UWA问答 | 博客 | 游戏及VR应用性能优化记录分享 | 侑虎科技
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description: UWA博客，UWA旗下官方博客。针对游戏及VR应用性能优化等内容记录、交流，以及案例分享。博客主要分为：厚积薄发、万象更新、博观约取、充电一刻、博物纳新等几个模块。
items: UE5版本中GC的改动
items: 如何降低Animator的调用次数
items: 顺势而为，AI 技术融入性能优化
items: 引擎Quality设置里的Texture Quality和Global Mipmap Limit有什么区别
items: 在UE5中，预测脚步IK实现-PredictFootIK
items: GPU带宽分析中GPU Non-Base Level Textures过低是什么意思
items: 2 月刊｜GPM 2.0错误日志分析上线，PC端监测能力全维度突破
items: 堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的
items: InsideLyra - 致UE“初学者”
items: 1 月刊｜日报周报一键获取+AI问答，玩家行为精准分析

UE5版本中GC的改动
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date: 2026-03-18T04:04:00+02:00
description: 【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ 总览 UE5的GC，相对UE4做了一些改动，但本质没变，依然是基于UObject的标记清扫算法，许多改动都属于优化。 先看GC的各个阶段： 遍历所有Object，标记为不可达 改动较少，增加了RefCount引用方式；更改了Unreachable Flag；增加了单独的RootArray作为根集。 遍历引用关系做可达性分析 改动较多，Batch模式的引用收集；UObject对ClassPrivate和Outer的引用从Token中移除；增加了引用收集的Debug模式。 清理不可达Object 差别不大，依然是分帧Purge，对每个UObject依次执行BeginDestroy, Destroy, FinishDestroy。 除此之外，还有实验性的Increment可达性分析模式，想完全避免可达性分析造成的一帧卡顿，算是一个最大的不同。 对于GC Cluster，变化不大。 另外还有一些其他Tips，比如IsPendingKill接口改成了IsGarbage；ObjectFlags增加了Reachable0，Reachable1，Reachable2等等。 文章中所使用的为UE5.7。 前篇：《UE4垃圾回收》 一、加入引用计数机制 1. RefCounted Flag & RefCount 观察InternalObjectFlags，发现多了一个叫RefCounted的Flag，说明UE的GC在标记清扫的基础上，又加入了引用计数机制，算是一个不小的改动。 引用计数是另一种GC方式，Python中就使用了，简单概括为每个Object记录自己被多少个其他Object引用了，当发现引用计数为0时，就判定自己为垃圾。至于垃圾的清理，可以选择为0时立即清理，也可以选择之后一起清理，反正垃圾是不会再被重新引用到的。 enum class EInternalObjectFlags : int32 { None = 0, //... RefCounted UE_DEPRECATED(5.7, "Use GetRefCount() to determine if a refcount exists instead.") = 1 << 29, ///< Object currently has ref-counts associated with it. //... }; 但有了Flag还不够，得给每个Object再定义一个RefCount属性，记录被引用的次数。UE5.7之前，在FUObjectItem中有一个专门的int32 RefCount属性，但UE5.7开始把RefCount和Flags一起打包成了int64。Flag存在高32位里，RefCount存在低32位里。 这样有个好处，RefCount通常用不了int32这么大，因此可以把更多位数给EInternalObjectFlags用，比如添加一些我们自定义的Flag，或者UE引擎自己扩展。 2. 操作接口 添加RefCount： void UObjectBase::AddRef() const { FUObjectItem* ObjectItem = GUObjectArray.ObjectToObjectItem(this); ObjectItem->AddRef(); } 减去RefCount： void UObjectBase::ReleaseRef() const { FUObjectItem* ObjectItem = GUObjectArray.ObjectToObjectItem(this); ObjectItem->ReleaseRef(); } 获取RefCount： 在引擎内部代码，比如GC过程中，才有获取RefCount的需求，因此UObject上没有获取RefCount的接口，只有FUObjectItem上有。 FORCEINLINE int32 GetRefCount() const { return RefCount; } 哪些地方会给UObject加上引用计数？ 引用计数管理UObject显然更容易出错，万一AddRef/ReleaseRef不成对，就会造成UObject泄漏，引擎中目前也只有StrongObjectPtr使用了。而且是用了RAII模式，在构造和析构中操作RefCount，防止泄漏。StrongObjectPtr可以对一个UObject添加强引用，防止被GC，和AddToRoot类似。下面是StrongObjectPtr中操作的代码： FORCEINLINE_DEBUGGABLE void Rese…

