微信小游戏性能优化经验帖_unity微信小游戏优化

最近UWA发布了全新的针对微信小游戏的性能优化分析工具，上线两周来得到了非常多开发者的关注。以下就是UWA分享的在小游戏的性能优化过程中，CPU模块、内存占用相关的优化经验，可以通过GOT Online的小游戏工具直观地掌握运行时的数据以及优化方案。希望对正在使用Unity引擎开发微信小游戏的团队有所帮助。

CPU部分

逻辑代码

通过查看函数调用次数曲线，可以清晰地知道脚本函数的调用次数，如下图中的EntityStateMachine.Update的调用次数达到70+，针对这种情况建议使用Manager中使用for循环调用对应逻辑的方式来减少Invoke次数，从而降低开销。

UI模块

Rendering.UpdateBatches的自身耗时会受到CanvasRenderer.SyncTransform的调用次数的影响，因此需要尽量避免CanvasRenderer.SyncTransform的触发，通过GOT Online中的UI模块可以直观的定位到这两个开销。

动画模块

在动画模块中，可以通过勾选堆栈中子函数的调用次数以及父节点的耗时，看到他们的数值趋势是正相关的，因此我们就可以通过排查每帧持续Deactive的对象是否合理来进行优化。

对于MeshSkinning.Update这个函数来说，相比APP，小游戏会有较高的开销，这是因为在APP中动画蒙皮会在Worker线程中进行，但是小游戏中没有Worker线程，因此耗时会变高很多。因此在小游戏中要尽量限制蒙皮动画的使用，对于需要使用蒙皮动画的网格也应尽量控制其顶点数量。另外，在团结引擎中有GPU Skinning相关的优化，会将耗时的CPU的部分移动到GPU中，因此会降低该函数的CPU开销。

物理模块

Physics.Simulate的耗时通常受到碰撞或者Trigger次数的影响，如下图中可以看到Overlaps的次数越高，Physics.Simulate的耗时越高。Overlaps数值过高，需要排查物理碰撞Layer对中是否有不必要的碰撞Layer对存在。

另外，可以从小游戏的Overview报告中清晰地看到小游戏运行过程中每帧的物理更新的次数，通常在不影响游戏逻辑表现的情况下，将每帧的最大更新次数设置为5即可。下图中的最大次数为17次，这样Physics.Simulate以及MonoBehavior.FixedUpdate的逻辑代码的耗时都会有更高的开销。

卡顿分析

在Overview报告中，我们将一些常见的卡顿函数耗时做了归类，在这个模块中可以清晰地看到哪些函数造成了严重的卡顿，如下图中的GarbageCollectAssetsProfile函数，该函数在游戏运行过程中有非常频繁的高耗时，说明在游戏过程中有非常多的Resources.UnloadUnusedAssets的调用，这个操作是非常不合理的，需要尽量避免频繁的调用该函数。

WaitForTargetFPS

在小游戏的iOS高性能模式中，会有每10秒由WX进行的GC造成的卡顿，该卡顿的耗时会被统计到WaitForTargetFPS函数，如下图函数中的耗时峰值。为了减少这个卡顿情况，可以考虑增大unity-namespace.js中iOSAutoGCInterval的数值，并在C#脚本中在合适的时机主动调用WX.triggerGC。

内存部分

Mono内存走势

在内存模块中，可以直观地看到Mono内存的走势，其中需要关注的是峰值以及初始的堆内存占用，如果初始占用就达到较高的数值，说明配置表需要进一步优化。更进一步的堆内存分配细节，建议使用GOT Online的Mono模式对游戏的APP版本进行测试来获取，这样可以定位到具体的分配信息，如哪些函数有持续分配或者峰值分配，从而精准地优化堆内存分配。

纹理内存

在小游戏制作时应尽量控制纹理内存，在Resource模式中，我们可以非常详细的看到纹理内存的占用走势，以及单帧内存中的纹理资源详情，如下图中单帧纹理内存最多占用152.16MB，从单帧的详情可以看到主要是有非常多的纹理没有进行压缩，使用的是RGBA32格式，因此需要对这些未压缩的纹理进行ASTC压缩。

RenderTexture

在小游戏制作中，应该尽量减少RenderTexture的使用，在Resource模式中通过详细的资源内存走势曲线，可以找到内存不合理的地方，从单帧详情可以看出来内存中的RT是否可以再进一步的优化，如下图中的后处理相关的RT，以及CameraDepthTexture是否可以进一步地移除。

还有支持自定义参数、函数打组、自定义场景等更为丰富定制化的功能等待大家来探索！

小游戏工具的使用方式也非常便捷。

1. 在UWA官网下载工具套件，参照文档说明集成SDK
2. 在本地真机上进行测试
3. 将测试所得数据上传到UWA Tools，再从Tools上传到UWA官网
4. 登录UWA官网查看测试报告

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