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: 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
items: UE的粒子系统开销怎么优化
items: Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size在移动端分别如何设置
items: Unity实现Nanite
items: .so mmap计算工具内存翻倍现象
items: 抖音小游戏性能优化，别再只靠“感觉”了
items: 如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能

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！》 《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》 《造成设备功耗高的罪魁祸首》 《海外市场设备适配性优化实战》 《50…

UE的粒子系统开销怎么优化
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date: 2026-02-03T04:17:00+02:00
description: 1）UE的粒子系统开销怎么优化 2）哪里能下载或共享Adreno Offline Compiler 3）怎样测试游戏在各个机型上的安装/进游戏的成功率 这是第463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：我在UE的项目中看到粒子系统在Game Thread和Render Thread都有一个耗时指标，有的区间中主线程有开销但渲染线程中却基本没有，它们之间有什么关系吗，主要是受什么影响？ A：简单来说，Game Thread负责粒子系统的逻辑计算，而Render Thread负责渲染数据的准备和提交，它们本身是并行的，所以开销不匹配也是正常的。 要优化的话也是先关注哪一部分开销更大，然后针对性去优化就行。 如果你用的是Niagara也可以参考下官方的文档： https://dev.epicgames.com/documentation/zh-cn/unreal-engine/measuring-performance-in-niagara 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6980641e92894f1c4f0c234d From 问答社区 Q：哪里能下载Adreno Offline Compiler？或可以共享？ Adreno官网找不到，打开以下网址显示Software Restricted： https://softwarecenter.qualcomm.com/catalog/item/Adreno_GPU_Offline_Compiler A：可以找一下这个Gears安装目录里这个路径下，最新的安装包里是有相应插件的。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6970895792894f1c4f0c234a From 问答社区 Q：测试游戏在各个机型上的安装/进游戏成功率一般是用什么测试？ 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69805f6c92894f1c4f0c234c 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

Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size在移动端分别如何设置
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date: 2026-01-27T04:12:00+02:00
description: 1）Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size在移动端分别如何设置 2）UE LLM中观察到Physics/ChaosAcceleration内存占用代表什么 这是第462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：Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size设置有什么用，移动端一般怎么设置？ A：在Unity的异步资源上传管线（Async Upload Pipeline，AUP）中，Time Slice和Buffer Size是两个核心可控参数，直接影响纹理/网格上传的CPU占用、GPU上传吞吐、内存开销与帧稳定性，尤其在移动端资源加载密集场景下至关重要。 一、核心作用解析 asyncUploadTimeSlice（时间片） 控制每帧在渲染线程上用于上传数据的最大毫秒数（范围 1～33ms）。值越小，单帧上传压力越低、帧率更稳定；值越大，上传更快、但可能造成偶发卡顿。本质是「CPU时间配额」，防止上传阻塞主线程或渲染线程。 asyncUploadBufferSize（环形缓冲区大小） 设定用于暂存待上传数据的环形缓冲区内存上限（2～2047MB）。该缓冲区复用于解压、读取与GPU上传。设置过小会频繁重分配（触发额外GC/系统调用）；过大则浪费RAM，尤其在内存受限的Android/iOS设备上易引发OOM或系统杀进程。 二、移动端推荐配置（基于实测与平台约束） 三、协同优化要点 必须配合LZ4压缩+Streaming Mipmaps启用，否则异步上传无法生效； 在Quality Settings中统一配置，避免运行时频繁修改（引发缓冲区重分配）。 ⚠️ 注意：Editor中行为与真机不同（全量加载），所有调优必须在真机Profile（如Android Systrace/iOS Metal GPU Capture）下验证。 From UWA AI 问答 Q：UE LLM中观察到Physics/ChaosAcceleration内存占用代表什么？ A：Physics/ChaosAcceleration内存占用（常见于Unreal Engine 5的Chaos物理系统性能报告中）代表Chaos物理求解器在运行时为加速度（Acceleration）数据所分配和维护的内存总量，具体包括： 刚体/软体粒子加速度向量缓存：每个动态物理对象（如TRigidParticles、TDynamicParticles、TSoftsSolverParticlesRange）均需存储当前帧的加速度（FSolverVec3或TVector<float,3>类型），用于积分、约束求解与碰撞响应； 并行计算结构开销：Chaos使用多线程+SIMD（如ISPC）加速，加速度数据常以AoS或SoA方式组织，并伴随对齐填充、任务队列缓冲区、临时中间数组等内存开销； 加速结构关联元数据：若启用AccelerationStructureUseDynamicTree或AccelerationStructureCacheOverlappingLeaves，加速度数据可能与空间索引结构（BVH、Grid）耦合，产生额外引用或缓存内存。 ⚠️ 注意：该指标不等于“每帧实时计算的加速度值大小”（单个加速度仅12字节），而是整个生命周期内被活跃管理的加速度数据集合 —— 尤其在高密度物理对象（如布料、碎裂、大量RigidBody）、未及时休眠或未启用ParticlePool优化时，其内存会显著增长。 ✅ 优化建议： 启用p.Chaos.Solver.UseParticlePool true，复用已休眠粒子内存； 调整休眠阈值（p.Chaos.Solver.Sleep.*Threshold）加速非活跃对象进入休眠态，减少持续更新的加速度数据量； 检查是否误启用了p.Chaos.Solver.ShrinkArrays false（默认） —— 若设为true可在空闲时收缩数组，但需权衡频繁重分配开销； 对非关键物理对象（如远景碎石）启用p.Chaos.Solver.OneWayPairCollisionMode 0或降低p.Chaos.Solver.Joint.TransferCollisionsStiffnessClamp，减少约束激活导致的加速度更新频次。 该内存项通常与Active Constraints、Physics.ProcessReports CPU耗时协同分析 —— 若二者同步激增，大概…

