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: Lua/Mono堆栈终于能导出了，内存问题也能一起定位了
items: GPM 2.0 全新上线WebGL专属监测，全面适配微信、抖音小游戏
items: 小游戏发热的系统排查与性能调优实战
items: 无需自建机房运维｜UWA GPM 2.0 SaaS正式上线，让游戏线上质量监控轻量化落地
items: 我们是怎么把“Unity/Unreal性能回归告警”做到CI流水线里的
items: 为什么驻留对象没增涨，而Used Mono却一直在增涨
items: WaitForTargetFPS卡60ms，问题不在帧率而在GC
items: 搞定了Adreno底层指标，顺便帮大家把“堆栈一键导出”安排上了
items: UE Toon渲染半影着色实现指南：纯色法与Ramp法详解
items: 230MB的AssetBundle包没有纹理网格，为何还会拖爆内存

Lua/Mono堆栈终于能导出了，内存问题也能一起定位了
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date: 2026-07-03T05:16:00+03:00
description: 最近跟不少项目组聊性能优化，大家都有个挺一致的感受：现在不缺数据，缺的是效率，真正折磨人的，是分析和问题流转这一段。 在Lua和Mono并存的项目里尤为明显。经常是一个卡顿点抓出来了，堆栈得来回切换着看，截图、拼图、整理文档，再丢给研发去复现。这一套流程走下来，经常比定位问题本身还费时间。 所以这次GOT Online更新，我们没急着增加什么宏大的新指标，而是围绕大家每天都在经历的工作流，重点做了两件事：让看堆栈更爽，让自动化更进一步。 1. Lua、Mono堆栈终于都支持导出了 对主程来说，堆栈是救命的代码依据；对QA来说，怎么把完整的堆栈“无损”传给研发，直接决定了下班时间。 这次我们正式支持了Lua堆栈和Mono堆栈的一键导出。不管是CPU热点函数，还是线上抓到的调用链，都能直接导成离线文件分享。研发拿到文件后，在本地就能直接看完整的调用拓扑，再也不用盯着几张高糊截图一层层去人肉展开节点了。 而且，导出的文件格式对团队内部的AI Agent或分析工具非常友好，可以直接喂给大模型去帮你自动抓耗时瓶颈，把费眼睛的活儿交给AI。 针对Mono堆栈，我们还顺手补了几个高频需求：支持正序/倒序Top10调用链导出，并且开放了OpenAPI，你可以直接把它塞进你们的自动化流水线或内部平台里，实现持续集成式的性能分析能力。 2. 2D物理模块分析能力补齐 在很多项目里，物理系统往往是“隐性开销区”，尤其是2D或小游戏项目，Dynamic Body、Kinematic Body等对象数量一旦上来，性能问题并不会立刻爆发，而是体现在整体帧耗逐步抬升，但又很难直接定位到物理层。 这次新增的统计能力，把这部分开销单独拆了出来，包括Dynamic Body、Kinematic Body等关键类型的运行情况，都可以在报告中直接看到。 这样做的好处是很直接的，以前是“感觉物理有点重”，现在可以明确知道——到底是动态刚体过多，还是运动体更新频繁，甚至可以进一步反推是哪一类玩法或系统在持续制造负担。 对于2D或轻量级项目来说，这一块补齐之后，整个性能分析链路会更完整，也更容易把“非渲染类卡顿”单独拎出来处理。 3. 新增Animator/粒子系统趋势统计 在实际项目里，Animator和粒子系统通常是最容易被忽略的性能来源。它们的问题不会突然爆发，而是随着运行时间慢慢累积，最后表现为整体性能持续变差。 这次新增Animator资源统计，重点就是把“隐性消耗”拉出来看清楚。很多时候问题不在动画本身，而在用法：UI反复生成不释放、Animator空转、状态机频繁切换，都会悄悄把开销抬高。真正需要关注的，其实不是“有没有在播”，而是Animator实例是否持续增长，以及是否存在持续更新却没有实际效果的情况。 粒子系统也是一样，这次新增Playing状态趋势，就是为了抓“越跑越多”的情况。有些问题不会在某一帧出现，而是粒子没停、反复叠加、回收跟不上触发，时间一长就会持续拉高性能开销。关键不在峰值，而在曲线能不能回落，回不去，基本就不是单点问题了。 4. Lua分析能力扩展到鸿蒙平台 随着做鸿蒙项目的团队越来越多，这次我们把鸿蒙平台的Lua性能分析能力也补齐了。现在已经支持鸿蒙端的Lua耗时和Lua内存数据采集。Android、iOS、鸿蒙三端齐活，跨平台测试时一套流程跑天下，不用再折腾不同的工具链。 5. Release调试能力再往前一步 以前最让人抓狂的是什么？Bug线上跑得欢，切到Debug连个影都抓不到，定位全靠“玄学”和“瞎猜”。 兄弟们，以后不用这么痛苦了。现在Release包直接支持自定义代码段和变量采集了！意思就是：你不用为了排查个问题倒回去重打Debug包、冒着“问题消失”的风险去折腾。就地在Release环境下，你想看哪个函数的耗时（比如关卡加载、技能释放），想捞哪个模块的状态机或者关键开关，甚至想数一数某条路径被触发了多少次，直接在线上就能抓！ 既保住了最真实的性能环境，又把底牌摸得清清楚楚，这才是属于咱开发者的“纯天然、无污染”第一手数据。 6. 顺手改了几个每天都用得着的小细节 除了几个重点能力，这次还补了一些日常分析中使用频率较高的优化。 自定义函数：加了“调用次数曲线”，一眼就能看出哪些函数调用次数突然增多； 网络分析：加了上传/下载消息包统计，网络卡顿到底是包太大还是发太多，数据说了算； Low Memory：新增了Low Memory事件捕获与统计，不仅可以快速定位告警发生时的帧号，还支持通过MCP获取触发次数，方便团队快速统计各场景的内存压力情况。 比起继续增加更多性能指标，我们这次更想解决的是大家在实际工作流里的卡顿感。 从堆栈导出、支持鸿蒙，到Release环境下可观测能力的增强...我们希望GOT Online不仅是一个…

