Unity 项目实践点滴

这两年，游戏行业的重心逐渐迁移到了手游，引擎开发工具大有被 Unity 席卷之势，其掀起的声浪可谓是横扫了当年曾在国内风光一时的 Unreal / Gamebryo / OGRE 等诸前辈。好了，废话不多说，今天我们简单地聊一下 Unity 项目中的一些具体的实践。

"Unity can only be manifested by the Binary. Unity itself and the idea of Unity are already two."
- Buddha

高精度计时器

在日常开发中，出于测试或优化的需要，我们常常需要使用比毫秒数更精确的计时器。因此在深入之前，我们先了解一下如何在 Unity 平台上获取足够的计时精度。

我们知道，在传统的 Win32 平台上，游戏开发者通常使用 QueryPerformanceFrequency 和 QueryPerformanceCounter 来计时，这两个函数依赖 rdtsc 指令来获取时钟周期数，能得到相对比较精确的计时结果。而在 .Net 平台上，System.Diagnostics.StopWatch 的功能与这两个函数类似，在 MSDN 文档中有提到：

The Stopwatch class assists the manipulation of timing-related performance counters within managed code. Specifically, the Frequency field and GetTimestamp method can be used in place of the unmanaged Win32 APIs QueryPerformanceFrequency and QueryPerformanceCounter.

也就是说 StopWatch 在可能的情况下，会使用与 QueryPerformanceFrequency/QueryPerformanceCounter 类似的机制来达到与其相当的精度。

这里同时还提到 StopWatch 的几个有趣的接口：

• 可以通过 Stopwatch.IsHighResolution 来判断当前是否为高精度
• 可以通过 StopWatch.Frequency 来获取当前的时钟频率
• 可以通过 StopWatch.GetTimestamp() 来获取当前的时间戳

我们在 Unity 中简单验证一下这些接口在 Mono 2.x 上的可用性：

    UnityEngine.Debug.LogFormat("high-res: {0}, freq: {1}, timestamp: {2}", Stopwatch.IsHighResolution, Stopwatch.Frequency, Stopwatch.GetTimestamp()); 

输出的结果是

 high-res: True, freq: 10000000, timestamp: 63121800066

这里可看出几个有趣的现象：

1. 高精度计时是开启的，在 Mono 2.x 上是可用的
2. 频率被归一化为 1e7 了，而非返回实际的 CPU 频率，这个的好处是 ElapsedTicks 从周期数变为了一个有逻辑意义的时间计量，这也就是在说，StopWatch 提供的计时服务最高精度为 0.1 微秒（也即 100 纳秒）
3. 时间戳 GetTimestamp() 可用，而且返回的值是一个有效的 64 bits long (大于 2^32)，也就是基本不用担心溢出回绕的问题

我在 StopWatch 上封装了一个简单的 Timer 类，用法如下：

    using (SSTimer t = new SSTimer("_name_tag_")) { // test code  foo(); } 

输出如下：

 '_name_tag_' exec time: 33.332 (ms)

这个工具 SSTimer 的代码在这里。后面的性能相关的对比数据，均由此计时器统计而来。

Mono/C# 代码实践

for / foreach 问题

这个问题之前有一些争论，不过这里 ("Should you avoid foreach loops?" 一节的最后的 [EDIT] 补充部分)和这里 (见 @王建飞 和 @权然 的回答) 已经说得很清楚了。我自己也分别看了不同情况下 VS 和 Mono 编译出来的 il 代码，肯定了他们的观点，在这里简单归纳一下结论吧：