Unity实现Nanite
type: item
date: 2026-01-21T04:13:00+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、前序 1. 介绍 Nanite是UE5中虚拟几何体（Virtualized Geometry System）的系统，主要用途是高效率渲染的高面数模型。Nanite会为模型自动生成LOD结构，与传统LOD不同，Nanite的LOD不再是每个模型的，而是精细到模型中的局部区域，艺术家不需再为制作或处理LOD烦恼。并且还能享有GPU Driven的高效剔除，单个绘制调用的好处。 2. 技术要点 Nanite技术结合了多种技术做到了高效渲染： Cluster Rendering：由Cluster组织三角形，可以享有更高效的剔除。 Auto LOD：通过Graph Partitioning技术划分和简化模型构建LOD，并且把数据组织成BVH结构在Runtime时候可以高效地并行选择LOD，通过这种方式构建的LOD过渡非常丝滑。 GPU Driven Pipeline：由GPU驱动的绘制，减少了CPU的性能开销。 Occlusion Culling：更细颗粒的遮挡剔除，用于剔除不可见的三角形。 Hardware/Software Rasterization：由于小三角形对于硬件光栅化非常不友好，所以针对这些三角形用Compute Shader执行软光栅提高效率。 Visibility Buffer：利用Visibility Buffer减少Overdraw，进一步提高GPU效率。 Streaming：加载只看到的相关数据，减少几何体对内存的压力。 3. 本文效果 由于Nanite系统非常庞大和有非常多的工程细节要处理，所以本文会简化和略过一些东西，仅实现核心部分，而且会与有UE5的版本有点出入。 下图是本文实现的效果，每个色块是一个三角形，可以看出LOD切换和相机剔除都非常丝滑。 色块表示三角面 色块表示Cluster 二、实现 1. Clusterize 第一步，在离线阶段处理，将复杂的超高精度网格模型高效且合理地分割成更小、更易于管理的簇（Cluster），每个Cluster最多128个三角形。这种划分不是简单的切割，而是旨在最小化簇与簇之间连接的边数（即切割大小），同时保持每个簇的大小大致均衡。 UE使用的Partition是Metis库： https://github.com/KarypisLab/METIS 实现代码可以参考UE5的源码部分： UnrealEngine-release\Engine\Source\Developer\NaniteBuilder\Private\NaniteBuilder.cpp 本文使用meshoptimizer实现Mesh的切分Cluster和Partition功能，这个库功能还有优化Over Draw，Shadow Depth Index等功能： https://github.com/zeux/meshoptimizer 我们新建一个C++导出DLL的工程，封装几个主要函数让Unity可以使用。其实代码量不多，翻译成C#直接用也可以。 分别是： meshopt_buildMeshlets（构建Cluster） meshopt_partitionClusters（Cluster划分Partition） meshopt_buildMeshletsBound（计算Cluster数量） meshopt_computeSphereBounds（合并BoundsSphere） 在C#中引用这些函数： unsafe static List<Cluster> clusterize(Vector3[] vertices, int[] indices) { constint max_vertices = 192; // TODO: depends on kClusterSize, also may want to dial down for mesh shaders constint max_triangles = kClusterSize; //128 constint min_triangles = (kClusterSize / 3) & ~3; constfloat split_factor = 2.0f; constfloat fill_weight = 0.75f; int max_meshlets = BuildMeshletsBound(indices.Length, max_vertices, max_triangles);//meshopt_buildMeshletsBound var meshlets = new Meshlet[max_meshle…