如何降低Animator的调用次数
type: item
date: 2026-03-17T04:43:00+02:00
description: 1）如何降低Animator的调用次数 2）为什么UI相关堆内存对象和纹理资源都占用了较大内存没有释放 这是第467篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 Q：现在动画的Culling Mode是Cull Update Transforms，不过从Scene窗口来看，在屏幕外的动画还是在动，这个还需要做其他的什么设置吗，还是我理解的不对？ 然后，之前Camera没有勾选Occlusion Culling，这个有关系吗？ 为什么报告里Animator的调用次数那么多呢？ A：首先，Scene里面确实会影响的，要准确的话，需要关闭Scene窗口。 然后，Camera没有勾选Occlusion Culling，这个没关系的。 最后，在Profiler里面选择那个Animator.ApplyOnAnimatorMove函数，然后打开Related Data，是可以看到具体是哪些对象的： 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69b7a2f392894f1c4f0c2354 From UWA AI 问答 Q1：项目中发现一些UI图片被大量UI对象引用，但这些对象应该已经在代码中调用销毁了，但看起来RUUA和GC都没起到作用，这最终导致我项目中很多UI相关堆内存对象和纹理资源都占用了较大内存没有释放。可能是什么原因？ A：此问题通常由隐性引用、资源标志位或原生资源未释放导致。 排查代码引用链：Lua或C# 中的静态变量、事件监听、闭包可能持有UI对象引用，导致GC无法回收。查看GOT Online报告的Mono引用对象统，若“Destroyed对象数量”持续上涨，说明存在Lua端未解引用，需及时释放引用链。 检查资源标志位：若纹理或对象被标记为 HideFlags.DontUnloadUnusedAsset，Resources.UnloadUnusedAssets将无法卸载它们。需检查代码是否误设该标志，必要时使用DestroyImmediate手动清除。 确认AssetBundle与图集依赖：若引用图集的AssetBundle未完全卸载，图集会驻留。确保AssetBundle.Unload(true)调用正确，或尝试Resources.UnloadAsset。 排查原生资源：RenderTexture不会自动垃圾回收，使用后必须调用Release释放硬件资源，否则会造成显存与内存泄漏。 考虑内存碎片：堆内存高未必是对象未卸载，可能是碎片过多。排查byte[]、MemoryStream等频繁分配对象，使用对象池优化。 建议结合内存快照分析具体占用对象，定位引用源，必要时手动管理资源生命周期，避免过度依赖自动卸载机制。 Q2：我看了UWA报告中的Mono引用对象统计页面，Destroyed对象数确实较高且有上涨，这个具体是什么含义？ A：Destroyed对象数较高且持续上涨是Mono堆内存泄漏的重要预警信号，具体含义如下： 定义说明 Destroyed对象指在C# 端已调用Destroy销毁，但Lua端仍持有引用的Mono层对象。这些对象虽在场景中已被移除，但因Lua端未解引用，仍占用堆内存无法被GC回收。 产生原因 Lua访问Unity对象时，会通过Wrapper代码将对象引用存入容器，以确保C# 端GC不会提前回收。若Lua端未及时释放这些引用，C# 端的Destroy操作无法彻底清理内存，导致对象驻留。 持续上涨的风险 若Destroyed对象数量持续上涨，说明Lua端引用链未正确清理，Mono堆内存会不断累积，最终导致： 内存占用持续增长 GC频率升高，引发卡顿 极端情况下导致内存溢出闪退 排查建议 查看GOT Online报告中Mono对象引用柱状图，确认Destroyed对象趋势 对比不同采样帧，定位对象数量激增的时间点 结合Lua堆内存分配堆栈，查找高分配函数 检查Lua代码中的事件监听、闭包、静态变量是否持有UI对象引用 解决方法 在Lua端及时释放不再使用的对象引用 移除不必要的静态引用和事件监听 使用弱引用管理长期持有的对象 定期调用GC强制回收 若Destroyed对象数稳定在某一水平后不再上涨，通常风险可控；若持续上涨，需优先排查Lua引用链，避免内存泄漏恶化。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=1d682f3a-b8eb-49d9-a00b-07f0813dddc0 无论是社区里开发者们…

顺势而为，AI 技术融入性能优化
type: item
date: 2026-03-13T04:11:00+02:00
