，尽量不要添加冗余光源。
光源设置：控制important光源的数目（尽量1个或干脆没有）个数越多，drawcall越多
pixel light count(1-2个)
相机设置：设置合理的裁剪平面
粒子效果：建议小于200个
每个例子发射器所发射不超过50个
粒子大小，尽量小（对于非常小的粒子，在其粒子纹理中可以去除Alpha通道）
物理引擎：
碰撞体控制（尽可能的使用Sphere Colloder和Box Collider,尽量避免使用Mesh Collider）
渲染优化
尽可能的避免使用Alpha Test和Alpha Blend
* Alpha Test的性价比 比较低，可能的话，使用Alpha Blend代替
使用Alpha Test和Alpha Blend的像素数降至最低
DrawCall Batching
unity在渲染时，可以将一些物体合并，从而可以使用一个DrawCall来渲染他们，这就称为DrawCall Batching
理论上讲，unity batching的物体越多，就会得到更好的渲染性能。
Static Batching
针对静态物体进行Batching
对几何数据的大小没有限制
使用后会额外的增加内存开销来存储Batch后的数据。
Dynamic Batching
对于相同的动态物体，unity会自动对其进行Batching。
纹理合并Texture Patching
遮挡剔除（Occlusion Culling）
3.代码方面（优化代码）
俗话说，用户体验不谈性能就是耍流氓。 在PC游戏上的性能问题并没有那么明显，加个内存换个CPU或者刷个主频就能轻松搞定；到了手游时代后情况则显得比较严峻，捉襟见肘的内存使得资源加载时如履薄冰，加上高中低不同配置的机型让性能问题显得更加突出，一个低端机型上的卡顿就可能造成一大批屌丝用户的流失，这当然无法被忽视。
在手游的浪潮之巅，腾讯对于手游品质的要求从1.0到2.0再到现在的3.0，不仅是玩法和内容，在游戏质量的审核上也始终如一的保持着高要求高标准。腾讯游戏的品质管理中心在Unity手游性能上进行了更深层次的挖掘，这是一个腾讯内部非常受欢迎的性能分析产品，无论你是否正在从事Unity相关的工作，听完这个良心产品的故事保证会让你增加90%的魅力值。但在此之前、先要看看你的“性”能到底行不行？
（下文有大量专业术语，有可能引起您的不适，请在家长指导下阅读。）
一．常见的Unity手游性能问题有哪些？
Unity手游的性能问题一直是被业内视为诟病，腾讯公司内部的TDR评审就是一个专门针对技术细节进行专家团评估的环节；早期的TDR评审关注的是内存是否超标、CPU是否饱和、网络流量是否过大等数据，经过近几年手游浪潮的洗礼，现在评审过程中会更加注重细分问题的研究和排查。
如果说左边是玩家经常会遭遇到的表面现象，那右边则是基于Unity引擎深挖后的问题本质。 它们对游戏的具体影响是什么呢？就拿最近比较火的《王者荣耀》来举例，我们有幸参与了它上线前后的几个优化版本的分析，先后遇到过的问题和优化方法主要有下面几个：
1.由于实时对战游戏的数据包数量巨大，早期版本的帧同步策略会导致比较明显的卡顿，通过进行数据包的合并与优化逐渐解决了卡顿问题；
2.频繁创建和销毁的小兵对象让CPU爆表了，大量的小兵如果采用实时内存的分配和回收，会产生大量的内存碎片和系统开销，解决方法之一就是采用高效的对象池进行优化，对每个内存对象的状态进行操作即可；
3.性能分析过程中，发现单人同屏和多人同屏时的开销都很大，通过视野裁剪技术，使得玩家视野外的不必要的特效和渲染可以全部关闭，极大降低了CPU、GPU和内存的开销；
4.在高中低三档机型上玩游戏时，分别加载不同层次的特效包，这也有助于降低CPU和内存的开销；
5.游戏内界面采用了UGUI的方式实现，但大量的实时UI变化使得副本内每帧会有230以上的drawcall，导致中低端机型感受到明显卡顿，最终采用UGUI+自研究UI的组合拳，重写了一套紧密结合游戏自身特性的UI来实现战斗血条和浮动文字的效果。
二．手游发布之前的性能分析
近年来，经过若干惨痛的教训之后，业内已经逐渐意识到手游性能已成为了生死存亡的关键，特别是对于做大DAU的手游来说尤为重要。腾讯对于手游性能的测试和监控也是多管齐下，在新版本发布之前会再三确认性能是否符合发布标准，拿王者荣耀这款实时竞技游戏来说，在测试阶段会采集大量的性能数据进行分析，测试经理对各项性能指标进行评估并给出最终质量结论。