.so mmap计算工具内存翻倍现象
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date: 2026-01-20T04:13:00+02:00
description: 1）.so mmap计算工具内存翻倍现象 2）iOS报告中的Low Memory是如何被促发的 这是第461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：结合UWA DAY分享的.so mmap内存分析流程，我发现在我们项目中libil2cpp.so有个奇怪的现象，想要问问大家是否知道是怎么一回事： 这里列出来libil2cpp.so占据了4段内存，其中第一段：770e779000-771c606000，和第二段开始到第四段结束地址（78bfac9000-78cd956000）的内存容量完全一致。而且，命令结果显示它们映射到的文件以及offset也都完全一致。我高度怀疑这两段内存的内容也是一致的，很有可能是两段虚拟内存映射到同一段物理内存。但是这个情况只有libil2cpp符合，libunity并不符合。包括我用后来我们打的包，执行同样命令，分析结果，还是符合这个现象。这是否意味着libil2cpp的内存占用实际上是上面统计值的一半？ 补充一点：我用我们自己打的包，查看proc/pid/maps，结合readelf命令，发现后面三个段已经映射了所有libil2cpp中的LOAD段了。 附：包含文中提到的“.so mmap内存分析流程”的课程： Unity移动游戏性能优化全解析与小游戏转化的实战经验 A：试了几个不同的包，有的确实会出现第一段等于后面几段之和的情况： 也有几段互不相同没有加和关系的情况。这两种包的运行时数据和拆包得到的so硬盘占用大小也都基本对得上： 这是因为，UWA DAY PPT中用来计算内存的Python代码会粗暴地计算所有地址的插值并无脑求和，如下图： 但在出现”第一段等于后面几段之和的情况”的包中，前两段的Offset都是偏移0，此时不能强行求和。可以考虑根据这种规律调整代码或人为重新算一下就对了： 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/696ddb25244ce21ce9ec096f From UWA AI 问答 Q：iOS平台上[UIApplicationDelegate applicationDid ReceiveMemoryWarning]调用只在1.8GB左右频繁触发，内存更高以后反而触发率降低了，是什么原因？ A：该现象符合iOS内存管理机制的分层压力响应策略，根本原因在于：applicationDidReceiveMemoryWarning并非在内存使用达到绝对阈值时触发，而是由系统基于当前可用内存余量、后台进程竞争状态及设备实际内存压力动态判定的“相对性警告”。 具体解释如下： 1. 触发逻辑本质是“内存压力等级”，而非“绝对用量” iOS不以固定内存值（如1.8GB）为硬触发点，而是通过vm_pressure_level监控全局内存压力。当系统检测到： 可用内存页急剧减少（尤其活跃/非换页内存不足）； 后台App被大量驱逐释放内存； 文件缓存或压缩内存已达上限； → 系统向前台应用发送applicationDidReceiveMemoryWarning，提示其主动降载。 2. 1.8GB 高频触发的典型场景 此区间常对应： 应用已加载大部分资源（纹理、Mesh、Audio），但尚未触发Unity的Resources.UnloadUnusedAssets()或AssetBundle卸载； 原生堆（Native Heap）与托管堆（Mono Heap）持续增长，GLES驱动内存池（如MTL/OpenGL纹理缓存）接近饱和； 系统仍保留一定后台缓冲空间，此时压力信号敏感且频繁。 3. 更高内存（如>2.2GB）后触发率下降的合理原因 ⚠️ 并非系统“变宽松”，而是进入更危险阶段： 系统已启动强制干预：终止后台App、压缩inactive pages、回收文件缓存； 若应用继续申请内存，不再发送警告，直接触发SIGKILL（OOM Killer）； 此时applicationDidReceiveMemoryWarning反而减少 —— 因系统已无“协商余地”，转向静默强杀。 验证与优化建议 使用Xcode Instruments → Activity Monitor查看Real Memory + Pressure Level曲线，确认是否伴随vm: pressure上升； 在OnLowMemory回调中立即执行： Resources.UnloadUnusedAssets() + Texture2D.DestroyImmediate()清理未引用纹理…