description: 很多开发者都有过这样的经历： 性能报告几千行数据，不知道先看哪 遇到瓶颈，反复Google查文档，效率低下 团队讨论时，QA和开发对数据理解不一致 项目紧急，但等待人工分析需要时间 UWA GOT Online AI问答，就是为解决这些痛点而生。 顺势而为，AI 技术融入性能优化 在AI技术快速发展的今天，UWA始终站在行业前列，将前沿技术落地到实际开发场景。这一次，我们不只是加了一个按钮，而是为开发者配备了一位24小时在线的优化专家。无论你在何时、何地，打开GOT Online的报告页面，就能立即与AI助手对话，快速定位性能瓶颈、获取优化建议。 更重要的是，这不是通用大模型，而是基于UWA近10年积累的性能分析数据训练的垂直专家。通用AI读不懂的复杂性能指标，它懂。它懂游戏的性能规律，也更懂每个项目的独特场景。 报告读得更快、问题找得更准、协作变得更顺 无需学习复杂工具，直接用自然语言提问，AI助手能快速识别报告中的关键指标、帮你过滤无关信息，直击性能瓶颈、替代平均2小时的人工排查时间，80%常见问题可在30秒内得到答案。制作人5分钟内即可掌握项目性能状况。 真实用户怎么说 “我们团队现在看GOT Online报告，第一件事就是先问AI，80%的问题不用再翻文档了。新人第一天就能上手，省去了大量的培训成本。” —— 某头部游戏工作室技术总监 “以前QA提交性能问题，开发还要花半小时去理解数据，现在直接问AI，3分钟出答案，沟通效率提升了不止一半。” —— 某中型手游制作人 全模式智能分析支持 Mono模式报告 - 深入分析Mono堆内存、GC问题 GPU模式报告 - 全面评估渲染性能、DrawCall瓶颈 更多AI交互模式持续接入中，满足不同项目需求 典型使用场景 场景1：新人快速上手 第1天加入的测试人员，不需要培训，直接问「哪些资源导致内存占用过高」，AI立即给出Top 5资源列表，10分钟看懂关键问题，自学也能快速上手。 场景2：临时会商，当场决策 开会时突然被问到「上周那帧为何卡顿」，现场打开报告问AI，3分钟出答案，而人工分析需要等待2小时。配合截图和数据，当场给出优化方向。 场景3：多团队协同效率提升 QA提交性能问题时，直接附上AI分析总结，开发人员省去翻阅报告的时间，直接看结论，把更多时间用在分析根因上。 无论你是开发人员，需快速定位性能问题，获取优化方向； 亦或是制作人，需了解项目性能状况，辅助决策判断； 还是QA测试，需准确理解测试数据，提高测试价值； 亦或者是技术负责人，需统筹性能优化工作，降低沟通成本。 打开GOT Online，问AI ，就懂了。 限时福利：即刻免费体验 即日起至4月30日，新用户可直接体验AI问答全功能，无需等待审批。 马上体验，1分钟上手。 UWA，一直致力于让游戏性能优化更简单。这次AI问答功能的升级，是我们向"技术支持更高效"迈出的又一步。未来，我们将持续投入AI技术在性能分析领域的应用，为开发者带来更多惊喜。 关于UWA UWA是一家创业十年的高新技术企业，作为游戏行业的深耕者，UWA始终专注于为使用Unity、Unreal引擎的开发者提供丰富的优化产品，帮助开发者高效解决开发问题、定位性能瓶颈、提供解决方案，已支持超过一万款游戏项目。

引擎Quality设置里的Texture Quality和Global Mipmap Limit有什么区别
type: item
date: 2026-03-10T04:16:00+02:00
description: 1）引擎Quality设置里的Texture Quality和Global Mipmap Limit有什么区别 2）小游戏上在动画状态机中替换动作会产生较大消耗怎么办 这是第466篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 Q：引擎Quality设置里的Texture Quality好像被删掉了？这个新的叫Global Mipmap Limit的设置项看上去是替代？有什么区别吗？ A：Global Mipmap Limit确实替换了Texture Quality，或者说是该功能的升级版，除了仍然是按照设置从Mipmap第0层开始移除外，额外增加了使纹理按照所在Mipmap Limit Group剔除Mipmap层级的设置；并且需要针对具体纹理开启Use Mipmap Limits并设置Group。使用上远比之前Texture Quality的一刀切做法更实用，但相比Texture Streaming的灵活自动处理还是需要投入一定人工成本针对分级进行设置。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69ae6e7eabed2e338a7dac66 From 问答社区 Q：我们在小游戏项目中使用Animator Override Controller替换动作会产生较大的开销，有什么优化方案吗？ A：替换动画时会对所有的动画重新计算绑定，因此在动画数量本身就很多的情况下，开销也会相应偏高；建议尽可能降低动画的数量，从源头减少合并运算的数据量，并适当削减动画精度，优化动画曲线数据。 这个是大体思路，不过还是比较笼统的，也看看大家有没有什么更好的建议可以取取经。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69ae3139abed2e338a7dac65 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。本期分享分别来自UWA AI问答和UWA问答社区，希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络 今天的分享就到这里。生有涯而知无涯，在漫漫的开发周期中，我们遇到的问题只是冰山一角，UWA社区愿伴你同行，一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。 UWA官网：www.uwa4d.com UWA社区：community.uwa4d.com UWA学堂：edu.uwa4d.com 官方技术QQ群：793972859

