性能优化，进无止境---CPU篇

性能优化是项目开发中一个永恒的话题。用户的需求和项目的要求总在不停地增长，同屏人数、屏幕特效和场景复杂度永远在向着“榨干”硬件的趋势逼近。所以，无论硬件设备发展到何种程度、研发团队有多么丰富的经验积累，性能优化依旧是一个令人棘手却又难以规避的问题。

项目的性能优化主要围绕CPU、GPU和内存三大方面进行。今天，我们就这三方面来谈谈当前普遍存在的性能问题和相应的解决方案。此文为第一篇：CPU专讲。

就目前的移动游戏或VR项目而言，CPU的性能开销主要可归结为两大类：引擎模块性能开销和自身代码性能开销。其中，引擎模块中又可细致划分为渲染模块、动画模块、物理模块、UI模块、粒子系统、加载模块和GC调用等等。正因如此，我们在UWA测评报告中，就这些模块进行了详细的性能分析，从而方便大家快速定位项目的性能瓶颈，并根据分析和建议对问题进行迅速排查和解决。

通过大量的性能测评数据，我们发现渲染模块、UI模块和加载模块往往占据了游戏CPU性能开销的Top3。

渲染模块

渲染模块可以说是任何项目中最为消耗CPU性能的引擎模块。几乎所有的游戏或VR项目都离不开场景、角色和特效的渲染。对于渲染模块的优化，主要从以下两个方面入手：

● 降低Draw Call

Draw Call是渲染模块优化方面的重中之重。一般来说，Draw Call越高，则渲染模块的CPU开销越大。究其原因，要从底层Driver和GPU的渲染流程讲起，限于篇幅我们不在这里做过多的介绍。有兴趣的朋友可以查看以下链接中的说明（http://stackoverflow.com/questions/4853856/why-are-draw-calls-expensive），或者自行Google相关的技术文献。

降低Draw Call的方法主要是减少渲染物体的材质种类，并通过Draw Call Batching来减少其数量。Unity文档对于Draw Call Batching的原理和注意事项进行了非常详细的讲解，感兴趣的朋友可查看其官方文档（http://docs.unity3d.com/Manual/DrawCallBatching.html）。

但是，需要注意的是，游戏性能并非Draw Call越小越好。这是因为决定渲染模块性能的除了Draw Call之外，还有用于传输渲染数据的总线带宽。当我们使用Draw Call Batching将同种材质的网格模型拼合在一起时，可能会造成同一时间需要传输的数据（Texture、VB/IB等）大大增加，以至于造成带宽“堵塞”，在资源无法及时传输过去的情况下，GPU只能等待，从而反倒降低了游戏的运行帧率。

Draw Call和总线带宽是天平的两端，我们需要做的是尽可能维持两者的平衡，任何一边过高或过低，对性能来说都是无益的。

● 简化资源

简化资源是非常行之有效的优化手段。在大量的项目中，其渲染资源其实是“过量”的，如过量的网格资源、不合规的纹理资源等等。所以，我们在UWA测评报告中对资源的使用进行了详细的展示，如每帧渲染的三角形面片数、网格和纹理资源的具体使用情况等。

      

我们知道，在项目中美术设计师对资源的把控可谓举足轻重。UWA测评中特有的项目管理功能，支持项目内成员相互邀请，使得开发团队能更高效地查找和完善存在问题的各种资源。

关于渲染模块在CPU方面的优化方法还有很多，比如LOD、Occlusion Culling和Culling Distance等等。我们会在后续的渲染模块专题中进行更为详细的讲解，敬请期待。

UI模块

UI模块同样是几乎所有项目中必备的模块。一个性能优异的UI模块可以让用户体验再上一个台阶。在目前国内的大量项目中，NGUI作为UI解决方案的占比仍然非常高，因此UWA也对NGUI的性能分析进行了深度的研究。我们会根据用户使用的UI解决方案（UGUI或NGUI）提供相应的性能分析和优化建议。

在NGUI的优化方面，UIPanel.LateUpdate为性能优化的重中之重，它是NGUI中CPU开销最大的函数，没有之一。UI模块制作的难点并不在于其表现上，因为UI界面的表现力是由设计师来决定的，但两套表现完全一致的UI系统，其底层的性能开销则可能千差万别。如何让UI系统使用尽可能小的CPU开销来达到设计师所期望的表现力，则足以考验每一位UI开发人员的制作功底。

通过对大量的UWA测评数据进行统计，我们将NGUI中CPU开销最为耗时的几个函数一一展示，并提供详细的CPU占用和堆内存分配。这样，研发团队既可以对UI系统的性能有更为清晰的了解，又可以结合运行截图对性能瓶颈进行直观的定位。

对于UIPanel.LateUpdate的优化，主要着眼于UIPanel的布局，其原则如下： 

● 尽可能将动态UI元素和静态UI元素分离到不同的UIPanel中（UI的重建以UIPanel为单位），从而尽可能将因为变动的UI元素引起的重构控制在较小的范围内； 