GPM 2.0 全新上线WebGL专属监测，全面适配微信、抖音小游戏
type: item
date: 2026-07-01T05:15:00+03:00
description: 微信、抖音、WebGL小游戏受浏览器与Wasm架构限制，线上内存泄漏、偶发卡顿难以线下复现。GPM 2.0推出定制化WebGL监测体系，双堆内存追踪、卡顿堆栈定位、玩家画面回放一站式打通线上性能黑盒，补齐小游戏研发线上数据短板。 ▘▖小游戏赛道高速增长，却深陷线上性能监测空白 微信、抖音、WebGL小游戏轻量化、上线快、流量灵活，已是当下游戏创业主流赛道。但长久以来，缺少专业且具有针对性的性能监控工具，线上优化长期处于 “看不见、查不准、复现难” 的被动局面。 针对WebGL小游戏独有的性能管控痛点，UWA GPM 2.0 WebGL专属监测能力正式发布，原生兼容微信、抖音两大主流小游戏平台，从内存追踪、卡顿根因定位、玩家故障现场回溯三大核心维度，填补行业工具空白，让小游戏性能优化完全实现数据驱动。 ▘▖专为WebGL底层定制监测框架，彻底打破线上性能黑盒 不同于通用工具的简单适配，GPM 2.0围绕WebGL、Wasm运行机制打造专属采集逻辑，精准捕捉浏览器环境下难以察觉的隐性性能劣化。 1. 全维度实时性能指标全覆盖 持续采集线上玩家FPS、卡顿帧耗时、网络波动等核心指标，自动生成可视化趋势曲线。可捕捉人工测试极易忽略的细微帧率抖动、瞬时性能峰值，完整留存全渠道玩家全时段运行数据，全面覆盖线上性能变化。 包含性能数据&截帧的异常对话报告 2. Wasm+JS双堆内存专项追踪 内存泄漏、资源卸载不完全是WebGL小游戏最高发顽疾。GPM 2.0独立输出三条并行数据曲线：总堆内存、Wasm堆内存、JS堆内存，通过SDK的API将完整的场景切换、资源加载、交互玩法全过程进行上报，可以进一步细分内存波动的时机。通过数据研发可进一步排查和定位频繁创建对象、资源缓存残留等根源，从源头解决内存持续走高引发的卡顿、闪退。 小游戏项目内存数据及趋势图 ▘▖卡顿根源精准定位，告别盲目试错式优化 WebGL小游戏卡顿成因复杂，逻辑阻塞、渲染过载、资源加载拥堵、GC波动都会造成操作滞涩，传统工具无法区分故障类型。GPM 2.0依托多维度数据联动分析，可方便细分卡顿核心诱因，大幅降低调试人力成本。 1. 卡顿帧堆栈精准溯源 通过提前结合业务手动打点关键调用路径，每一次帧率暴跌、卡顿事件发生时，快速锁定耗时代码段、资源加载阻塞、循环逻辑堆积等问题。无需QA反复尝试复现玩家反馈的故障，优化需求可精准落地至对应业务模块，迭代效率显著提升。 单个玩家一次对话中发生的卡顿帧堆栈信息 玩家全局卡顿汇总批量分析 2. 版本性能基线自动对比 支持新旧版本、活动前后数据横向对照，直观标注新版本、新特效、新玩法上线带来的帧率下滑、内存上涨等性能劣化。迭代引入的隐患一目了然，为研发调优划定清晰优先级。 新旧版本性能数据对比 ▘▖完整玩家行为回溯，高效复现线上偶发疑难BUG 大量WebGL性能问题仅触发于特定场景、特定操作组合，线下测试难以稳定复现，长期拖累小游戏迭代进度。GPM 2.0搭载异常画面留存+全链路行为回放能力，完整还原真实玩家故障现场。 1. 异常瞬间自动留存游戏画面 帧率抖动、卡顿发生时自动截取实时游戏画面，完整记录故障时刻场景、特效、UI 状态，不再依赖玩家模糊文字描述，研发可直观看见问题发生现场。 2. 全链路玩家操作轨迹同步回放 完整记录玩家点击、滑动、技能释放、场景切换全部交互行为，与性能曲线联动复盘，精准定位特定操作触发的概率性卡顿，快速闭环玩家体验类客诉。 在线玩家数据实时看板 玩家行为&性能数据&自定义事件一览 3. 多维度定向筛选，精准定位渠道/机型专属问题 支持渠道、机型、画质档位、游戏场景、付费用户分组等多维度筛选，可单独锁定低配机型、特定小游戏渠道独有的性能缺陷，有针对性地完成机型适配与资源轻量化优化，全域提升线上流畅体验。 由于行为记录功能在小游戏平台上对性能会造成一定程度的影响，GPM 2.0针对小游戏平台的截帧功能默认关闭，请根据项目实测数据决定是否开启。 ▘▖覆盖小游戏全生命周期，长效管控线上品质 GPM 2.0 WebGL监测能力贯穿小游戏从测试验收、版本上线、互动迭代、长线运营的完整周期，分阶段解决研发、运营核心痛点。 ▘▖全平台稳定兼容，符合小游戏商用上线规范 GPM 2.0深度适配Unity全系列WebGL打包方案，原生支持微信小游戏、抖音小游戏双主流平台；SDK采集逻辑损耗极低（默认关闭截帧功能），完全满足平台审核标准，适配独立工作室、中小型商业小游戏项目长期迭代运维需求。 GPM 2.0 WebGL专属监测能力的上线，补齐行业工具短板。依托Web端专业数据采集、精准卡顿溯源、完整玩家故障回放三大核心能力，帮助小游戏团队以数据驱动优化，解决线上性能核心痛点，在小游戏流量赛道构建长效产品竞争力。 如需体验WebGL小游…

小游戏发热的系统排查与性能调优实战
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date: 2026-06-30T06:33:00+03:00