1. 直到 Unity 5.0.1 (说好的 5.x 修复呢？) 为止，如果你的代码用 Unity 自带的 Mono 编译器，无论使用的是标准容器 (自带 struct-enumerator 优化) 还是自定义容器 (手动 struct-enumerator 优化)，都无法避免 foreach 展开后经由 GetEnumerator() 所获取出的 struct-enumerator 产生的一个额外的 boxing 动作 (及对应的内存分配)。简单地说，由 Unity 自带编译器编译的代码，建议不要使用 foreach。
2. 然而，如果你的代码使用 VS 的 C# 编译器以目标为 "Unity 3.5 .net Subset Base Class Libraries" 编译出 dll，并把此 dll 放在项目的 Assets 目录下供 Unity 直接使用的话，就可以得到 struct-enumerator 优化所带来的好处，无需担心额外开销。也就是说，以 dll (由 VS 编译) 方式使用的代码，可以放心用 foreach。
3. 再补充一点我实测的，如果是数组的遍历，在这两种方式下都不会产生额外的开销，而且在 il 中不创建 enumerator，也就没有对应的 MoveNext() / Dispose() 调用，这样连 try / finally block 也不再生成，生成的代码短了不少。也就是说，数组使用 foreach 没有任何限制，而且遍历效率较容器要高。（使用上面的高精度计时器测得：遍历百万元素的数组 (int[])，列表 (List) 和字典 (Dictionary) 分别耗时 6.263ms / 32.65ms / 32.385ms，后两者耗时是数组的 5 倍多，所以能用数组就尽量用数组吧）

相关的对比测试的代码在这里。

lambda 表达式 vs. 闭包 (closure)

我们知道，闭包 (closure) 本质上是包含了"外部"变量状态的 lambda 表达式。从这里 (见 “Should you avoid closures and LINQ?” 一段)可以知道，lambda 表达式能够被编译和替换为对应类的一个静态字段，而 closure 由于储存了额外的修改状态，编译器需要创建一个新类来表示和引用，由于C#有比较丰富的类型信息，不仅创建时开销比前者高，而且也隐含着 100 字节以上的内存开销。

简单地说，跟闭包相比，lambda 表达式要轻量得多，可以放心使用。

但是这里才是真正的问题——由于普通的 lambda 表达式和闭包长得非常相似，实践中如果不小心，是非常容易弄混淆的。不信的话，试试判断一下，下面这几个函数中的 func，有几个会被 Unity 认为是闭包？

    static void Test_lambda_01() { System.Func<int, int> func = (e) => e * e; int result = func(6); ++result; } static int _foo2 = 1; static void Test_lambda_02() { System.Func<int, int> func = (e) => e * e + _foo2; int result = func(6); ++result; } static int _foo3 = 1; static void Test_lambda_03() { System.Func<int, int> func = (e) => e * e + (++_foo3); int result = func(6); ++result; } static void Test_lambda_04() { int _foo4 = 1; System.Func<int, int> func = (e) => e * e + _foo4; int result = func(6); ++result; } static void Test_lambda_05() { int _foo5 = 1; System.Func<int, int> func = (e) => e * e + (++_foo5); int result = func(6); ++result; } 

如果你能无需思考地给出答案，那么还请受俺真心的一拜，佩服佩服。

C# 下的闭包与普通的 lambda 表达式难以区分的原因是，C# 的闭包不像 C++ 那样需要显式地指明自己引用的外部变量。C++ 通过所谓的方括号“捕获”语法 ( square brackets capturing ) 来声明一个闭包，非常清晰地指明自己需要的外部环境，比如：

    std::vector<int> some_list{ 1, 2, 3, 4, 5 }; int total = 0; auto func = [&total](int x) { total += x; }; std::for_each(begin(some_list), end(some_list), func); 

这里的方括号显式地以引用方式“捕获”了 total 作为闭包的一部分，而 C# 把这个简化成由编译器推导了。这里俺觉得还是 "When in Doubt, Be Explicit" 好一些。

嗯，刚才的练习俺就卖个关子，不给出答案了。代码在这里，感兴趣的同学运行这些代码所在的测试 Unity 工程，一试便知。

关于 lambda 表达式和闭包，这次先讲这么多吧。要点是保持短小即可。对于这种嵌套的逻辑，随着代码量的增加，可读性会急剧下降，就会损失局部定义的好处。

枚举项的 ToString() vs. Enum.GetName()

简单说一下吧。有种说法是说不要使用枚举的 ToString() 来获取单个枚举项对应的字符串，应该使用Enum.GetName(typeof(Foo), Foo.Bar) 据说后者的速度是前者的两倍。

我实测了一下，一个含有 10 个枚举项的枚举 FooTypes 在遍历并转换每一项 10000 次的结果是：

• ToString() 耗时 553.817ms
• Enum.GetName() 耗时 437.2ms

测试中的差距并不十分显著，所以结论是直接使用枚举项的 ToString() 并无不妥，可读性亦较 Enum.GetName 更佳。但有一点要注意的是，这种字符串化的绝对开销不低，算下来转 1000 次会花 5ms 左右，这个开销感觉对游戏来说已经比较高了。

具体的测试代码在这里。

使用 "as" 转型 vs. 使用 C-Style Cast

同上。按照这里的说法：

“When casting a variable use the post fix “as type” instead of pre fixing with (type) as this is faster.”