如上图所示，首先，功能测试也就是通常所说的人肉测试，用于测试游戏的新、老功能点，测试工程师在工作过程中可以使用Cube进行数据采集；自动化测试则是基于腾讯WeTestgautomator自动化框架来实现，功能类似于Robotium，在无须人力参与的情况下能覆盖到绝大部分技能、角色和关卡；灰度发布指的是在一个很小范围定点推送手游的新版本，并观察运营期的质量情况和玩家反馈。无论是哪种测试方法，在过程中都可以用Cube进行数据采集，在测试完成后，服务器会自动进行数据分析并给出多项性能数据结论；这些性能数据的结论来自于Unity官方的推荐标准值和腾讯游戏海量的经验库，如果同意机器给出的结论则可以巩固当前算法，当然也可以挑战自动分析的结论，帮助后台改进算法，最终版本质量结论还是来自于测试经理的判断。
看到这里是不是有一个疑问：不做性能分析行不行？当然行，并且你的产品照样能发布、能上线，带来的结果就是用户抱怨用户投诉用户流失。生病了、还得老老实实的去看病去吃药；冰冻三尺非一日之寒，一场大病的费用远比日常保养要贵的多，对应测试行业的名言就是“bug发现的越早、修复成本越小”。
三．Cube工具的简介
目前市面上大多数性能工具都还停留在操作系统级别的数据上， 在游戏自身的分析上似乎还缺少点什么，所以腾讯的工程师们觉得还可以往灵魂深处挖一挖，于是就研发了Cube这个手游性能分析工具，可以让用户以最小的成本在真机上进行游戏性能深度分析。常见的游戏质量改进的过程如下图，Cube能帮你完成的是前两个环节，至于第三步、解决问题当然还是要开发人员去改代码了。
通过Cube的深度分析，能够帮助开发者发现当前游戏内分类资源的占用情况。
如上图所示，在资源分析纬度上可以给出如下结论：
· 资源使用总量是否在合理范围之内。
· 一个场景内的资源重复率。
· 资源对象拷贝的数量是否合理。
· 场景切换时保留的资源详情。
· 网格、纹理、音频、动画、GameObject等资源是否超标。
在性能分析纬度上，以腾讯的TDR标准为例，在高中低三档机型上会有不同的标准，Cube在三档机型中做了自动的筛选和判定，便于开发人员能更加直观的发现问题。（如下图）
首先、在游戏场景内对于FPS、CPU、PSS的变化趋势是需要重点关注的；其次、对于mono这种只增不减的东西，当然也是关注的重点，mono堆内存的不断分配会直接导致PSS内存增长且不可逆；再次、对于和渲染有关的drawcall，也是手游需要关注的性能指标之一，drawcall太高会导致FPS陡降，造成视觉上的卡顿。
四．同类工具对比
MAT （Memory Analyzer Tool）的缺点：
l 需要导入HPROF文件再分析；
l 只能查看java层的内存情况，看不到native堆的详情；
xcodeinstrument 的缺点：
l 只能用于mac，ios；
l 只能查看C++ 或 object C 的情况，看不到mono堆的详情；
Unity Profiler 的缺点：
l 需要单独编译develop版本；
l 在PC上执行，没法捕获真机数据；
l 内存数据跟实际真机的数据差异很大、多的时候有几十M差距；
l 只能看到最近一段时间的数据，看不到总体的详情；
对于Unity大神和开发人员，你更关心的应该是详细的性能数据，都能满足你们。大神会说“我更喜欢看着Unity profiler直接调试啊”，那你还得腾出时间编译一个develop版本、还得重新跑一遍游戏、数据和真机还相差很多，关键是大神哪来那么多时间呢？
所以答案是肯定的，日常测试工作中加入了数据采集和数据分析功能，就可以提高很大的工作效率。
常见的产品质量改进流程：
无非是下面这四步：
1) 测试人员发现问题；
2) 提bug 给开发人员；
3) 开发人员编译develop版本；
4) 开发人员用Unity profiler 定位原因；
用Cube进行游戏测试能帮你省掉后面2个步骤，何乐而不为呢？
通常情况下，开发人员是间隔几个星期甚至几个月才会去做一次性能调优的工作，中间已经隔了N个版本，有很多问题会被埋的很深；基于“问题发现的越早修复成本越小”的硬道理，功能测试人员完全可以用Cube进行日常的版本功能测试，让Cube在后台默默的为你发现各种性能问题。
l 即插即用、无须编译无须嵌入SDK、真机运行数据；
l 提供mono内存分配信息和mono快照对比；
l 能看到整个测试流程中的所有数据，而不仅仅是某一段时间；
l 被误操作产生的对象拷贝数量；