description: 1）小游戏发热问题的系统排查法 2）iOS高性能模式下的内存与合批博弈 这是第482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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：我们项目最近发热问题比较严重，玩家反馈集中在“玩一段时间后手机发烫”。我们用UWA GOT Online跑了一份小游戏性能报告，针对里面CPU占比偏高的几个模块做了一轮优化，但实际跑下来降温效果并不明显，想问一下，除了CPU模块本身，是不是还有别的维度漏看了？这种发热问题该怎么系统排查？ A：移动端发热可以从CPU、GPU、屏幕、网络四个维度切入。屏幕和网络我们也做过测试，对发热确实有贡献，但很难单独拆出来，真正能动手优化的还是CPU和GPU。 图源：微信官方文档 受小游戏接口限制，UWA GOT Online小游戏报告暂时拿不到CPU/GPU温度数据，我们改用UWA Gears工具补测后发现，CPU温度持续高于GPU，所以这个项目的发热主导确认是CPU。接下来拆解GOT Online的CPU数据，可以看到问题主要集中在三类结构性负载。 第一类是战斗逻辑模块。高负载场景下出现明显的帧级Spike，单帧耗时甚至超过100ms，本质是战斗Tick在复杂场景中的集中执行，造成阶段性压力堆积。 第二类是渲染模块。整体平稳，但大厅与武器、复杂UI界面耗时升到20ms左右，主要来自半透明对象渲染造成的Overdraw，以及UI嵌套过深导致的Batch Break，DrawCall超过250的UWA推荐阈值。 第三类是UI模块。均值耗时8-9ms（高于UWA推荐值），CanvasRenderer.SyncTransform调用频次异常高（峰值达940次），根因是UI状态切换过于频繁（SetActive/Instantiate/销毁），重建链路反复触发，形成尖刺型耗时。 除上面三类主要负载，CPU里还有一个容易忽略的次级开销“物理空转”，报告里Physics 3D的Overlaps调用次数全程为0，说明项目没触发过3D物理碰撞（实际可能只用到Physics 2D的射线检测或重力），但物理模块依然按默认Fixed Update模式持续Step。如果业务上不依赖自动模拟，可以把Update Mode改成Script，如果还需要射线检测，再勾上Auto SyncTransform保证Transform实时同步。 回到这个项目，发热的本质不是单点CPU过高，而是CPU内部三个模块的负载叠加，逻辑代码的实例化Spike、渲染的Overdraw与Batch Break、UI的重建过频。物理空转是顺手处理的小尾巴，GPU整体只是次级贡献。 实战案例 Q：我们iOS端开了高性能加模式，图标比较多，如果都打到一张图集里，会导致内存占用偏高，你们之前有没有遇到过这种情况？有什么优化建议吗？ A：在这种配置下，图集带来的“内存增长”，需要先区分是工具统计层面的变化，还是实际会影响闪退风险的系统级压力变化，否则容易出现判断偏差。 在iOS高性能模式下，纹理相关内存的分布机制与Unity Heap并不完全一致，部分纹理资源会进入系统图形层（GPU/iOS图形内存池）进行管理，因此在小游戏侧看到的内存增长，并不一定完整等价于最终的进程级内存压力。 小游戏的闪退判定也不是只看Unity Heap总量，而是取决于整体内存压力来源，包括WebContent进程RSS、Native内存占用、GPU纹理压力以及系统Jetsam机制的综合结果。因此，图集带来的内存变化本身，并不必然直接转化为闪退风险。 反过来看散图，省的是内存，但代价在CPU和渲染链路上。散图是按需加载的（比如100张图只用20张，其余不会进入内存），从“单次内存占用”来看确实更轻。但碎片化资源会导致UI合批被打断，纹理切换增加，同时UI提交阶段CPU开销上升，这部分开销在小游戏环境下往往比单纯的纹理内存增长更容易影响帧率与发热。 图集方案则是另一种权衡：它会带来一次性的加载成本，包括贴图解码与GPU上传，同时内存占用更集中。但换来的收益是更稳定的合批效果、更少的纹理切换，以及更低的UI渲染提交CPU开销。 所以在图标较多的UI场景下，在iOS高性能加模式+无Read/Write纹理的前提下，我们一般仍然建议优先使用图集。首次加载虽然有额外开销，但在稳定运行阶段，整体CPU成本和渲染稳定性会更优。从工程角度看，这里的关键不是“图集是否更…

无需自建机房运维｜UWA GPM 2.0 SaaS正式上线，让游戏线上质量监控轻量化落地
type: item
date: 2026-06-26T05:10:00+03:00
description: 专业的游戏线上真机质量监控 — GPM 2.0 SaaS正式上线！将私有化级别的性能监测、崩溃溯源、玩家行为回溯能力全面云端化，以零运维负担、低准入门槛、AI智能分析的核心优势，帮助各规模游戏团队轻松落地标准化、智能化的线上品质管控体系。 游戏品质管控的核心难点，从来不是缺少优化方案，而是无法完整看见真实的线上问题。研发与测试的可控环境，永远无法复刻万千玩家多样化的机型配置、设备负载、操作习惯与网络状态。各类隐性问题上线后集中爆发：帧率波动、场景卡顿、偶现闪退、交互异常等，持续影响玩家体验。 想要完整捕捉、复盘、治理这些线上真实问题？UWA GPM 2.0 SaaS云端真机监测服务，现正式全面上线。 我们将私有化部署级别的全链路游戏质量管控能力，完整云端重构、轻量化升级、普惠化落地。无需自建机房、无需专职运维、无需重资产投入，让所有游戏团队，都能以极低门槛，拥有企业级的线上真机质量防护能力。 01 ▍云端全托管，彻底解放团队运维压力 GPM 2.0 SaaS 彻底剥离冗余硬件与人力开销，让团队专注于游戏品质优化本身，无需分心底层运维。 ✔ 零服务器、零机房、零专职运维 全套服务云端全域托管，版本更新、大活动放量、流量洪峰带来的数据暴涨，均由云端弹性算力自动适配承接，全程保障数据不丢失、服务不中断。平台功能迭代、版本升级、安全运维全部自动完成，彻底省去硬件采购、集群搭建、日常值守的高额成本。 ✔ 极简接入，当日即可落地全量监测 摒弃繁琐的部署配置与环境调试流程，仅需简单集成SDK，即可快速开启多环境数据采集。测试服、正式服支持并行接入，短时间内即可获取真实玩家的帧率、卡顿、内存、设备温度、崩溃异常等全维度线上核心数据。 ✔ 统一算力计费，成本透明可控 GPM 2.0 SaaS 采用统一算力点计量体系，性能采集、玩家截帧、行为回放、崩溃日志全场景统一抵扣。无需提前预判业务形态，彻底规避计费错配、预算失控的行业痛点。 300元超低门槛体验包，适配新项目测试、小流量线上试水；年度阶梯算力包量大价优、支持多项目额度互通，全面覆盖独立工作室、中小型团队、大型厂商的全体量项目需求。 