在UE5中，预测脚步IK实现-PredictFootIK
type: item
date: 2026-03-04T04:39:00+02:00
description: 【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ 一、前言与简述 1. 前言 “最终效果可见文尾”。 此篇文章主要是记录开发过程中的一些细节与踩坑，基础动画框架是复刻的ALS，技术方案来自刺客信条基于预测的FootIK。 自己实现过程中也参考了其他大佬的文章（链接放末尾），实现的方法可能存在很多问题，写法也不是很优雅。文章中一些步骤为制作过程记录，也有补录，可能存在顺序或制作内容和正常顺序有差别，有一些细节或者坑可能忘记了，还请见谅。 2. 简述 基于预测的FootIK通过预测角色的落点来计算即将行走的路径，从而通过IK更改脚步和盆骨来适配地形，相较于传统IK会更加灵活（当然也更复杂）。 总体步骤为： 准备脚步数据 预测脚步落点 计算Pelvis数据 计算脚步路径 计算脚步数据 应用数据 二、准备数据与预测 1. 数据准备 在此阶段我们需要在动作中添加一个曲线，通过这个曲线上的时间来告诉我们脚步还有多久会落下，但正如育碧所言：“Absolutely must be automated”，所以我使用的是UE的AnimationModifier来自动的生成曲线，在其中通过对动画信息进行采样，获取当前帧信息。 之后通过获取到的Foot高度（可以更加细致，比如加上脚尖，甚至旋转等）来判断是否为关键点，如果是就记录下来。这里我还开放了FootName和Height的阈值作为参数。 这里获取脚步位置没有直接的函数，需要GetAnimPosAtTime之后去GetBonePose获取，然后根据获取到的脚步落下与脚步抬起关键点来连成曲线。 这里找到落点其实很简单，但生成曲线还比较麻烦，要注意开始点和结束点的连贯，以及曲线应该改成线性。最后就可以得到自动生成的曲线。 2. 脚步预测 在开始之前我创了一个结构体，往里加入很多参数避免之后修改一次就要改函数输入，又要加一堆参数。 在PreDictFootLocation中，思路是通过我们之前生成的脚步落地曲线以及角色的移动速度来获取落点（除去黑框的内容）。 而其中黑框主要是来解决脚步相对位置的问题。 如果你只是一个动作，可以直接写死相对位置，但如果要应用到游戏中的各个动作，它的脚步相对位置会有差距，这个时候我最先想的是：那我实时计算脚步的位置不就好了？ 但脚步会有在后面和在前面，比如落脚的时候不会跟随角色移动，如果用实时位置，那么预测的位置必定很不准确。所以我采取的做法是在落地时记录相对位置，然后用黑框中进行计算。 而这其中的脚步落下是通过一个参数记录上一帧脚步是否落下，如果上一帧落下则更新，同理也可以得到脚步抬起时刻来获取信息。 例如在脚落下时记录脚相对位置，脚步开始位置设为当前脚步位置，上一次的结束位置等。这就是脚步开始位置，而结束位置是通过我们的BoxTrace实时得到的。 这里其实还有个小问题，就是预测的落点会有误差。在移动的时候会逐渐非常缓慢向角色靠近（可看下方视频慢放时）。这个虽然影响不大，但在脚步离台子非常近的时候会有抖动，目前这个问题找了动作、曲线、角色都没找到原因。就先不管了，最后画一画DebugShape就可以得到如下效果： 三、计算Pelvis数据 1. Pelvis起始点与终点 来到Pelvis的计算，首先要获取两脚间的起始点位置（绿线）作为Pelvis计算的起始点和终止点： 这个开始点和结束点的切换是在脚步交错时进行，所以我就直接根据脚步的Y值谁更靠前来决定，当和上一帧不同时则为切换，这个时候更新双脚位置。 注意结束点要在脚落地时一直更新，因为我们之前提到了会有误差，那个落点会一点点向角色靠近，如果只取那一帧的会对不上，所以在脚落地时Pelvis的落点也要一直更新。 这里有些动作会在短时间内交叉两次（比如ALS的冲刺）导致错误，所以还需要对切换加上一个很小的冷却时间，这个时候我们就可以得到下面视频的绿色曲线： 可以看到，我们在上下坡时Pelvis会随着碰撞体一直运动，但我们的预期是在上坡落脚时上升，和在下坡时边下坡边下降，所以首先要固定住Pelvis，之后再去加位移。 2. 上下坡 这里固定Pelvis我之前尝试过使用PelvisOffset‌去做，但是不知道是不是因为更新时机或顺序的问题，会延迟一帧，导致强烈抖动。 所以我最后采取的做法是直接Set角色保持Mesh的高度一直在StartPos处（黑框后面会说）。 此时就可以得到如下效果，可以看到我们角色是一直和开始点保持同样高度： 之后就是处理我们的上坡和下坡的逻辑（平地可视为上坡下坡）来计算Pelvis Addtive Offset Target。 上坡是要落地后采样，并且在结束后Mesh会抬升到新的开始点，所以Addtive要变为…

GPU带宽分析中GPU Non-Base Level Textures过低是什么意思
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date: 2026-03-03T04:13:00+02:00