抖音小游戏性能优化，别再只靠“感觉”了
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date: 2026-01-14T04:53:00+02:00
description: 这两年，抖音小游戏的变化非常明显。 项目不再只是轻量休闲，而是开始出现更复杂的玩法、更长的单局时长、更绚丽的画质与稳定性要求。但很多团队在性能优化上，仍然面临一个现实问题： “知道要优化，但不知道从哪下手。” 抖音小游戏的性能问题，其实并不神秘。我们在与多家抖音小游戏团队交流中发现，大家遇到的问题高度集中： FPS不稳定，但无法判断瓶颈是逻辑、渲染还是资源； 内存持续增长，怀疑泄漏却难以验证； 卡顿问题多发生在线上环境，本地难以复现； 优化依赖经验，很难评估“先做哪个最值”。 本质上，这不是“不会优化”，而是缺乏足够清晰、可拆解的性能数据。 UWA的性能分析与优化体系，现已正式支持抖音小游戏平台，目标并不是简单“跑个数据”，而是帮助开发者：把性能问题拆清楚、讲明白、做成决策依据。 那么用UWA，你能看清什么？ 1. 帧率与卡顿来源 FPS曲线与关键帧时间拆解。 区分CPU/GPU/资源调度问题。 2. 内存与资源使用结构 内存趋势变化，辅助判断泄漏风险。 纹理、网格、动画等资源占用情况一目了然。 3. 逻辑与渲染性能拆分 明确是逻辑过重，还是渲染超标。 为优化提供清晰优先级。 4. 性能数据记录与复盘 支持性能数据记录。 方便版本间对比、问题回溯。 不少开发者会关心：“那UWA和其他工具有什么区别？” 我们可以简单理解为： 使用方式接近，上手成本低； 分析维度更偏工程与调优决策； 更强调“为什么慢”以及“先改什么更值” 。 不仅是“发现问题”，而是帮助大家把性能优化这件事做成系统工程。 如果你的抖音小游戏已经开始变重，或者你希望把性能优化这件事做得更专业、可控，欢迎你来试试UWA。让性能问题，从“感觉不对”变成“数据说话”。 随着抖音小游戏能力的正式上线，UWA的小游戏版本也完成了一次重要升级，因此价格体系同步做了调整： 对于大多数抖音小游戏团队来说，这意味着： 不需要再为不同平台分别准备工具或流程； 一套体系即可同时支撑微信与抖音两个主战场的性能分析与优化。 我们也理解小团队对成本非常敏感，因此依然提供试用支持，可以先在真实项目中验证价值，再决定是否长期使用。 点击“UWA官网”查看详情。 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。还打造了技术博客、问答、开源库、学堂等社区产品，为开发者提供便利和高效的支持。线上培训和线下教育的新业务， 满足行业对人才培育的需求。

如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能
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date: 2026-01-13T03:57:00+02:00
description: 1）如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能 2）为什么物理内存一直上涨 这是第460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：我的游戏中只有主角的各种技能特效需要Bloom，目前是使用的Unity传统渲染管线的官方后处理中的，在低端设备上性能有点差，发烫，使用UWA排查后，主要瓶颈在后处理导致的GPU带宽高。 请问有没有什么办法，可以只对角色的技能特效局部Bloom来提高性能吗？或者还有其他方法，可以不用后处理的Bloom实现类似的辉光效果呢？ A：是的，完全可以通过局部 Bloom（Selective Bloom）和免后处理辉光方案显著降低GPU带宽与发热，尤其适用于“仅主角技能需辉光”的典型场景。以下是经验证的高效方案： 一、局部Bloom（推荐首选） 避免全屏采样，只对技能特效区域做辉光： 原理：将技能特效渲染到独立RenderTexture（带Alpha通道），用自定义Shader对其高亮区域（如亮度>0.8的像素）进行模糊+叠加。 关键优化： 使用1/4~1/8渲染分辨率的RT进行模糊（非原分辨率下采样），带宽下降达75%~94%； 模糊采用2-pass高斯（水平+垂直），每pass仅5tap，避免多级Mipmap下采样； 最终仅Blit一次到主帧缓冲，无额外Fullscreen Pass。 二、免后处理辉光替代方案（零带宽开销） ⚠️ 注意事项 禁用传统Post-Processing Stack v2的全局Bloom Volume，改用Local Volume+Trigger Collider控制作用范围； 所有方案务必关闭Anisotropic Filtering和Trilinear Filtering（对辉光贴图无意义，徒增带宽）； 若使用URP，优先迁移到URP的Bloom（支持Bloom Intensity per Layer），但仍需配合局部渲染逻辑，不可直接开启全局。 回复基于训练数据生成，建议结合其他可靠来源进一步核实。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=d34a9869-eb45-42cb-bec6-c246a6d83a03 From 问答社区 Q：请问有遇到这种Physics 2D的物理内存一直上涨的问题吗？除了初始化后没有新增物理相关的，但是物理占用的内存却一直上涨： Memory Profiler中是这个在上升： A1：最近有了解到有个办法能看到Unity Subsystem下面Unknown（Unrooted）部分中的内存类型和引用堆栈，不过需要Unity 6+Memory Profiler 1.1.9+编辑器环境，如果能够在这个条件下复现泄露问题，可能能看到更多细节： 这个的效果图供参考： 除此之外，物理这块内存按经验往往是一些引擎生成的不受控制的网格碰撞体容易导致高占用。可以对比看下是在什么条件下观察到该问题的，是否出现在某次版本更新后？也可以开关一些游戏对象、引擎设置里物理相关的功能看看有没有关联。 A2：最终我们发觉是Unity的版本Bug，目前已经做升级处理，从2022.3.62f2升到2022.3.62f3。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69649adf244ce21ce9ec096a 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