02 ▍三位一体监测体系，远超传统单一工具 GPM 2.0 SaaS构建性能监测 + 崩溃溯源 + 玩家行为回溯三位一体的完整数据闭环，覆盖游戏研发运营中最核心的隐性性能劣化、玩家体验异常、偶现疑难BUG难以复现等高频痛点。真正实现线上问题「可观测、可追溯、可定位、可优化」，补齐传统监控的能力短板。 ✔ 全层级崩溃异常精准溯源 全面覆盖引擎Native层、脚本逻辑、系统ANR无响应、自定义异常等全类型游戏故障。每一次崩溃数据，均联动对应时刻的帧率、内存、游戏场景、设备参数等多维信息，快速区分硬件适配、资源过载、代码缺陷等故障根因，告别模糊排查、盲目调试。 ✔ 无损玩家截帧回溯 采集逻辑独立运行于子线程，极低帧率损耗、极低性能开销，不影响游戏原生运行体验。卡顿、闪退发生瞬间，系统自动留存完整游戏画面与玩家全操作轨迹，涵盖点击、滑动、技能释放、场景切换等全行为链路。 针对玩家零星反馈、无法稳定复现的疑难问题，无需研发反复测试试错，故障现场直观可查、全程可回溯，大幅降低问题排查成本与人力消耗。 ✔ 全服真机性能可视化大盘 自动聚合全渠道、全机型的线上真机性能数据，生成可视化趋势报表。新版本、新活动上线后，可快速对照历史数据基线，精准识别低配机型适配短板、资源加载异常、场景性能过载等隐性问题，从源头规避性能问题引发的用户流失。 ✔ 多维度精细化数据筛选 支持版本、渠道、机型、画质档位、游戏场景、核心用户分组等十余项精细化筛选维度，可定向锁定异常玩家群体，精准量化版本迭代、活动更新带来的性能波动，为研发优化、策划调优、投放复盘提供真实、精准、可靠的线上数据支撑。 异常报告包含 性能指标+截帧+卡顿帧堆栈详情+崩溃/错误信息等 03 ▍AI智能全天候值守，降低人工分析成本 人工盯盘巡检、手动数据复盘、批量整理质量报表，一直是游戏线上品质管控中最耗费人力、最重复机械的工作环节。 专属AI质量管家「小Q」，实现7×24小时无人值守智能巡检与分析，全面替代重复性数据分析工作，让团队核心精力聚焦于游戏品质优化与玩法创新。 ✔ 主动异常巡检，前置风险预警：全天候扫描全项目性能与崩溃指标，精准识别帧率暴跌、批量卡顿、集中闪退等风险并主动告警，真正做到问题早于玩家反馈。 ✔ 多模态智能诊断，自动定位根因：融合游戏画面、操作轨迹、性能曲线、崩溃堆栈多维数据，智能研判故障核心原因，输出标准化、可落地的优化方案。 ✔ 版本智能对比，高效完成回归：新版本自动对照历史数据基线，直观标注新增性能劣化、崩溃上涨等问题，无需人工汇总对比，大幅简化版本回归流程。 ✔ 自动生成周期报告，赋能团队复盘：一键输…

我们是怎么把“Unity/Unreal性能回归告警”做到CI流水线里的
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date: 2026-06-24T05:23:00+03:00
description: 最近半年，游戏团队里有一个现象特别明显——性能数据开始从GOT Online里“流”出来了。 不再只是QA跑完测试，把报告链接甩群里，然后大家在Profiler里翻半天曲线 —— 性能数据开始被接进CI、接进看板、接进IM告警，甚至接进Codex、CC —— 让AI帮你写完接口对接代码。 以前性能数据是“看完归档”，现在变成了“用起来”。这个转变其实不是我们刻意推的，是项目跑着跑着自然长出来的，是一些团队发现，GOT Online报告里的数据，只要通过Open API拉出来，就能直接驱动CI流水线，推动告警、看板、准出卡，甚至让AI Agent帮你跑接入。 这个月，围绕“让数据真正用起来”这件事，我们做的最核心的一件事就是让AI Agent能直接上手。Cursor、Claude Code这套工作流跑起来之后，工程师接一个第三方API的姿势其实已经变了：丢一份文档给AI，让它把对接代码直接写出来。这才是这两年“接 API”该有的样子。原来要工程师读2天文档+反复试错，现在Cursor/Codex一晚上跑通，第二天工程师只做联调。 挑几个最常被用到的场景说说： 1. 性能回归告警（CI流水线） 跑测之后自动拉接口数据，跟基线比一比 —— FPS跌超5%、卡顿率涨超3%、Mono堆在固定测试周期内持续增长且未收敛，立刻报警。一个项目这么接上之后，性能问题基本在合包当天就能被拦在测试环境里，不用等到发版前夜全组陪着救火。 2. 准出卡/上线门槛 把FPS≥28、卡顿率≤5%、内存≤3GB、Mono堆≤300MB写成接口拉数据后的自动判断，过不了这关，CI流水线直接拦下来，不允许进入提审环境。这条对中后期项目特别值 —— 指标卡死之后，大家心里都有数。 3. 场景维度精细对比 同一个场景在不同版本、不同改动下的FPS、GPU Clocks、PSS和热点函数耗时拉出来横向比，改动带来的性能劣化或优化收益，一眼就能看清楚。 曾经有过某场景热点函数单帧调用峰值飙到172次的极端case，通过版本对比，很快就把问题范围收敛到了某次功能迭代。 4. GPU瓶颈快速定位 直接拉GPU接口看GPU Clocks等关键指标，先判断问题是不是出在GPU侧。之前有个项目的副本场景里，GPU Clocks从207万涨到929万（+350%）。数据一拉出来就很明确 —— GPU渲染负载明显超出了设备预算。 5. 内存泄漏巡检 同一份测试用例每天跑一遍，固定机型、固定流程、固定时长，持续拉取PSS、Mono堆、Lua内存等关键指标，连续N天不收敛就自动报警或建工单。 很多潜伏型内存问题，就是这么被早期揪出来的 —— 无论是Mono堆持续增长、Lua内存异常波动，还是整体PSS持续抬升，都能通过长期趋势分析提前发现。比上线后拿用户反馈倒推，快得不是一星半点。 6. 堆栈导出 堆栈导出 + 跨版本对比 = 一眼定位退化函数 3个版本报告横向一拉，RenderPipelineManager.DoRenderLoop_Internal立刻浮出来 —— 3份都是耗时Top1。 