description: 1）GPU带宽分析中GPU Non-Base Level Textures过低是什么意思 2）为什么不建议用LoadFromMemory接口 这是第465篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From UWA AI 问答 Q：GPU带宽分析中GPU Non-Base Level Textures过低是什么意思？ A：GPU Non-Base Level Textures指标过低解析： 在GPU带宽分析中，GPU Non-Base Level Textures指标统计的是GPU采样非Mipmap第0层（即经过缩小处理的层级）纹理的次数。该指标“过低”通常意味着绝大多数纹理采样都强制使用了最高分辨率的第0层（Base Level）。 这并非性能优异的标志，反而往往暗示了潜在的带宽浪费和缓存命中率低的风险，具体分析与优化策略如下： 1. 核心含义与风险 Mipmap未生效或使用不当：正常情况下，随着物体远离摄像机，GPU应自动采样更低分辨率的Mipmap层级。若该指标过低，说明场景中的纹理即便在远处也被强制以最高精度采样。 带宽压力剧增：采样第0层意味着每次像素着色都需要读取更多数据。对于远距离或小面积物体，这不仅浪费了宝贵的显存带宽，还增加了GPU Memory Bus的负载，直接导致功耗上升和设备发热。 Cache Miss率升高：过大的纹理数据难以完全放入L1/L2缓存，导致频繁的Cache Miss，进一步引发GPU Stall（读写停滞），降低帧率。 2. 常见成因排查 未开启Mipmap：检查关键纹理资源是否在导入设置中关闭了"Generate Mip Maps"选项。 各向异性过滤（Anisotropic Filtering）强制开启：若在Quality Settings中将各向异性过滤设为"Forced On"，或在特定纹理上设置了过高等级，GPU为了修正视角倾斜带来的拉伸，会倾向于采样更高层级甚至混合多层，但在某些统计口径下，过度追求清晰度可能导致非基础层采样逻辑异常或实际仍大量依赖基础层数据。 Shader编写问题：检查是否有Shader代码强制指定了LOD层级（如tex2Dlod固定取0），或使用了不支持Mipmap采样的特殊算法。 UI纹理误用：UI元素通常不需要Mipmap，但如果3D场景中的大量贴图被错误地当作UI处理而未开启Mipmap，也会导致此现象。 3. 优化建议 合理开启Mipmap：对3D场景中的大部分纹理开启Mipmap生成。这能显著降低远处物体的采样带宽。 分级设置各向异性过滤：避免全局强制开启。建议在Project Settings中设为"Per Texture"，仅对地面、墙面等需要高质量斜视效果的纹理单独开启，并尽量使用较低等级（如2x或4x）。 控制纹理分辨率：结合渲染距离，对远景物体使用低分辨率纹理。若高分辨率纹理的Mipmap 0层采样率极低（如小于5%），说明其高分辨率部分从未被使用，应直接缩小源图尺寸。 检查RenderTexture：确认动态生成的RenderTexture是否必要开启了Mipmap，避免不必要的内存与带宽占用。 通过提升非基础层纹理的采样比例，可有效降低单次采样的数据量，从而在保证视觉质量的前提下，显著优化GPU带宽与能耗表现。 From UWA AI 问答 Q：为什么不建议用LoadFromMemory接口？ A：不建议大规模使用LoadFromMemory（含同步/异步版本）主要基于以下三方面性能缺陷，已在真实移动端项目中验证： 一、显著更高的CPU与内存开销 同步阻塞主线程：LoadFromMemory是完全同步调用，强制在主线程解压并构建AssetBundle对象，导致帧率卡顿，尤其在加载较大包（如含10张1024×1024纹理）时，耗时可达数十毫秒（对比LoadFromFile的零点几毫秒）。 双倍内存驻留：需先将完整AssetBundle字节数组（如几十MB）全部载入内存，再解压/解析；而LoadFromFile仅加载头部（KB级），资源按需流式读取，内存占用极低。 二、丧失底层IO优化能力 LoadFromFile在真机上利用系统文件句柄缓存、预读机制及OS磁盘缓存，对LZ4压缩包可直接映射解压，避免全量解压。 LoadFromMemory绕过文件系统，强制走内存拷贝+解压路径，无法享受任何OS级IO优化，且破坏Unity内部PreloadManager的加载队列与速率控制。 三、加密需求存在更优替代方案 若为防破解而加密AssetBundle，LoadFromM…

2 月刊｜GPM 2.0错误日志分析上线，PC端监测能力全维度突破
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date: 2026-03-02T03:55:00+02:00
description: GPM 2.0聚焦研发问题精准归因与PC端监测需求，全新上线「错误分析」功能，实现Error&Exception异常日志全量捕获与深度拆解；同时完成PC端画面截帧、专属性能指标的双重突破，并新增版本与设备筛选优化功能。从异常分析、多端监测、数据提纯三大维度升级性能管控能力。 错误分析 补全异常监测闭环，精准定位程序错误根源 新增的「错误分析」功能，针对游戏运行中的Error、Exception两类核心程序异常实现精准区分与全量捕获，填补了非崩溃类程序错误的监测空白。系统会自动对各类错误日志归类统计，清晰展示影响范围、发生次数等核心信息，支持开发者快速查看错误具体堆栈详情。该功能与崩溃、ANR 分析模块联动，自动关联设备硬件、系统版本等基础信息，在异常报告中可同步查看错误触发的场景、画面截帧等关键内容，结合堆栈与消息信息，助力研发人员快速定位错误发生位置与深层诱因，针对性制定解决方案。 错误分析列表 单条错误分析详情 PC端玩家画面截帧 可视化还原操作轨迹，高效定位异常诱因 全新上线的「PC端玩家画面截帧」功能，将移动端成熟的截帧监测能力延伸至PC端，实现玩家操作轨迹与异常场景的可视化还原。当PC端出现性能卡顿、程序错误等问题时，可在异常报告中查看问题触发前后的画面截帧，并联动性能参数曲线、自定义事件，清晰还原玩家行为路径与操作细节。