直接说测试结果吧，实测百万次的有效转型的结果是：

• as 方式耗时 5.287ms
• C-Style 方式耗时 4.640ms

同样是差距并不显著，而 as 方式甚至更慢一点。这是为什么呢？查阅 MSDN 可以在这里看到，

 expression as type

实际上等价于

 expression is type ? (type)expression : (type)null

也就是说，对于有效转型，"as" 的开销 = "is" 的开销 + "c-style cast" 的开销。这样就解释了前面的测试结果。

结论，在 使用 "as" 还是 C-Style Cast 这个问题上，不要考虑性能影响，应按照它们各自提供的功能去选择。进一步说，如果你需要自动地把错误的转型以 null 为结果返回的话，使用 "as" 关键字；如果你认为这个转型足够重要，不希望别人由于忘记检查返回值导致没有处理该关键错误，那么就需要使用 C-Style Cast，这种方式会在转型失败时抛出 InvalidCastException 异常。多说一句，在 Unity 的框架内即使不处理，这个异常也会被 Unity 吞掉，然而我个人对这种不管三七二十一都一网打尽的方式持保留意见。

具体的测试代码在这里。

矩阵优化 (I) - 矩阵乘法

在 UnityEngine.dll 的 struct Matrix4x4 定义 (网页版在这里) 中，我们可以看到 Unity 的标准矩阵相乘函数的定义如下：

    // Summary: //     A standard 4x4 transformation matrix. public struct Matrix4x4 { // (前略) ... public static Matrix4x4 operator *(Matrix4x4 lhs, Matrix4x4 rhs); // (后略) ... } 

那么它的性能具体如何呢？我简单地测试了一下，在 AMD 的 3.5G 八核处理器上，百万次矩阵相乘的时间为 339.681 (ms)。

operator * 是 Unity 引擎提供给用户的标准矩阵相乘的接口。对于一个典型的 3D 游戏来说，这个操作可能会被频繁地用到，因此对其进行适当的优化还是很有必要的。下面我们一起来看看，对矩阵相乘操作可以做哪些优化尝试，具体效果又能达到什么程度。

为了方便，operator * 的版本，下面我们简单地称为官方版。

优化版本 1 - brute-force (耗时 1596.76%)

首先，我们实现一个拿衣服版本的矩阵相乘 Mul_v1_naive：

    public static Matrix4x4 Mul_v1_naive(Matrix4x4 m1, Matrix4x4 m2) { Matrix4x4 result = Matrix4x4.zero; for (int i = 0; i < 4; i++) for (int j = 0; j < 4; j++) for (int k = 0; k < 4; k++) result[i, j] += m1[i, k] * m2[k, j]; return result; } 

这个是很直接的教科书式的矩阵相乘运算。这个运算告诉了我们如下的信息：

• 把拿衣服版本的运算结果与官方版做值比较，得到了一致的结果——这说明了官方版的行为与我们的期望完全一致。
• 把运算的开销与官方版比较，不出所料，拿衣服版本够慢的，百万次耗时为 5413.076 (ms) 左右，是官方版的 15 倍。

优化版本 2 - 循环展开 (耗时 100.54%)