再看具体函数堆栈，不用挨个打开报告、不用肉眼比对曲线，一个批量查询接口就把“哪个函数在退化、退化了多少”摆到桌面上，直接点击AI分析快速得到退化的推断分析。 相比过去靠经验猜、靠肉眼找曲线，现在定位效率高了不止一个量级。 UWA Open API这条路，其实一直就在那儿 —— 只是这次我们把它认认真真地梳理了一遍。文档让AI能读、接口让CI能跑、场景让大家照着抄。 试一试吧 —— 挑一个最贴你们当前痛点的场景（CI回归告警、准出卡，随便哪个），调一两个接口先把数据塞进你们自己的工作流跑起来，看看能不能把那些“上线前夜才被发现”的性能问题，提前两个礼拜。 最后说两句： 工具的价值，不仅在于它能算得多快，更在于它能不能真的融入团队的日常流转中，帮大家准时下班。 我们深知，在项目期引入或者尝试一个新工具是有成本的。不管你们现在卡在什么性能瓶颈上，联系我们的商务同学，UWA的技术专家会一对一陪着你们跑通测试，直击问题。 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。

为什么驻留对象没增涨，而Used Mono却一直在增涨
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date: 2026-06-23T06:18:00+03:00
description: 1）为什么驻留对象没增涨，而Used Mono却一直在增涨 2）为什么粒子内存一直在增涨，场景里却没新增特效 这是第481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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：项目近期在排查Mono内存问题，从已跑测的UWA GOT Online Mono模式报告可以观测到：托管堆内存碎片持续上涨，但Managed Object总量几乎无增长，想咨询一下这类现象一般是什么原因造成的？ A：我们可以去GOT Online Mono模式报告的「堆内存对象快照」看一眼碎片占比的情况。需要注意的是，Mono内存上涨并不一定意味着驻留对象增长，也可能是堆内存碎片增长。在Mono模式报告里，Used Mono=Managed Object（实际对象）+堆内存碎片。这两块在「堆内存对象快照」里会分开显示，如下图所示，粉色是Managed Object，蓝色是内存碎片。 从这份报告可以看到，在15000～20000帧之间的Used Mono呈持续上涨趋势。按照常规思路，第一步通常会查看驻留对象，排查是否存在内存泄漏。但进一步分析发现，驻留对象并没有出现与上涨趋势相匹配的增长，继续拆解Used Mono的组成可以看到，真正上涨的并不是Managed Object，而是堆内存碎片。 判断依据很简单： 如果Managed Object曲线基本稳定，而Used Mono持续上涨，同时碎片占比不断扩大，那么问题大概率不是内存泄漏，而是频繁分配导致的堆碎片增长。这是Mono堆的典型特征之一：Mono堆通常按需扩容，而已经申请的堆空间一般不会随着对象释放而立即归还给操作系统。 当项目中频繁发生小对象的“分配 — 释放”行为时，即使Managed Object总量变化不大，也会在堆中留下大量无法连续复用的空闲区域。随着碎片不断累积，Mono堆会持续扩容，最终推高Used Mono。 在部分项目中，内存碎片甚至可能接近Managed Object的1:1水平，例如实际托管对象占用约200MB，而Used Mono最终可能被推高到接近400MB。 这种情况下，需要重点排查的不是“谁没有释放”，而是“谁在频繁分配”。LINQ、字符串拼接、装箱拆箱、协程闭包、临时List、频繁创建委托等，都是最常见的碎片来源。因此，当Mono内存持续上涨时，不要急着下结论认为发生了泄漏。先拆解Used Mono的组成，区分清楚究竟是对象增长，还是碎片增长，再决定下一步的优化方向。 实战案例 Q：从UWA GOT Online报告中可以看到，粒子系统内存持续上涨，总占用已超过100MB，但对应场景中并没有新增大量特效，运行过程中也未观察到明显的粒子播放行为。这种情况下，应该如何进一步排查？ A：很多项目会采用粒子系统预热策略：进入战斗时批量Instantiate特效实例，按粒子类型预生成缓存池，等到需要时再直接激活。这种方案的优势是能够规避运行时实例化带来的卡顿。但代价同样存在：如果缓存池缺少合理的回收机制，这些粒子系统及其关联资源就会长期驻留内存，即使运行期间从未真正发射过粒子。 GOT Online报告提供了一个非常实用的过滤条件：「Playing组件数峰值为0的粒子系统资源」。勾选后，可以快速筛选出当前仍占用内存、但Playing组件数峰值为0的粒子系统。换句话说，就是那些预热完成后，到当前采样时刻为止从未真正触发过的特效。 从报告中可以看到，粒子系统总占用超过100MB。开启过滤后发现，其中相当一部分都属于Playing组件数峰值为0的粒子系统 —— 它们被提前预热进缓存池，却始终没有被实际使用。 排查思路建议分三步： 第一步：看粒子系统内存走势。 如果内存呈现明显的阶梯式上涨，而非随场景变化平滑波动，大概率说明粒子系统存在分批预热行为。 第二步：统计Playing组件数峰值为0的粒子系统的占比。 如果占比过高，说明当前预热策略可能过于激进。 第三步：结合资源路径进行归类分析。 GOT Online报告支持向上追溯5个层级的资源路径。可以按技能特效、场景特效、UI特效等维度进行分类，找出那些从未实际播放过的粒子系统，再决定是改为按需加载，还是直接从预热列表中移除。 需要注意的是，Playing组件数峰值为0并不意味着这些特效永远不会被使用，而是代表截至当前采样时刻尚未触发过。因此，在调整预热策略前，还需要结合实际触发频率和业务场景综…

WaitForTargetFPS卡60ms，问题不在帧率而在GC
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date: 2026-06-16T09:01:00+03:00