支持按玩家、问题类型、时间节点精准筛选截帧内容，直观捕捉技能释放、场景切换、多窗口交互等操作中的异常诱因，快速定位机型、GPU适配的渲染问题或玩家操作引发的功能异常。可搭配「玩家行为洞察」的协作笔记功能，对关键时间戳添加注释，实现团队协同排查，大幅降低PC端问题复现与分析成本。 PC平台数据展示图例 PC端专属性能指标 大维度精准监测，捕捉全链路性能短板 针对PC端游戏的性能监测特性，新增七大专属性能指标，覆盖内存、CPU、GPU、IO四大核心维度，实现PC端性能状态的全方位、精细化捕捉，填补此前PC端关键性能数据的采集空白，让性能优化更具针对性。 内存维度：PrivateBytes私有内存占用，精准监测游戏进程独立内存消耗； 网络维度：网络延迟指标，快速判断网络环境对游戏体验的影响； 温度维度：GPU温度监测，及时预警显卡过热引发的性能降频问题； CPU维度：CPU占用率+句柄数，全面掌握CPU资源分配，定位过载、句柄泄露问题； GPU维度：GPU利用率，实时跟踪显卡负载，定位高画质、复杂场景的渲染瓶颈； IO维度：Read/WriteCount读写次数、Read/WriteBytes读写字节数，排查存储设备引发的加载卡顿、画面掉帧问题。 版本黑名单 & 仅真机模式 数据提纯双功能，提升分析效率 针对测试阶段数据干扰、筛选操作繁琐的痛点，新增两大数据筛选优化功能，实现监测数据的精准提纯，让问题分析更高效；并可在“筛选器设置”中快速配置，操作更便捷。 「版本黑名单」功能支持屏蔽指定测试版本的数据，避免多版本并行带来的无效数据干扰性能大盘，减少查询与分析的资源占用，保障数据统计与问题归因的准确性。 「仅真机模式」开启后，系统将自动筛选排除模拟器设备数据，仅保留真机监测数据，从源头减少模拟环境带来的数据污染，省去每次手动筛选的繁琐操作，若需临时查看模拟器数据，删除筛选条件即可快速恢复。 未来，GPM 2.0将持续迭代升级，落地更多游戏研发运营实用场景，深挖数据价值、提供多元数据线索，全方位助力游戏产品体验与性能双提升。 立即体验！ 专属通道限时开放 ➡ 预约技术专家1V1部署指导！我们将全程支持服务搭建、数据分析与反馈，确保您能够充分体验GPM 2.0带来的价值。 邮件：sales@uwa4d.com 微信号：17502188376 了解GPM 2.0全功能，可以点击《GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》查看详情。 关于GPM 2.0 UWA GPM 2.0是专为上线及测试阶段游戏项目打造的高性能监测平台。它不仅能深度捕捉宏观性能数据，更创新采用性能无损截帧技术，在不影响玩家体验的前提下，助力开发者全面掌握玩家端运行关键细节，从多维度优化游戏性能，实现从“玩家投诉后救火” 到 “问题发生前预警” 的核心转变。 GPM 2.0全景指南 《UWA GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》 《GPM 2.0 功能更新月报：新增导出表格、崩溃反混淆等实用功能，体验再升级！》 《1 月刊｜日报周报一键获取+AI问答，玩家行为精准分析》 《12月刊｜上新！全局筛选+设备标记+序列帧回溯，GPM 2.0性能分析效率拉满》 GPM 2.0新功能 集锦 《GPM 2.0全新功能发布｜GPU精准监测 + 精细化运营，重构游戏性能管控新范式》 《GPM 2.0 SDK 热更新｜不打…

堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的
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date: 2026-02-06T12:45:00+02:00
description: 1）堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的 2）微信小游戏项目，跑图过程场景加载比较慢如何优化 这是第464篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 Q：在Memory Profiler观察到一个长度为9的字符串对象Managed Size为40B，显然不止每个字符2字节。请问这个应该是怎么算的？ A：堆内存对象的Managed Size可以认为是以下四个部分： 类型对象指针； 同步块索引； 专属属性（比如数组和String就有一个int32 length 4B）； 实例字段。 针对每种对象这四个部分可能都有不同，最好的办法就是直接看下源码里这个类的构造。比如String： 它就是8 (*monotor) + 8(union) + 4(length) + 2( N+1(\0) )，特殊之处就是多了个\0，相当于长度要算N+1。所以总共是22+2*N字节。 其中为什么每个对象都要额外分配类型对象指针和同步块索引，导致一定的基础占用，原理上可以参考一些官方文档或者社区文章。 《.NET 框架内部结构：CLR 如何创建运行时对象 |Microsoft Learn》 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69858fdcabed2e338a7dac5e From 问答社区 Q1：目前有个点比较陌生，就是小游戏的每秒资源后台最大同时下载数量，和下载文件大小的指标比较缺失， 这块会影响玩家跑图的过程中场景加载比较慢的问题。 请问有没有官方大数据指标？ A：官方说法是小游戏资源下载并发数为10，超过时底层自动排队；单个请求文件最大不超过100MB（理论最大值，但考虑到带宽，建议单文件2~5MB以内）。 Q2：由于我们是横屏地图，真机上持续控制角色移动10秒以上，停下后，附近场景资源下载大概要等10秒才加载完整。 