拿衣服的 v1 版本有三重循环嵌套，光是肉眼看起来就很慢。那么我们把循环展开一下，写个 v2 测一下看看有什么变化。

这是 Mul_v2_naive_expanded：

    public static Matrix4x4 Mul_v2_naive_expanded(Matrix4x4 m1, Matrix4x4 m2) { // Matrix4x4 is a struct so 'new' would still leave it on stack  return new Matrix4x4 { m00 = m1.m00 * m2.m00 + m1.m01 * m2.m10 + m1.m02 * m2.m20 + m1.m03 * m2.m30, m01 = m1.m00 * m2.m01 + m1.m01 * m2.m11 + m1.m02 * m2.m21 + m1.m03 * m2.m31, m02 = m1.m00 * m2.m02 + m1.m01 * m2.m12 + m1.m02 * m2.m22 + m1.m03 * m2.m32, m03 = m1.m00 * m2.m03 + m1.m01 * m2.m13 + m1.m02 * m2.m23 + m1.m03 * m2.m33, m10 = m1.m10 * m2.m00 + m1.m11 * m2.m10 + m1.m12 * m2.m20 + m1.m13 * m2.m30, m11 = m1.m10 * m2.m01 + m1.m11 * m2.m11 + m1.m12 * m2.m21 + m1.m13 * m2.m31, m12 = m1.m10 * m2.m02 + m1.m11 * m2.m12 + m1.m12 * m2.m22 + m1.m13 * m2.m32, m13 = m1.m10 * m2.m03 + m1.m11 * m2.m13 + m1.m12 * m2.m23 + m1.m13 * m2.m33, m20 = m1.m20 * m2.m00 + m1.m21 * m2.m10 + m1.m22 * m2.m20 + m1.m23 * m2.m30, m21 = m1.m20 * m2.m01 + m1.m21 * m2.m11 + m1.m22 * m2.m21 + m1.m23 * m2.m31, m22 = m1.m20 * m2.m02 + m1.m21 * m2.m12 + m1.m22 * m2.m22 + m1.m23 * m2.m32, m23 = m1.m20 * m2.m03 + m1.m21 * m2.m13 + m1.m22 * m2.m23 + m1.m23 * m2.m33, m30 = m1.m30 * m2.m00 + m1.m31 * m2.m10 + m1.m32 * m2.m20 + m1.m33 * m2.m30, m31 = m1.m30 * m2.m01 + m1.m31 * m2.m11 + m1.m32 * m2.m21 + m1.m33 * m2.m31, m32 = m1.m30 * m2.m02 + m1.m31 * m2.m12 + m1.m32 * m2.m22 + m1.m33 * m2.m32, m33 = m1.m30 * m2.m03 + m1.m31 * m2.m13 + m1.m32 * m2.m23 + m1.m33 * m2.m33, }; } 

这个版本跑下来已经跟官方版很接近了，上文提到官方版百万次是 339.681 (ms)，而 Mul_v2_naive_expanded 的开销是 341.534 (ms)，是前者耗时的 100.54%。有理由推断，官方版的operator * 或多或少就是如此实现的。

优化版本 3 - 使用 ref 处理参数和返回值 (耗时 25.52%)

我们注意到，由于 Matrix4x4 是一个 struct，参数传递时是传值而不是传引用，这意味着每次调用会产生三次矩阵的复制，算下来是 16 * 3 个 float 也就是 192 bytes 的复制。我们改为 ref 来消除这些无谓的复制，就得到了 v3 的实现。

这是 Mul_v3_ref：

    public static void Mul_v3_ref(ref Matrix4x4 result, ref Matrix4x4 m1, ref Matrix4x4 m2) { result.m00 = m1.m00 * m2.m00 + m1.m01 * m2.m10 + m1.m02 * m2.m20 + m1.m03 * m2.m30; // (中略) ... result.m33 = m1.m30 * m2.m03 + m1.m31 * m2.m13 + m1.m32 * m2.m23 + m1.m33 * m2.m33; } 

这个版本的耗时为 86.703 (ms)，缩短到了官方版的 1/4 左右。

可见 “复制 192 字节” 所花的时间至少是 “64 次乘法 + 48 次加法” 的三倍 ("至少"二字是考虑到函数调用的开销)，所以减少无谓的复制还是蛮重要的，呵呵。

优化版本 4 - 利用 3D 变换矩阵的特点 (耗时 20.97%)

我们知道，在 3D 矩阵的变换中，最后一行是 (0, 0, 0, 1) 不会变化，如下图：

所以可以省掉这一部分冗余运算，得到 Mul_v4_for_3d_trans：

    public static void Mul_v4_for_3d_trans(ref Matrix4x4 result, ref Matrix4x4 m1, ref Matrix4x4 m2) { // (前略，同上) ... result.m23 = m1.m20 * m2.m03 + m1.m21 * m2.m13 + m1.m22 * m2.m23 + m1.m23 * m2.m33; result.m30 = 0; result.m31 = 0; result.m32 = 0; result.m33 = 1; } 