l 函数开销排名；
l 关卡间保留的冗余资源；
五．性能优化的N种武器
作为一个以性能优化为己任的工具类产品，Cube不仅致力于问题的发现和定位，也希望为开发人员提供更多更实用的性能优化方法。
贴图：
l 控制贴图大小，尽量不要超过 1024 x1024；
l 尽量使用2的n次幂大小的贴图，否则GfxDriver里会有2份贴图；
l 尽量使用压缩格式减小贴图大小；
l 若干种贴图合并技术；
l 去除多余的alpha通道；
l 不同设备使用不同的纹理贴图，分层显示；
模型：
l 尽量控制模型的面数，小于1500会比较合适；
l 不同设备使用不同的模型面数；
l 尽量保持在30根骨骼内；
l 一个网格不要超过3个material；
动画：
l N种动画压缩方法；
l 尽量减少骨骼数量；
声音：
l 采用压缩MP3 和 wav；
资源方面的优化：
l 使用 Resource.Load 方法在需要的时候再读取资源；
l 各种资源在使用完成后，尽快用Resource.UnloadAsset和UnloadUnusedAsset卸载掉；
l 灵活运用AssetBundle的Load和Unload方法动态加载资源，避免主要场景内的初始化内存占用过高；（实现起来真的很难…）
l 采用www加载了AssetBundle后，要用http://www.Dispose 及时释放；
l 在关卡内谨慎使用DontDestroyOnLoad，被标注的资源会常驻内存；
代码的优化：
l 尽量避免代码中的任何字符串连接，因为这会给GC带来太多垃圾；
l 用简单的“for”循环代替“foreach”循环；
l 为所有游戏内的动态物体使用内存对象池，可以减少系统开销和内存碎片，复用对象实例，构建自己的内存管理模式，减少Instantiate和Destory；
l 尽量不使用LINQ命令，因为它们一般会分配中间缓器，而这很容易生成垃圾内存；
l 将引用本地缓存到元件中会减少每次在一个游戏对象中使用 “GetComponent” 获取一个元件引用的需求；
l 减少角色控制器移动命令的调用。移动角色控制器会同步发生，每次调用都会耗损较大的性能；
l 最小化碰撞检测请求（例如ray casts和sphere checks），尽量从每次检查中获得更多信息；
l AI逻辑通常会生成大量物理查询，建议让AI更新循环设置低于图像更新循环，以减少CPU负荷；
l 要尽量减少Unity回调函数，哪怕是空函数也不要留着；（例如空的Update、FixedUpdate函数）
l 尽量少使用FindObjectsOfType函数，这个函数非常慢，尽量少用且一定不要在Update里调用；
l 千万一定要控制mono堆内存的大小；
六．小结
性能优化就像海绵中的水，又或是内衣里的肉，挤一挤总会有的。同时，性能优化并不是一劳永逸的工作，而是一个漫长而具有挑战的任务；项目的各个阶段都会有性能上的问题，在用户体验的基础上持续进行打磨，持续保持产品的良好性能才能赢得好口碑。（和保持身体健康是一个道理）
Unity手游的性能优化过程更像是一门时空转换的艺术， 持续在CPU和内存之间取得一个平衡。空间不足时则需要释放一些无用数据，以获得更优的空间使用率；时间太长时就需要降低不必要的函数开销。例如在低端机上，为了节约有限的内存空间，静态加载的资源会相对较少，很大一部分资源通过动态加载和释放；而在高端机上则不用考虑空间的限制，可以一次性静态加载更多的资源，省去了不少loading和GC的工作，让游戏体验更加流畅。 UnityCube目前已经可以使用。
体验地址：http://wetest.qq.com/cube
关于测试报告的问题：http://wetest.qq.com/guide/view/?id=267
使用帮助：http://wetest.qq.com/guide/view/?id=266
常见问题：http://wetest.qq.com/guide/view/?id=268
本文由腾讯WeTest授权发布
作者：chunhe，腾讯资深后台开发工程师。
链接：http://wetest.qq.com/lab/view/108.html
著作权归作者所有。商业转载请联系WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。
编辑于 2016-09-01
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