大概200个资源，请问有什么解决的方法？ A：这种情况看起来是没有用WXAssetBundle的接口进行AssetBundle加载，一般更推荐用这个，而不是原生的AssetBundle加载接口。WXAssetBundle的加载接口会把网上下载的东西缓存到本地，下次直接从本地加载，而且这个接口会有自动卸载的功能，总体内存占用也会更小一些。其他的优化方法就是资源设置以及打包策略的问题了。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6985999eabed2e338a7dac60 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。本期分享分别来自UWA AI问答和UWA问答社区，希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络 今天的分享就到这里。生有涯而知无涯，在漫漫的开发周期中，我们遇到的问题只是冰山一角，UWA社区愿伴你同行，一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。 UWA官网：www.uwa4d.com UWA社区：community.uwa4d.com UWA学堂：edu.uwa4d.com 官方技术QQ群：793972859

InsideLyra - 致UE“初学者”
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date: 2026-02-06T05:50:00+02:00
description: 【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ Lyra项目，被誉为UE5的官方教学示例，实际上却远超初学者的难度。官方定义为初学者游戏，但真正掌握它，却需要较深的技术背景和至少200小时的UE开发经验。 视频地址： 【Inside Lyra】之我要学UE 引言 Lyra项目，是伴随着UE5一起发布的官方教学的示例项目，全称是Lyra Starter Game。官方定义为初学者游戏。 但学过的人都知道，这个示例项目远远超出了初学者的难度。简单来说，如果自学Lyra的话，你至少需要掌握以下条件： 1.熟练掌握UE特化C++编程。这就表示，你需要在熟练掌握普通C++的基础上，额外掌握Unreal为C++做的特性化封装，比如：以UHT（Unreal Header Tool）为代表的反射系统，以UObject为代表的UE对象系统，以TSharedPtr等为代表的智能指针和垃圾回收系统。 2.熟练掌握UE编辑器与核心框架。这表示，你需要能够熟练使用UE的编辑器，至少能知道绝大多数功能的入口，以及常用功能的位置和使用方法。在展示某个窗口的时候，你应该知道它是如何打开的，以及它包含哪些操作和信息。掌握核心框架则代表，你了解UE的模块化构建和依赖规则，了解事件委托机制和用法，了解UE的资产序列化与引用，了解常用的UE容器，以及核心的Gameplay框架等等。 除此之外，还希望你拥有至少2年的编程经验，或者至少1年左右的游戏开发经验。这表示，你应该能秒懂某些约定俗成的知识点，比如单例和工厂，广播和分发，会话和鉴权，缓存与热修等等。 低于上面这个门槛的同学，自学Lyra就如同在啃天书一样。并且从经验上来说，200小时的UE开发经验是达到高效学习Lyra的临界值，低于此时长的开发者自学Lyra的放弃率高达 90%。 但可以这么说，如果你能基本看懂并理解Lyra的所有代码，那么月薪2W是简简单单的。如果你能熟练掌握和使用所有的Lyra代码，做个主程也是随随便便的。 本文就是帮大家剖析一下Lyra这个项目，减少自学的挫败感，希望能够尽快掌握这个“工业级”入门游戏，提高自己的游戏开发水平。所以，我将这个系列定义为Inside Lyra。 在开始之前，再次强调一下，本文不是0基础，不会讲解诸如编辑器有几个面板，蓝图有几种类型，用TArray等容器写一个用于排序的Lamba表达式之类的基础知识。而是，尽量为大家深入浅出的去剖析，整个Lyra项目的运作流程，以及各个工业级框架和组件之间的协同关系等。 本文的目标是，能正常打开UE编辑器并运行Lyra就成功。 一、为什么是UE？ 由于本文的目标非常简单，在开始之前我们还是先说明几个前置话题。 我拥有10多年Unity开发经验，过去也一直是在做Unity引擎相关的教程，那么这次为什么选择Unreal的项目做教程呢？从程序的角度来分析一下，主要有以下几点： 1. 引擎源码开放。 这一点对技术开发来说非常重要，非常非常重要。虽然引擎源码会大幅增加项目开发时的复杂度，从而导致学习和开发效率的锐减，但一旦你迈过这个门槛，从学习者变为熟练使用者之后，你才知道引擎源码对于开发者来说是多么提高效率的事情。你无需再盲猜每个功能背后的实现思路，你可以随意修改引擎源码完成特殊功能的适配，你可以随时断点来调试某个功能的调用顺序，你可以自己修复引擎版本自带的BUG，你甚至可以直接Copy引擎模块代码来实现一个比较接近的功能，等等。虽然我自己也能接触到其他引擎的源码，但绝大部分的开发同学是没有这个条件的。因此选择一个提供源码的引擎，对于开发者而言，会得到前所未有的控制力与安全感。 2. 预置Gameplay框架。 从这一点上来说，我个人觉得是有利有弊的。如果大家接触过其他引擎就会知道，大部分引擎在开发项目的时候，是可以自由地定制项目的启动入口的，并且启动的流程也可以完全自定义。但是UE不是，它提供一套自己的Gameplay框架，开发者必须完全理解这套机制，并且在这个基础上穿插去做自己的定制流程。很难说这两种方式，谁更好。自由度高意味着，复用性低。而自由度低则意味着，可以举一反三。 也可以这么认为，当你理解了一个UE项目的启动流程之后，你就可以快速上手任何一个UE项目。但相比于可自由定制的项目来说，这增加了初学者的学习门槛，也是学习UE会卡关的主要问题。在其他引擎上，你花20个小时可能已经做出一个有点意思的小游戏了，而在UE上，20个小时可能连Gameplay框架还没学完。但总结来说： 用短期学习成本换取长期团队协作效率与项目可维护性的指数级提升，是非常有必要的，因为你不可能一直是一个人在战斗。 3. 强大完整的服务器。 UE采用的是服务器同构设计，同…

