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description: UWA旨在诊断与优化游戏和VR项目开发过程中潜在的运行性能问题，帮助项研发团队快速检测项目运行时的性能瓶颈，高效定位问题根源，及时反馈针对瓶颈问题的深度分析和解决方法。
items: GPM 2.0 WebGL 监测能力扩容｜覆盖 Unity/Cocos/LayaAir 多引擎微信 & 抖音小游戏
items: 卡顿和发热，未必是性能不够，也可能是分档配错了画质
items: 性能数据跟着问题走：2026年，你的AI也该懂怎么查Unity性能瓶颈了
items: 内存数据不再逐页翻！GOT Online开启“精准降本增效”模式
items: 大R玩家从不抱怨，他们只是消失了
items: 想优化哪段就量哪段｜GPM自定义区间精准观测任意游戏流程
items: 我以前只能告诉你“哪个函数卡”，现在我能带你去看“玩家在哪卡”
items: 为什么这一帧会卡？答案可能藏在Timeline里
items: 大家好，我是UWA GPM「小Q」，今天是我加入项目的第一天
items: Lua/Mono堆栈终于能导出了，内存问题也能一起定位了

GPM 2.0 WebGL 监测能力扩容｜覆盖 Unity/Cocos/LayaAir 多引擎微信 & 抖音小游戏
type: item
date: 2026-08-26T05:51:00+03:00
description: 小游戏赛道蓬勃发展，除Unity之外，大量商业小游戏项目基于Cocos、LayaAir进行开发。 WebGL环境受浏览器虚拟机、单线程内存模型约束，线上版本普遍会遇到：偶发卡顿、内存持续上涨、GC抖动、低端机型闪退，大量问题线下模拟器难以复现，只能依靠玩家反馈被动救火。 GPM 2.0此前已经为Unity引擎开发的小游戏/WebGL上线了完整的专属线上监测体系，打通小游戏线上性能黑盒。本次迭代，扩展了SDK引擎适配范围，将这套线上性能监测能力，完整开放给Cocos、LayaAir引擎项目。至此GPM 2.0 WebGL监测可同时覆盖Unity、Cocos、LayaAir三大主流引擎的微信、抖音小游戏/WebGL项目，让更多小游戏团队可以享用同一套线上真实玩家性能分析能力。 ▘▖小游戏共性痛点：本地测试表现良好，线上却频出问题 无论使用Unity、Cocos还是LayaAir开发WebGL小游戏，都会面临共通的技术困境： 1.本地环境不等于真实玩家手机环境 编辑器、PC浏览器测试流畅，但移动端浏览器内核、内存限制、iOS非JIT机制会放大各类性能缺陷，很多问题只在线上真实设备触发。 2.内存问题隐蔽难复现 Cocos节点销毁不彻底、LayaAir资源缓存残留、JS对象频繁创建，会带来渐进式内存上涨。不会直接抛出崩溃报错，随着游戏时长累积逐步卡顿、被系统杀进程，线下很难复现完整长会话。 3.卡顿根因难以区分 脚本逻辑阻塞、GC抖动、渲染过载、资源加载混杂在一起，玩家只反馈“玩起来卡”，缺少数据定位到底哪一部分导致问题。 4.偶发BUG复现成本极高 部分卡顿、闪退仅出现在特定机型、特定操作序列，QA很难复现，问题长期悬置，持续带来玩家流失。 5.过去Cocos、LayaAir小游戏缺少专业线上监测工具，大多依靠打印日志与客服工单，数据碎片化，很难做版本回归、机型分层分析。 现在，GPM 2.0的整套WebGL线上分析能力，平台分析指标、回放逻辑、告警逻辑等功能扩展支持Cocos、LayaAir引擎项目。 ▘▖GPM 2.0 WebGL监测能力总览 整套能力为WebGL浏览器环境定制，不是通用性能工具简单兼容；SDK采集开销可控，画面截帧功能默认关闭，满足微信、抖音小游戏平台审核上线规范。 1.全维度线上性能时序指标采集 持续采集真实玩家会话FPS、帧耗时、帧率抖动、网络延迟、加载耗时，生成时序趋势曲线。 