description: 1）WaitForTargetFPS单帧60ms，根本不是在“等帧” 2）UGUI常驻7ms比战斗场景还高，问题出在哪 这是第480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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：我们在UWA GOT Online的小游戏报告里发现，卡顿点分析中WaitForTargetFPS这一项耗时很高，单帧能到60ms。但项目本身帧率已经很低了，理论上不应该还有时间在“等帧”，这个WaitForTargetFPS到底是什么？ A：在移动端APP报告中，WaitForTargetFPS通常表示主线程提前完成一帧、为保持目标帧率而空转等待的时间。但在小游戏报告里，由于运行机制不同，WaitForTargetFPS的含义完全变了。 小游戏环境下，由于运行时机制与原生APP不同，GC调用栈无法像APP侧那样被完整采集和展示，因此GC耗时不会以GC.Collect等函数形式直接出现在报告中。实际采集过程中，这部分耗时通常会被归入同步等待相关模块，在GOT Online报告中常表现为WaitForTargetFPS的异常升高。所以在小游戏报告里如果看到WaitForTargetFPS出现周期性尖峰，并且与Mono Used的下降拐点高度对应，那么大概率是GC导致的停顿，而不是空闲等待。 如何反推GC的真实调用时机？ 可以结合Mono Used走势定位：Mono Used每出现一次明显下降的拐点，理论上都对应一次GC调用。把这些下降点和WaitForTargetFPS的高峰对齐看，就能判断哪些卡顿是GC导致的。 为什么小游戏的GC比APP上更需要重点关注？ 小游戏的Mono内存属于Unity Heap中的一部分，受运行机制影响是“只增不降”的。Mono Reserved通常会停在历史峰值附近，不会随着Mono Used的下降而立即回收，因此一次大额分配往往会长期抬高Mono内存占用。项目实测中，单局Mono已经在220MB，部分场景能到260MB左右；连续关卡游玩时，Mono Reserved往往会不断抬升，持续挤压项目内存上限，加剧内存压力。 GC在小游戏上既会直接造成卡顿，也往往暴露出托管内存增长过快的问题，所以排查优先级要比APP上更高。 优化建议 定位GC高频分配源头 如果项目同时有APP版本，可以用APP跑一份GOT Online Mono模式报告，先从正序调用中筛选单帧分配峰值较高的函数，再通过倒序调用排查持续产生内存分配的子节点。 控制Mono峰值 由于Mono Reserved很难主动回落，单次大额分配往往会长期抬高内存占用，重点排查战斗开局、UI切换等场景中是否有非必要的临时对象分配，能用对象池替代的优先复用。 关注连续游玩的累积曲线 不要只看单局Mono占用，而是要观察连续2-3局后的Mono Reserved是否还持续抬升，这是判断是否有托管对象在持续驻留增长（例如对象被意外引用、缓存未释放、对象池管理异常等）的关键信号。 实战案例 Q：我们在UWA GOT Online的主场景报告里，看到UGUI的耗时持续有7ms左右，比战斗场景还高。从堆栈定位到Rendering UpdateBatches自身耗时占比很大，是不是项目里SetActive调得太频繁导致的？ A：方向是对的。大概率就是SetActive频繁触发了SyncTransform，这是UGUI优化里非常典型的踩坑。不过SetActive是最常见原因之一，除此之外，RectTransform尺寸变化、LayoutGroup重排、ContentSizeFitter更新和SetParent等操作，同样可能持续触发SyncTransform，仍需结合调用堆栈进一步确认。 定位过程很清晰：UGUI的主耗时入口是Rendering.UpdateBatches，但这一项的内部走向决定了真正的问题在哪。常见情况下，耗时会集中在Canvas.SendWillRenderCanvases节点；但项目报告里看到的是UpdateBatches的自身耗时占比异常大，这就指向一个特定函数 —— CanvasRenderer.SyncTransform。 在4000帧的采样窗口内，SyncTransform的调用次数持续维持在300次左右。这个调用次数和UpdateBatches自身耗时占比是高度相关的 —— 次数越高，自身耗时越高，UGUI整体开…

搞定了Adreno底层指标，顺便帮大家把“堆栈一键导出”安排上了
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date: 2026-06-11T06:17:00+03:00
description: 最近这小半年，去各大厂转了一圈，大家聊得最多的就是怎么在现有的盘子里继续“抠”性能、提效率。 过去这两周，我们UWA研发团队其实就闷头干了两件事：一是去死磕底层的硬件指标，帮大家照亮之前的性能盲区；二是往宽了走，想尽办法去优化体验，帮大家省掉那些跨部门沟通时的“无效时间”。 今天借着GOT Online新版本的发布，和大家同步一下我们最新交出的答卷。建议顺手转给组里的程序、TA和QA同学看看，应该能帮大家省下不少时间。 1. 往深了挖 把GPU的黑盒稍微撬开了一点 做移动端优化的同学肯定有体会，查CPU问题还能看堆栈，但遇到一放全屏特效就掉帧的GPU瓶颈，很多时候只能靠经验“盲猜”。要不就是得花一上午去挂载各种复杂的硬件厂商测试工具，不仅费劲，有时候连上真机还会闪退。 这事儿挺折磨人的。所以这次，我们在SDK里硬啃了一块骨头：正式新增了对高通Adreno 8xx系列GPU Counter的数据采集。 这意味着什么呢？以后测试时，不用再去外挂各种繁重的Profiler工具了，跑完GOT Online，直接在UWA的报告里就能看到GPU最底层的频率、利用率、带宽这些硬指标。