1 月刊｜日报周报一键获取+AI问答，玩家行为精准分析
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date: 2026-02-04T04:18:00+02:00
description: GPM 2.0聚焦游戏研发与运营的核心需求，2026年1月全新上线三大功能 —— AI问答、Insights、玩家行为洞察，从玩家操作可视化分析、问题维度一键定位、智能数据解读三个层面，构建更高效的性能/运营优化闭环，助力团队精准匹配玩家体验需求。 GPM AI问答 内置智能顾问，上手零门槛 全新上线的GPM AI问答助手，作为内置专属智能顾问，解决你“操作遇阻、问题难查、分析耗时”的核心痛点。在“AI助手”入口，直接输入问题（如“如何忽略加载阶段卡顿异常”、“分析新版本性能波动原因”），即可快速获取精准解答，覆盖功能操作、报告解读、性能分析等全场景需求。从新手快速上手到资深用户高效分析，实现性能管控效率全面提升。 GPM Insights 三维健康度总览，一键锁定性能问题维度 针对海量报告层层筛查的低效痛点，GPM Insights功能打造“版本-场景-机型”三维性能健康度总览面板，省去人工逐个筛选的繁琐流程，实现问题维度“一键可见”。 面板直观呈现各维度严重问题数量，例如，标注特定版本的高风险异常项、核心场景的性能短板机型，帮助团队快速聚焦优化优先级；同时整合平均FPS、卡顿率、内存占用等核心指标，搭配环比变化趋势，让性能波动与优化效果一目了然。对于崩溃、ANR等P0级异常，还能精准标注关联设备与场景，大幅缩短问题定位周期。从此你的日报和周报将一键获取，省时省力。 玩家行为洞察 助力运营决策的全新视角 新增的「玩家行为洞察」功能，为运营与研发人员打造了直观的玩家行为追踪方式。可直接筛选目标玩家查看其游戏内完整操作轨迹（场景切换、UI交互、任务推进等），并同步关联性能数据标红节点与操作日志，精准分析不同行为场景下的性能表现和玩家行为。 例如，统计玩家进入高负载场景时的卡顿率、内存占用、设备温度等指标，快速定位“玩家行为-性能短板”的对应关系。针对高频异常操作节点，还可通过“协作笔记”添加时间戳注释，方便团队成员快速对齐问题，让优化策略更贴合玩家实际体验。 GPM 2.0始终以游戏研发团队的实际需求为核心，围绕更多实用场景推进功能升级，即将上线的自定义区间、资源加载模块、更全面的崩溃上报信息等功能相信也会得到您的青睐。 立即体验！ 专属通道限时开放 ➡ 预约技术专家1V1部署指导！我们将全程支持服务搭建、数据分析与反馈，确保您能够充分体验GPM 2.0带来的价值。 邮件：sales@uwa4d.com 微信号：17502188376 了解GPM 2.0全功能，可以点击《GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》查看详情。 关于GPM 2.0 UWA GPM 2.0是专为上线及测试阶段游戏项目打造的高性能监测平台。它不仅能深度捕捉宏观性能数据，更创新采用性能无损截帧技术，在不影响玩家体验的前提下，助力开发者全面掌握玩家端运行关键细节，从多维度优化游戏性能，实现从“玩家投诉后救火” 到 “问题发生前预警” 的核心转变。 GPM 2.0全景指南 《UWA GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》 《GPM 2.0 功能更新月报：新增导出表格、崩溃反混淆等实用功能，体验再升级！》 《2 月刊｜GPM 2.0错误日志分析上线，PC端监测能力全维度突破》 《12月刊｜上新！全局筛选+设备标记+序列帧回溯，GPM 2.0性能分析效率拉满》 GPM 2.0新功能 集锦 《GPM 2.0全新功能发布｜GPU精准监测 + 精细化运营，重构游戏性能管控新范式》 《GPM 2.0 SDK 热更新｜不打扰玩家的“隐形升级术”！》 《GPM 2.0功能尝新｜AI识图精准捕获材质丢失，全链路护航游戏品质！》 《UWA GPM 2.0 崩溃上报功能全面升级｜全场景覆盖+免费开放，让崩溃排查不再卡壳》 《大R流失、问题难复现？GPM 2.0「指标 - Session直连」功能，让异常定位效率翻倍！》 《从 “被动救火” 到 “主动掌控”：GPM 2.0 如何重塑游戏性能竞争力？》 《GPM 2.0 告警功能：游戏性能的智能守护者》 《无限接近真相｜GPM 2.0 功能上新》 《崩溃现场全回溯｜GPM 2.0「崩溃上报分析」上线，终结“无法复现”的噩梦》 《GPM 2.0 全新发布「卡顿帧堆栈」功能｜精准高效定位游戏玩家端性能》 《深入解析「卡顿帧堆栈」》 《解锁GPM 2.0「卡顿帧堆栈」｜代码示例与实战分析》 《如何精准打点解决卡牌、SLG、开放大世界、放置类游戏卡顿难题》 《不妥协每一毫秒的性能 不浪费每一字节的流量》 《GPM 2.0 重新定义性能监测与优化｜从未知到已知，从被动到主动》 GPM 2.0案例精讲 集锦 《我们的目标是不耗电、不发烫、不闪退》 《冒险闯关类玩家关注的四大体验》 《玩家端性能数据 一手掌握…