使用UWA測試平台作為性能分析的輔助手段已經有很長時間了，每個版本測試一下可以得到一份整理過的報告，比人工分析高效不少。但畢竟網站送出的方式需要等一段時間。這次得知UWA還出了本地化的工具，立馬嘗試了一下，果然非常給力。
UWA GOT有三種分析方式CPU Overview，Mono Analysis和Assets Tracker，我最喜歡的是Mono Analysis，查找記憶體洩漏問題時就友善很多。雖然分析上不如XCode全面詳細，但已經滿足日常的基本需求，一些測試工作也可以交由測試同學完成，離線分析。
UWA GOT的使用方式就不多說了，官方的幫助文檔非常詳細，這裡提供下傳送門。
以下是性能分析工具的截圖：
CPU Overview模式可以檢測出高耗時的邏輯函數。在下圖中，我們可以看到邏輯層的開銷比較高，考慮到是幀同步，所有邏輯都在邏輯層，66ms更新一次，開銷比較高的子產品在角色，技能，網絡等。由于在此之前，已經優化過幾輪，各個子產品的開銷都比較平均了，沒有明顯的瓶頸，進一步的優化需要更細緻的深度分析和優化了，屬于打磨的過程。
Asset Tracker模式可以追蹤到各個資源的使用情況，包括具體資源的格式是否合理，是否存在備援等問題。下圖可以看到AI的記憶體開銷比較高。主要是因為AI對一些幀操作做了Clone。
下圖是日志和錄像的系統開銷，可以看到其耗時較高。不過錄像系統隻有Debug在用戶端，Release版會記錄在伺服器，日志系統隻有Debug版會記錄本地，Release版隻會上報不同步的、前後有限幀的資料，并且日志系統也将會改成記錄二進制資料。
下圖是利用Asset Tracker功能發現的備援MeshCollider，我們項目目前隻使用了BoxCollider和基本的射線檢測，在此基礎上實作了一套簡單的實體系統。是以是不應該有MeshCollider的使用，此處初判是誤傳的資源。
特效和場景資源占用較高，還需要美術進一步優化。戰鬥激烈的時候特效占的記憶體甚至要比貼圖和Mesh加起來還大。
特效部分主要是粒子系統，使用次數非常多，産生的記憶體占用也相當高，超過了貼圖的大小。這是因為射擊遊戲時，每幀會産生大量子彈，更需要小心使用和優化。
場景的Mesh資源合并後，記憶體占用也比較高，因為場景一直無法确定，美術不能做人工靜态合并，隻能做載入時的靜态合并，等場景确定下來可進行人工或借助插件合并。
FMOD的參數使用了String，并且調用次數非常高，導緻GC較高，可以優化。
下圖是技能系統底層，我寫的計時器使用了delegate，并且次數非常高，進而也導緻了GC較高。因為整個遊戲中，幾乎所有的變現效果都使用這套系統，是以這塊是目前最大的瓶頸。
作為一個射擊遊戲，子彈資料非常高，雖然使用了記憶體池，也做了預加載并制定了一次政策，但是不同技能表現出腳本調用的頻率差距很大，個别腳本預加載的個數遠遠不夠。
UI的一些合并産生了較高的GC，可以劃分動态和靜态層，也可以對動态需要隐藏的UI使用移除螢幕等方式減少合并次數。
下圖為一些粒子系統播放開關産生的開銷。
跳字GC較高，因為使用了漸變，這部分可以做優化。
UWA GOT中的Mono Analysis可以對比兩幀的記憶體快照，進而找到增量的部分。下圖是實測圖，對比兩幀之間，可以發現還有一點建立角色的GC開銷，看起來不高，我推測有角色漏了預加載，因為技能可能召喚角色，各種生成器會随機産生道具和怪物等，都有可能漏掉。此外開始幀和結束幀之間記憶體配置設定差異較小，說明優化得較好。
利用好UWA GOT的這三個功能後，到這裡基本上已經能抓出不少性能的瓶頸了，接下來我們也能大緻拟定一個優化的方案了。需要說明的是，因為之前也定期使用UWA的線上檢測工具，感覺線上檢測工具雖然耗時較長（可能要一天），但是分析的功能和深度還是更勝一籌，當然UWA GOT的優勢重在靈活和高效，是以建議大家結合起來用。
文末，感謝韓宇飛的分享，小編有幸也體驗了他們的遊戲，是一款俯視角英雄槍戰手遊，同時融合了MOBA的屬性，創造性地将操作感與政策性，遊戲創造性地将職業以及英雄技能加入到了傳統射擊遊戲中，歡迎大家戳此傳送門來了解哦！https://www.taptap.com/app/14617
原文出處：侑虎科技
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