到底是顶点处理算多了，还是片元着色器压力太大，数据直接摊在台面上，一秒定乾坤。 顺带一提，引擎兼容我们也跟进了，Unity 2020及以上版本，现在全平台都支持准确的DrawCall和Triangle统计了。 2. 往宽了走 能不能让修Bug的沟通少点“火药味”？ 测出问题只是第一步，能顺畅地把问题流转到对应的同学手里修掉，才是真正的有效沟通。我们在这期版本里，重点解决几个高频的体验痛点： 堆栈终于能一键导出了（极度推荐试试）： 以前QA同学在线上报告里看到某个异常耗时，要把长长的函数调用链一层层点开截图，再贴到Jira里。程序员看了截图经常觉得没头没尾。 现在，线上看盘的函数堆栈支持一键导出离线文件。QA直接把文件当附件丢给研发，程序在本地打开，树状结构清清楚楚，是谁的模块耗了多少毫秒，一目了然，彻底终结“扯皮”；同时也可以直接发给开发团队内部的Agent，智能定位耗时瓶颈，告别手动排查，极大节省分析损耗。 全局函数搜索，不用大海捞针了： 面对多线程里乱如麻的耗时数据，找个特定的逻辑就像大海捞针。我们在Unity Overview里加了“全局函数搜索”功能。想看某个子线程到底阻塞在哪？敲个回车，直接定位。 大世界的“上帝视角”： 很多做大箱庭、大世界项目的团队反馈，几十个场景挨个看报告太累了。所以我们在场景性能表里加了个“总览”维度。整个项目的性能盘子怎么样、哪个地块不合格，一屏扫完，并且可以直接导出Excel，方便主程和制作人开评审会时直接贴进周报里。 3. 一些你可能用得上的顺手小优化 除了上面那些，我们在很多日常操作上也做了顺水推舟的优化： 1.更全面的默认配置：默认Overview模式的堆栈采集里，我们加上了CanvasRenderer.Synctransform调用次数，因为我们发现这个函数导致的UI卡顿在越来多的项目中表现突出。这个函数把RectTransform世界坐标/旋转/缩放同步到CanvasRenderer的渲染矩阵，为后续BuildBatch网格合批、UI顶点渲染做数据准备，是UI高耗时的高发元凶。 2.UE门槛再降低：虚幻引擎的指标向来让人头大，我们在UE显存快照页增加了详细的释义和获取条件指引，刚接触UE的新人也能看得懂。 3.找报告更方便：项目支持了文件夹分类，GOT Online的历史报告也支持打Tag（标签）分类了，再也不用在几百份报告里肉眼找数据了。 4.新增Unity 2023版本Overview模式中资源管理模块的采集统计。 5.新增SetUWAToolsIP接口，支持小游戏边测边传IP配置与上传Pipeline控制。 最后说两句： 工具的价值，不仅在于它能算得多快，更在于它能不能真的融入团队的日常流转中，帮大家准时下班。 我们深知，在项目期引入或者尝试一个新工具是有成本的。为了让大家能毫无负担地验证这波更新的疗效，我们特别开放了「两周GOT Online免费试用通道」，并且会提供专属的性能专家诊断名额。 不管你们现在卡在什么性能瓶颈上，联系我们的商务同学，UWA的技术专家会一对一陪着你们跑通测试，直击问题。 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。

UE Toon渲染半影着色实现指南：纯色法与Ramp法详解
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date: 2026-06-11T05:02:00+03:00
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 在动画或者卡通渲染存在一个很常见的效果，光源的边界染上一个饱和度较高的颜色，这个效果业内一般称作半影着色： 《吹响吧！上低音号》 《别当欧尼酱了》 《绝区零》 在HDRP中也有类似的效果： Unity里的实现非常简单，就是拿一个纯色来给半影染色： 除了Unity的这种实现方式，还有一种常见的实现方法是用阴影来采样Ramp： https://zhuanlan.zhihu.com/p/588991753 https://zhuanlan.zhihu.com/p/688482736 二、实现思路 2.1 纯色法 首先在光源组件上添加新的参数： LightComponent.h 接下来正常把这些参数传给Shader就行，半影颜色的计算直接抄HDRP： ToonLightCommon.ush 在光照计算的时候调用ComputeShadowColor： DeferredLightingCommon.ush 接下来就能看到效果了： 半影着色_1 效果还挺不错的，多光影也可以完美兼容： 不过，有一个尴尬的问题，从上面的视频效果图可以发现，主光的半影着色并没有作用在Toon角色上，这也正常，毕竟Toon角色的主光是在ToonLightPass里单独计算的。 按照正常的逻辑，我们应该把染过色的Shadow传给ToonLightPass，但是，这样需要再用3个通道来存储阴影，之前的ToonShadow已经满了，这样得新创建一张，有些浪费了。 所以我干脆还是把半影的参数传到ToonLightPass，然后在ToonLightPass自己去计算。 这样做还有个好处，如果觉得半影颜色在角色上有点太强了，很容易可以调节强度： 半影着色_2 2.2 Ramp法 同样的，在光源上添加新的参数： 传参方式和以往有所区别，如果把Ramp贴图放到FLightShaderParameters里的话会报错： SceneManagement.h 所以我把贴图放到FDeferredLightUniformStruct里，FToonLightUniformParameters也一样： LightRendering.h ToonLightPassRendering.h 采样贴图的时候由于不同Pass里Buffer的名字不一样，所以在Shader上添加宏来区分： LightRendering.cpp ToonLightPassRendering.h ToonLightCommon.ush 在材质编辑器里也使用相同的函数来计算半影： 看看效果： 三、参考和链接 3.1 链接 本文的修改都上传GitHub了，对应下图的提交记录： https://github.com/Yu-ki016/UnrealEngine/tree/YK_Engine 示例工程： https://github.com/Yu-ki016/YKEngineExampleProject 3.2 参考 [1] Unity URP 8Cascade+PCF/PCSS 阴影+Compute Shader屏幕空间shadowmap+阴影渐变 [2] 图形引擎实战：8级风格化级联阴影 这是侑虎科技第1990篇文章，感谢作者Yu-ki016供稿。