可以捕捉本地测试容易忽略的瞬时性能尖峰、间歇帧率抖动；支持按版本、渠道、机型、游戏场景聚合筛选，看清不同群体玩家真实线上体验，不被开发机的良好表现误导。 包含性能数据&截帧的异常对话报告 2.内存趋势追踪，定位内存泄漏问题 在运行环境支持的情况下，Unity、Cocos和LayaAir的WebGL项目均可采集WASM Heap、JS Heap以及二者组合得到的近似WebGL Heap指标。其中，JS Heap是否可用取决于浏览器或小游戏运行环境是否开放相关能力。 通过内存时序曲线，研发可以直观观察进入哪类场景、执行哪一类交互之后内存持续走高，快速定位资源残留、对象频繁创建等泄漏根源，排查渐进式闪退问题。 小游戏项目内存数据及趋势图 3.卡顿帧堆栈溯源+版本性能基线对比 发生帧率暴跌或卡顿事件时，捕获对应调用堆栈信息，定位耗时代码逻辑、循环执行或资源加载等问题。 不用反复复现玩家故障，优化需求直接落地对应业务模块。同时支持新旧版本、活动前后横向基线对比，识别迭代引入的帧率下滑、内存上涨等性能劣化，明确调优优先级。 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 新旧版本性能数据对比 4.玩家故障现场回溯，解决线上难以复现难题 a.异常瞬间自动截帧：卡顿、帧率异常发生时留存游戏画面，直观看到故障时刻场景、UI、特效状态，不再只依赖玩家文字描述。 ⚠️ 提示：小游戏平台会受性能开销约束，截帧功能默认关闭，项目需要结合自身性能实测手动开启。 b.全链路玩家操作轨迹回放：记录玩家点击、滑动、场景跳转等交互行为，与性能时序曲线联动，复现完整会话，闭环偶发线上客诉。 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 c.多维度定向筛选：支持渠道、机型档次、游戏场景、付费玩家分组过滤，可单独锁定低配机型、特定渠道独有的性能缺陷，针对性完成适配与资源轻量化。 5.覆盖小游戏完整研发运营生命周期 能力贯穿项目：测试验收 → 版本上线 → 活动迭代 → 长线运营。 ✔ 事前测试验收：批量收集多机型、浏览器环境真实性能，提前识别负载超标、内存风险，上线前完成优化。 ✔ 事中版本上线监控：全渠道感知性能波动，识别不同渠道、机型玩家体验差异。 ✔ 活动迭代保障：监控新副本、新特效上线瞬时负载，定位活动专属性能BUG。 ✔ 事后复盘沉淀…

卡顿和发热，未必是性能不够，也可能是分档配错了画质
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date: 2026-08-21T10:20:00+03:00
description: 今天小Q聊聊GPM的「设备体验雷达」。把“设备分档”这件老大难，从拍脑袋变成看得见。 读完本文你可以：看懂你的项目真实设备画像、定位画质‑设备错配问题、科学调校设备分档、开启小Q自动巡检。 小Q先从一个容易被忽略的地方说起：在“设备”这件事上，平均帧率是个和平主义者 —— 它把所有人的痛苦平摊，然后告诉你大家都还行。 你的大盘均帧看着挺体面。可那是旗舰机、中端机和一批老机器加权平均出来的。那批在二十几帧上挣扎的玩家不会出现在这个数字里，他们只会出现在退款和差评里。 但这篇文章真正想说的，不是“有人卡”。是他们里面有相当一部分，本来可以不卡。 一件每个团队都在做、但基本靠猜的事 你的游戏里一定有一套画质分档 —— 低、中、高，或者更细：开不开后处理、要不要动态阴影、渲染分辨率给多少、锁不锁帧。这套档位怎么发到玩家手上？大多数团队的答案是：一份机型白名单，加一套按GPU型号或公开跑分写死的规则，可能还是两年前定的，改一次要排期。 这套规则一旦和真实玩家对不上，后果不是某张报表不好看，是具体的人在具体的机器上卡顿、发烫、掉电、闪退：老机器被判高了，默认给了它扛不住的画质，于是它烫、它掉帧、它闪退；好机器被判低了，玩家花钱买的性能，你没让他用上。 