这个版本的耗时为 71.062 (ms)，约是官方版的 1/5 。

这里拿矩阵相乘做优化实际上是举个栗子，旨在说明在实践中避免不必要的拷贝的重要性。
至于何时使用 struct，何时使用 class，何时需要使用 ref 加持的 struct，相信大家能够根据具体的情况去更好地判断。

这四个版本的实现代码和对应的测试代码可以在这里和这里看到。

矩阵优化 (II) - 变换矩阵的缓存

这里我们还是拿矩阵来举例子吧。下面是一个典型的变换到摄像机空间的操作 (为简化讨论仍使用官方版的乘法)：

    Matrix4x4 ret = Camera.main.worldToCameraMatrix * _inputMat; 

这里的运算本身并无不妥，但通常我们做这种变换的时候，是对一系列输入矩阵做变换，如下：

    public static void ApplyTransform(Matrix4x4[] outputMatrices, Matrix4x4[] inputMatrices) { for (int i = 0; i < inputMatrices.Length; i++) outputMatrices[i] = Camera.main.worldToCameraMatrix * inputMatrices[i]; } 

这时问题就来了，Camera.main.worldToCameraMatrix 看起来只是获取对象的只读属性，但实际上是对一系列复杂表达式的求值，有时甚至还涉及到 safe/unsafe 的切换。

那么反复对这个表达式求值，就值得被从循环中提取出来，如下所示：

    public static void ApplyTransform(Matrix4x4[] outputMatrices, Matrix4x4[] inputMatrices) { Matrix4x4 trans = Camera.main.worldToCameraMatrix; for (int i = 0; i < inputMatrices.Length; i++) outputMatrices[i] = trans * inputMatrices[i]; } 

经过测试，提取前后，百万次变换的开销分别为 977.077 (ms) / 338.626 (ms)。可以看出，后者本质上就是百万次的矩阵相乘操作，与上边官方版的矩阵相乘的运算开销 (339.681 (ms)) 非常接近。而前者花了近3倍的运算时间，其中一大半都在对 Camera.main.worldToCameraMatrix 表达式求值。

这个例子告诉我们，C# 的属性 (Property) 是非常有欺骗性的，可能内部隐藏了使用者难以预计的运算开销。这种欺骗性较 C++ 中的赋值和拷贝构造内的隐含逻辑更甚，因为后者毕竟有该类对应对象的尺寸作为参考，如果对象的尺寸偏大，我们理所当然地认为它的赋值会更费。而 C# 中的 Property 如果看不到代码，唯一可资参考的就是该 Property 的类型了，可是“某个属性的类型是什么”，与“它是怎么被计算出来的”，本质上是没啥关系的，所以欺骗性要强得多。

补充一句，当我们使用没有代码的实现时，更要加倍留意这种隐藏的陷阱。

这个测试的代码可以在这里看到。

其他的一些零碎常识

还有一些常识，简单归纳一下：

• 利用 string 的 immutable 特性，在内存中单一实例 (Interning) 的特性
• 利用 string 的比较性能好 (当引用方式为 object 时进行地址比较) 的特性
• 在需要时使用 StringBuilder
• 利用好容器的 Capacity 来优化内存访问
• 利用 ref 和 struct 来把堆 (heap) 上的访问往栈 (stack) 上挪
• 避免使用 LINQ 来降低零碎的内存分配

这些常识稍有经验的 C# 程序员应该都很熟悉，就不一一赘述了。

内存相关的实践

Mono 2.6.5 的 GC 特性和应对方案

直到目前我手头上的 Unity 5.0.1 为止，其内含 Mono 始终停留在 "2.6.5.0" 上 (特定 Unity 版本可查看 "EditorDataMonolibmono2.0mscorlib.dll" 内的 Consts.MonoVersion 得知)。这个版本的 Mono 使用的 GC 仍是较老的 Boehm garbage collector。

这里先简单说一下 Boehm GC 实现的一些特点：

• 基于 Mark/Sweep，无分代/并行
• 执行时所有线程阻塞 (Stop-The-World)
  
