En general, esperamos reducir el consumo de energía diario promedio y el tráfico del SDK tanto como sea posible con la premisa de garantizar la integridad y estabilidad de las funciones del SDK, a fin de mejorar la experiencia del usuario. Cuanto menos consuma el SDK en los recursos del dispositivo, es menos probable que el dispositivo falle debido a sobrecalentamiento, congelamiento, etc.
Entonces, ¿cuáles son los métodos comúnmente utilizados para reducir el consumo de energía diario promedio y el tráfico del SDK?
Módulos de funciones simplificadas . Mantenga solo el núcleo del SDK y las funciones necesarias, y elimine la redundancia, lo que puede reducir la complejidad del SDK, mejorar la velocidad de carga y la eficiencia operativa. Por ejemplo, si el SDK solo necesita proporcionar funciones básicas de representación de gráficos, no debe incluir otros módulos funcionales como audio, video y red.
Optimizar la estructura del código . Utilice algoritmos de programación eficientes, evite la lógica de código repetitiva e inválida y reduzca las fugas de memoria. Si el SDK usa lenguajes de programación como C++ o Java, debe prestar atención a los problemas de administración de la memoria para evitar la degradación del rendimiento causada por una recolección de basura excesiva. Si el SDK utiliza lenguajes de secuencias de comandos como JavaScript o Lua, debe prestar atención a la compresión del código para evitar un uso excesivo de la memoria causado por demasiadas variables globales.
Optimizar la gestión de recursos . Utilice formatos de imagen y proporciones de compresión adecuados para evitar cargar archivos de recursos demasiado grandes, y utilice tecnologías de almacenamiento en caché y precarga para mejorar la velocidad de carga de los recursos. Al cargar recursos de imagen, puede elegir una relación de compresión adecuada según el propósito de la imagen, como PNG, JPG, WEBP, etc., para reducir el tamaño del archivo de imagen y el tiempo de decodificación. Al cargar varios archivos de recursos, puede usar la tecnología de almacenamiento en caché para almacenar en caché los archivos de recursos de uso común en la memoria para reducir la cantidad de solicitudes de red y el consumo de tráfico. Al cargar archivos de recursos complejos, utilice la tecnología de precarga para cargar archivos de recursos con anticipación en el tiempo de inactividad y subprocesos en segundo plano para reducir el tiempo de espera del usuario y mejorar la experiencia del usuario.
Optimizar la comunicación de la red . Los protocolos de red y los métodos de transmisión razonables pueden evitar solicitudes de red frecuentes. Para la comunicación de red con el servidor, se pueden seleccionar HTTP, HTTPS, TCP, UDP, WebSocket, etc. de acuerdo con los requisitos de comunicación para mejorar la eficiencia y la estabilidad de la comunicación. Cuando el SDK necesita enviar o recibir datos, el sondeo de tiempo, los paquetes de latidos y otras tecnologías pueden reducir la cantidad de conexiones de red y el consumo de tráfico. Cuando la cantidad de datos que el SDK necesita procesar es enorme, utilice tecnología de compresión de datos para el procesamiento, como GZIP, LZMA, AES, etc., para reducir la cantidad de transmisión de datos.
Optimice el efecto de renderizado . On Demand Rendering (On Demand Rendering) ajusta dinámicamente la velocidad de fotogramas de renderizado, lo que puede reducir en gran medida el consumo de energía, la generación de calor y el consumo de energía. El renderizado bajo demanda es una tecnología que reduce la carga de renderizado sin afectar la experiencia del usuario. Puede ajustar dinámicamente la velocidad de fotogramas de renderizado de acuerdo con la entrada del usuario o el estado del dispositivo, y volver a la velocidad de fotogramas normal cuando sea necesario. Por ejemplo, cuando el usuario no está operando o el dispositivo está en modo de bajo consumo, la velocidad de fotogramas de representación se puede reducir de 60 FPS a 12 FPS o menos, de modo que el consumo de energía, la generación de calor y el consumo de energía del dispositivo se pueden reducir considerablemente. , y la duración de la batería del dispositivo puede extenderse.
Utilice la solución Adaptive Performance (Rendimiento adaptativo) para detectar automáticamente el estado del hardware y lograr un equilibrio entre la función y el consumo de energía ajustando la velocidad de fotogramas de representación y el nivel de LOD. Puede monitorear parámetros de hardware, como la temperatura y el consumo de energía en tiempo real, y ajustar los parámetros de rendimiento de la aplicación, como la velocidad de cuadros de renderizado y el nivel de LOD, de acuerdo con las estrategias preestablecidas. Cuando el dispositivo se sobrecalienta o el consumo de energía es demasiado alto, puede reducir la velocidad de fotogramas de representación o el nivel de LOD para reducir la carga en el dispositivo y volver a los parámetros originales cuando el dispositivo vuelve a la normalidad.