● 尽可能让动态UI元素按照同步性进行划分，即运动频率不同的UI元素尽可能分离放在不同的UIPanel中； 

● 尽可能让动态UI元素按照同步性进行划分，即运动频率不同的UI元素尽可能分离放在不同的UIPanel中； 

控制同一个UIPanel中动态UI元素的数量，数量越多，所创建的Mesh越大，从而使得重构的开销显著增加。比如，战斗过程中的HUD血条可能会大量出现，此时，建议研发团队将运动血条分离成不同的UIPanel，每组UIPanel下5~10个动态UI为宜。这种做法，其本质是从概率上尽可能降低单帧中UIPanel的重建开销。

另外，限于篇幅限制，我们在此仅介绍NGUI中重要性能问题，而对于UGUI系统以及UI系统自身的Draw Call问题，我们将在后续的UI模块专题中进行详细的讲解，敬请关注。

加载模块

加载模块同样是任何项目中所不可缺少的组成部分。与之前两个模块不同的是，加载模块的性能开销比较集中，主要出现于场景切换处，且CPU占用峰值均较高。

这里，我们先来说说场景切换时，其性能开销的主要体现形式。对于目前的Unity版本而言，场景切换时的性能开销主要体现在两个方面：前一场景的场景卸载和下一场景的场景加载。下面，我们就具体来说说这两个方面的性能瓶颈：

●场景卸载

场景卸载一般是由引擎自动完成的，即当我们调用类似Application.LoadLevel的API时，引擎即会开始对上一场景进行处理，其性能开销主要被以下几个部分占据： 

（1）Destroy. 引擎在切换场景时会收集未标识成“DontDestoryOnLoad”的GameObject及其Component，然后进行Destroy。同时，代码中的OnDestory被触发执行，这里的性能开销主要取决于OnDestroy回调函数中的代码逻辑。

（2）Resources.UnloadUnusedAssets. 一般情况下，场景切换过程中，该API会被调用两次，一次为引擎在切换场景时自动调用，另一次则为用户手动调用（一般出现在场景加载后，用户调用它来确保上一场景的资源被卸载干净）。在我们测评过的大量项目中，该API的CPU开销主要集中在500ms~3000ms之间。其耗时开销主要取决于场景中Asset和Object的数量，数量越多，CPU开销越大。

● 场景加载

场景加载过程的性能开销又可细分成以下几个部分： 

（1）资源加载 。资源加载几乎占据了整个加载过程的90%时间以上，其加载效率主要取决于资源的加载方式（Resource.Load或AssetBundle加载）、加载量（纹理、网格、材质等资源数据的大小）和资源格式（纹理格式、音频格式等）等等。不同的加载方式、不同的资源格式，其加载效率可谓千差万别，所以我们在UWA测评报告中，特别将每种资源的具体使用情况进行展示，以帮助用户可以立刻查找到”问题资源“并及时进行改正。

（2）Instantiate实例化 。在场景加载过程中，往往伴随着大量的Instantiate实例化操作，比如UI界面实例化、角色/怪物实例化、场景建筑实例化等等。在Instantiate实例化时，引擎底层会查看其相关的资源是否已经被加载，如果没有，则会先加载其相关资源，再进行实例化。这其实是大家遇到的大多数“Instantiate耗时问题”的根本原因，也是为什么我们在之前的AssetBundle文章中所提倡的资源依赖关系打包并进行预加载，从而来缓解Instantiate实例化时的压力（关于AssetBundle资源的加载又是另一个很深远的话题，我们会在以后的AssetBundle加载专题中进行详细的讲解）。

另一方面，Instantiate实例化的性能开销还体现在脚本代码的序列化上，如果脚本中需要序列化的信息很多，则Instantiate实例化时的时间亦会很长。最直接的例子就是NGUI，其代码中存在很多SerializedField标识，从而在实例化时带来了较多的代码序列化开销。因此，这一点是大家在为代码增加序列化信息时需要时刻关注的。

以上是游戏或VR项目中性能开销最大的三个模块。当然，游戏类型的不同、设计的不同，其他模块仍然会有较大的CPU占用。比如，ARPG游戏中的动画系统和物理系统，音乐休闲类游戏中的音频系统和粒子系统等。对此，我们会在后续的技术专题中进行深入的讲解。

代码效率

逻辑代码在一个较为复杂的项目中往往占据较大的性能开销。特别地，在MOBA、ARPG、MMORPG等移动游戏类型中非常多见。

在项目优化过程中，我们经常会想知道，到底是哪些函数占据了大量的CPU开销。同时，绝大多数的项目中其性能开销都遵循着“二八原则”，即80%的性能开销都集中在20%的函数上。所以，我们在UWA测评报告中将项目中代码占用的CPU开销进行统计，不仅可以提供代码的总体累积CPU占用，还可以更近一步看到函数内部的性能分配，从而帮助大家更快地定位逻辑代码的性能瓶颈。

当然，我们还希望可以为大家提供更多信息，比如更为具体的性能分配、更为准确的截图信息等等。这些都是我们目前正在努力研发的功能，并将在后续版本中提供给大家进行使用。

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzA2MzE5Nw==&mid=415835516&idx=1&sn=a46d7862a7d8b5e93cf3162a926ede19&scene=4#wechat_redirect