• 堆越接近满的状态，执行得越频繁
• 每次标记都会扫描访问到所有可到达的对象

• 标记阶段 (Mark Phase) 的性能数据 (仅作为参考)

  • 在小对象的情况下，1.4GHz Itanium 能达到 500MB/Sec 的速度
  • 每个对象 90 个时钟周期左右 (大量时间是 cache-missing 所致)
  • 算下来每秒 15M 数目的对象，也就是每毫秒标记 15000 个左右

• 清除本身开销很小，但 Finalization 较耗时 (取决于对象的 finalizer)

具体到 Mono 的实现中，有以下这些需要注意的地方：

• (Mono 实现) 无法精确地读取寄存器和栈，且无法区分一个给定值是指针还是标量，这会造成大块的内存无法正常回收，而且难以压缩空闲列表
• (Mono 实现) 碎片化会导致直接的新堆分配，即使空间仍充足（也就是说 Mono 没有做 Copy Optimization 相关的 Defragmentation）
• (Mono 实现) Mono 的 Finalizer 运行在独立的线程上，因此 GC.Collect() 和 obj.Dispose() 是需要线程同步的。
• (Mono 实现) 由于第一条，GC.Collect() 不会处理栈，寄存器，静态变量（这些东东被称为所谓的"Roots"）
• (Mono 实现) GC 的开销与堆的尺寸是正相关的 (分配得越多，堆尺寸越大，新的分配和回收就会越慢)

这里的信息来自The Boehm-Demers-Weiser Conservative Garbage Collector (Hans-J. Boehm, HP Labs)，GitHub (ivmai/bdwgc) ，Transparent Programmer-Directed Garbage Collection for C++ (2007)和 SGen: Mono’s Generational Garbage Collector

实践中的 GC 控制手法

从实践上看，与 GC 相关的控制手法主要是以下这些：

1. 避免无谓的反复分配，尤其是隐含的每帧分配
   典型的例子是在 Update() 函数里面拼接字符串

2. 在可能的时刻主动触发 GC，这些时刻包括：

   • “刚刚进入某张地图时”
   • “刚刚打开某个(静态)界面时”
   • “结束掉某一段剧情/新手引导时”

3. 使用对象池策略性地重用对象

   • 把对象的引用归还到对象池，主动有计划地持有引用，而非交给 GC
   • 做好平衡和取舍（最小化分配/释放的行为，同时妥善考虑内存占用量的调整）

4. 在 GC.Collect() 之前，确保置空所有能被清理的对象，以最大化 GC.Collect() 运行一次的性价比

• 2 和 3 的意义在于，对于每次 GC 而言，如果没有需要释放的对象，速度会非常快。
• 可以连续触发多帧的 GC ，就能在 Profiler 中看到，时间消耗的峰值就是第一次 GC。
• 所以尽量手动 GC 的好处就是，会降低 GC 发生在你不期望的时间的几率，也能降低万一发生时的时间开销。
• 考虑到很多 Unity 程序员之前有过丰富的 C++ 经验，对象池就不再展开细说了。

内存布局的效率改善 (以对象为单位 vs. 以类型为单位)

除了对 GC 的行为有一定的理解，并加以适当的控制以外，内存方面还需要注意布局方面的因素：

看下面的例子：

    struct Stuff { int a; float b; bool c; string leString; } Stuff[] arrayOfStuff; 

这是典型的以对象为单位组织数据。

    int[] As; float[] Bs; bool[] Cs; string[] leStrings; 

这是典型的以类型为单位组织数据。

按照 Unity 程序员 Marco Trivellato 同学的说法，后者对 GC 比前者友好，因为按照后者的方式组织，不同类型的数据被 GC 回收时仅需扫描自己那块；而前者(按照对象组织)被 GC 的时候，所有的数据都需要被扫描到，会花费更多的时间。

导致内存碎片化的各种常见点

• 前面已经提到的，这里汇总一下

  • foreach
  • FindObject()
  • LINQ
  • ToString()

• Unity 接口中一些导致零碎内存分配的常见点

  • .tag
  • GetComponents<T> (这个据说还要调到 native code 里面去)
  • Vector3[] Mesh.vertices
  • Camera[] Camera.allCameras

美术资源相关的运行时控制

UnloadUnusedAssets() 和 UnloadAsset()

