Chapter 1 分析性能问题

使用Unity Profiler 获取数据

设备上连接profile，数据并不完全准确
- 由于Development 模式和连接Unity profile 导致CPU 负荷增加和内存大量增加。如果在一些大的项目中运行时，会照成内存溢出，脚本不运行，物理效果停止update等情况
- 为了规避一些上述情况，我们要使用benchmarking(基准化分析法): 在一些切换点，性能明显变差时关注一段时间。
- Editor 中的Profile 数据不可靠，需要在真机中使用。

Profile 远程连接iOS

注意：连接iOS设备时，Unity必须是在Mac机器上运行

打包时Development Build 和 Autoconnect Profiler 打勾
电脑和手机连接相同的本地WiFi
用usb连接手机和mac电脑
打包
在Unity中打开Profiler，然后选择iOS设备

如果连接还有问题，查看这里：https://docs.unity3d.com/Manual/TroubleShootingIPhone.html

Profile 远程连接Android

和iOS相似。
如果连接有问题，查看这里：[https://docs.unity3d.com/Manual/TroubleShootingAndroid. html](https://docs.unity3d.com/Manual/TroubleShootingAndroid. html)

Deep Profile

能看到几乎所有的调用方法。但是消耗很大。

Allocation Callstack （2019以上）

激活Call Stacks 按钮后，在不开启DeepProfile的情况下。Profiler也会收集更多的内存分配问题。
然后通过Show Related Objects 按钮，我们就能看到调用堆栈了。
在这里插入图片描述

性能分析Check List

验证目标脚本是否出现在场景中
验证目标脚本出现的次数是否正确
验证事件的正确顺序
最小化正在进行的代码更改
尽量减少内部干扰
尽量减少外部干扰

自定义脚本分析

使用stopwatch 类创建计时工具：

using System.Diagnostics;
public class CustomTimer : IDisposable {
    
    
private string _timerName;
private int _numTests;
private Stopwatch _watch;
// give the timer a name, and a count of the
// number of tests we're running
public CustomTimer(string timerName, int numTests) {
    
    
	_timerName = timerName;
	_numTests = numTests;
	
	if (_numTests <= 0) {
    
    
		_numTests = 1;
	}
	_watch = Stopwatch.StartNew();
}
	// automatically called when the 'using()' block ends
	public void Dispose() {
    
    
		_watch.Stop();
		float ms = _watch.ElapsedMilliseconds;
		UnityEngine.Debug.Log(string.Format("{0} finished: {1:0.00} " +
		"milliseconds total, {2:0.000000} milliseconds per-test " +
		"for {3} tests", _timerName, ms, ms / _numTests, _numTests));
	}
}

使用示例：

const int numTests = 1000;
using (new CustomTimer("My Test", numTests)) {
    
    
	for(int i = 0; i < numTests; ++i) {
    
    
		TestFunction();
	}
} // 执行完成后timer's Dispose() 会被调用

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