欢迎转发分享，未经作者授权请勿转载。如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859） 作者主页：https://www.zhihu.com/people/yu-ki-016 再次感谢Yu-ki016的分享，如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859）

230MB的AssetBundle包没有纹理网格，为何还会拖爆内存
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date: 2026-06-09T05:42:00+03:00
description: 1）AssetBundle粒度过粗导致Remapper占用上升 2）CPU发热问题优化 这是第479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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：我们在UWA GOT Online报告里发现，PSS内存会在某些场景出现明显暴涨，通过Memory Profiler定位到Remapper占用很高。想咨询一下，是不是AssetBundle包分得太细导致的？ A：方向正好相反 —— 问题不是包分得太细，而是打得太粗了。 通过PSS走势图结合资源列表的生命周期，很快就能定位到导致内存暴涨的源头：资源列表里一个关键AssetBundle —— defaultpackage_share_assets_art_prefab_scenes.bundle。只要它被加载，内存就会出现明显暴涨。 进一步查看AssetBundle检测报告，就会发现异常信号：Bundle本体大小达到232MB，但包内并不包含大量纹理、网格等典型大体积资源；同时在Resource模式下，AssetBundle资源类的内存占用就有22MB，一个没有主流资源的包，本体却超过200MB，本身就说明包内资源组织有问题，也侧面印证了Memory Profiler里看到的Remapper高占用。 基于以上信息，建议重点排查该Bundle的打包结构，主要确认三件事：是不是把多个场景打进了同一个Bundle、是不是包含了大量当前场景实际用不到的资源、是不是公共资源归属不合理导致依赖聚合。从以往项目经验看，如果只保留当前实际需要的那一个场景，内存占用通常不会出现这种量级的上涨。 为什么“包打得太粗”会同时拉高Remapper和PSS？ 当多个场景被打进同一个AssetBundle时，即使当前只使用其中一个场景，Bundle中大量其他资源及其依赖关系仍会被加载到内存。与此同时，Bundle内对象数量和依赖关系增加，Unity维护对象映射和资源引用关系所需的数据结构也会随之膨胀，Remapper占用因此显著推高。部分资源在实际被访问后，还会继续贡献PSS。 所以经常会看到Remapper和PSS同时上涨，但两者并不完全等价。Remapper反映的是Unity内部对象映射和引用关系的开销，PSS反映的则是进程实际占用的物理内存，是同一问题在不同维度上的表现。 优化建议 控制AssetBundle粒度 场景类资源尽量保证一个场景对应一个Bundle，避免一次加载就引入大量无关资源和依赖关系。 用UWA AssetBundle检测工具排查结构 重点关注三类高风险Bundle：本体异常大的、依赖节点过于集中的和引用关系特别复杂的场景资源包。通过资源依赖路径通常可以快速定位问题。实际项目中，这类异常大的Bundle往往对应几种典型情况：如多个场景混打、公共资源归属不合理、场景资源与共享资源耦合过深、资源依赖链过长等，都是上线前性能验收阶段值得关注的检查项。 实战案例 Q：项目针对功耗问题已经做了多轮优化，目前GPU压力和带宽问题得到了明显控制，GPU温度也相应下降。但CPU侧温度问题仍然突出，请问后续应如何优化CPU发热问题？ A：从GOT Online报告中的温度曲线来看，当前设备发热主要由CPU侧贡献，其中部分区段温度有所回落。降频虽然降低了功耗，但同时也会降低处理器执行效率，导致相同工作量需要更长时间完成，因此需要重点关注。CPU发热优化的核心目标仍然是降低CPU压力，可以从以下三个方向入手。 一、逻辑代码层 优先排查LuaBehaviourUpdater.Update、LuaBehaviourUpdater.LateUpdate以及协程中的尖刺耗时，这类节点经常出现数十甚至数百毫秒的单帧开销，多数与资源加载和实例化等操作相关。另外在报告中发现，战斗场景下，LuaBehaviourUpdater.Update往往还会存在持续性的逻辑开销。从堆栈上观察到大量耗时集中在C#层，建议在关键业务节点增加PushSample/PopSample打点，以进一步定位真实热点函数。 二、物理模块 如果项目当前并未使用刚体模拟，仅依赖Raycast等物理查询功能，则可以考虑进一步优化Physics模块。 关闭自动物理模拟 将Physics的SimulationMode设置为Script，仅在需要时主动执行物理模拟，从而避免每帧固定产生的物理步进开销。 谨慎使用Au…