Resources.UnloadUnusedAssets() 的特点：

• 会扫描所有的未引用资源
• 发现时就会触发回收操作
• 是一个异步操作
• 在加载一个关卡后自动调用

Resources.UnloadAsset() 的特点：

• 由程序员主动调用
• Unity 扫描开销比前者低很多 (只考虑相关的依赖关系)

结论：如有可能，尽可能地使用后者手动释放。

资源控制常识

还有一些常识，可能不是很系统，这里也简单提一下：

• 绝大部分 Mesh 是不需要 CPU 端的读写的，可以把 Read/Write 关掉 (少一份 copy)
• 不要对 Mesh 做非标准的缩放 (少一份 copy)
• Instantiate() 内做了下面这些事
  • 克隆整个对象树 (GameObject Hierarchy)
  • 克隆它们的组件 (Components)
  • 复制它们的属性 (Properties)
  • Awake()
    • 清除各种状态
    • 内部状态缓存
    • 预计算
  • 需要的话应用变换 (Apply Transform)

慢慢地引申到了图形方面，这方面实践中也有一些内容，考虑到篇幅，这一次就不展开了。代码相关的实践，这一次就先讨论这么多吧。

工程相关的实践

下面我们来简单聊一下工程方面的实践，这些实践我基本上都只是简单地提一下思路，仅供参考。

耗电发热问题改善

常见的手机发热问题根源有这些：

• 后台运行多个任务导致CPU超载;
• 系统I/O处理遇到瓶颈和阻塞;
• 手机充电时导致过热;
• 后台多个应用消耗一定的电量;
• 手机硬件连接网络时电量损耗最多;

降低发热可以做的事有以下这些：

• 在特定的界面控制帧率，降低 CPU/GPU 的使用率

• 检测后台应用并提示关闭，提示关闭 GPS 和 蓝牙

  • 或者提供一键关闭，游戏关闭或退到后台时再自动恢复）

• 亮度动态调整

  • （甚至可考虑当前地图的光照风格）

• 提示关闭背景数据和关闭自动同步，退出时再自动恢复

  • （但将无法及时接收到邮件）

• IO 异步化，串行化，可等待化，可丢弃化，Throttling (流速控制)

新手引导防卡死

正如我在 “一个有趣的交互 bug ——兼谈游戏的引导系统” 一文中提到的新手引导问题那样，卡新手是一类常见问题。对于这一类问题，除了把可能有冲突的系统及时修复以外，我们还应当采取一些防御性的设计，当玩家陷入卡死状态时，能借助这些机制跳出当前的卡死状态。

由于现在的新手引导普遍傻瓜化，如果玩家停留在某个步骤超过 5 秒钟，我们就可以假设该玩家遇到状况了。这时我们可以检测玩家是否在连续 tap 屏幕，如果连续 tap 三次以上，可以弹出信息提示：“请长按屏幕 x 秒钟退出当前的引导” 如果玩家按提示操作，就 break 出当前的引导，视情况跳过或重新开始。

错误处理和异常捕获时机

这一节只需讲一句话：关键逻辑路径上不要裸调。关键逻辑路径上不要裸调。关键逻辑路径上不要裸调。（是谁说重要的话要讲三遍来着？）

不要依赖 Unity 对未捕获异常的宽容性。

在游戏的关键逻辑路径上，如果裸调一个可能抛出异常的函数，就会冒着部分关键业务逻辑被跳过的风险。这种风险除了会造成可能的内部状态错误和运行不稳定以外，更有可能被破解者或熟练用户利用，达成各种你非常非常不希望见到的目的。

宕机信息的采集，处理，统计和反馈

这里必须宣传一下，我司（西山居）质量中心部门近期出品了一个服务 Crasheye，可以帮助开发人员采集，分类和梳理各种宕机记录，给出项目稳定情况的分类趋势统计，并借助符号文件把堆栈转换为程序员可读的样式。第一次看到这个工具就我伙呆了（这个词过时得好快）。

点这里可以看到一个使用此产品来捕获宕机信息和统计的演示，简直华丽得不能直视。

好了废话不多说了，我要跑去质量中心那边，请他们收下我的膝盖了。

本文中的代码都在这里，如有错误请不吝指出，更新和扩展都会出现在那里。