这是设备这件事上最贵的一类问题，也是最容易漏掉的一类 —— 因为它不报错。崩溃有堆栈，Error有日志，画质配错了不抛任何异常，只留下一条慢慢往下走的留存曲线。等你从工单里看出苗头，往往已经过了两个版本。 过去做设备适配，我们往往缺少三样关键信息： 不知道自己项目玩家真实的硬件构成，不是行业公开市场份额，而是属于这款产品的真实设备分布； 无法验证自研分档规则，在自家游戏下，各档位实际体验是否拉开合理差距； 看不清画质档位下发之后，每一档设备真实运行的画质，以及错配机型的实际体验。 这三样，过去只能靠抽样机测、靠客服工单、靠论坛里那句“我这手机烫得能煎蛋”。 GPM的「设备体验雷达」就是来补这三样的。它不需要你埋点，也不需要额外配置 —— 你现在的上报数据直接就能看。 下面我按你实际会撞上问题的顺序讲，不是按菜单顺序 ，文中截图都取自产品内置的演示数据、不是真实上报。 平均帧率是个和平主义者：它把所有人的痛苦平摊，然后告诉你大家都还行。 第一件事：你的玩家，实际在用什么设备？ 你大概能说出行业里最热门的十款机型。但那和你的玩家是两回事 —— 一个二次元游戏和一个SLG，玩家手里的机器可以完全不是一批。 雷达的第一页叫「设备结构与风险概览」，它上半屏就是「设备结构概览」。这一屏先不给你任何结论，只给你一张户口本：多少台设备、多少次会话，你的分档规则把这些人切成了什么样，以及机型、SoC、GPU三张热度榜。如果你在项目里配了自定义分档，它会把系统默认分档和你自己那套并排摆着 —— 同一批玩家，两把尺子量出来什么样，一眼可比。 设备结构概览 这里你只需要盯住一个格子：Unknown。它装的是GPM目前认不出来的设备。 为什么会有认不出来的呢？主要是三种： 太新：刚上市的机器，设备库还没来得及收录； 太偏：确实小众的硬件，Android学习机、冷门平板，甚至Android手表，这类东西本来就不在主流收录范围里； 假的：模拟器改过的硬件信息，报上来的那颗“GPU”很可能压根不存在。 这三种情况该做的事完全不同：第一种等收录就行，第二种你得决定要不要为它花适配成本，第三种你根本不该把它算进玩家设备分布里。所以我们既不猜，也不硬塞进某一档，而是如实标成Unknown，再给你一个能查清楚的地方 —— 「设备信息订正」页会逐台列出这些到底是什么设备、属于上面哪一类，能补的你当场补，补完全站的分档口径跟着一起对。 为什么值得你专门看这一格：很多人瞄一眼占比不高就跳过了，但同一页往下滚到「体验差异与风险对比」你会发现，这批“没归类”的机器，实测帧率往往比你最低那一档还低。它们不是无关紧要的一小撮，只是没进到任何一档里，所以在任何一档的均值里你都看不见它们。这个数字一高，后面所有分档结论都要打折 —— 发红了请先去订正，别急着看诊断。 分不清的设备，分不出的结论。 除此之外，这一屏只是个起点：它告诉你人是怎么分布的，但分布本身说明不了你分得对不对、配得对不对。这两个答案，一个就在同一页往下滚的「体验差异与风险对比」里，一个在「分档诊断」页。我先讲更要紧的那个。 第二件事，也是最要紧的一件：你配的画质，配到对的人手上了吗 这是整套雷达里我最想让你先打开的一块 —— 「分档诊断」页上的「设备分档 × 画质匹配」。它最直接对应开头那个问题：为什么玩家会卡、会烫，以及那批本来不该卡的人在哪儿。 它做的事说穿了很简单：把每台设备属于哪一档和这台设备实际跑着哪个画质这两件事叉在一起看，然后回答三个问题 —— 配对了多少、配高了多…

性能数据跟着问题走：2026年，你的AI也该懂怎么查Unity性能瓶颈了
type: item
date: 2026-08-19T05:30:00+03:00
description: 用AI查性能，第一问一般过得去。报告刚跑完，丢进Cursor问“这版为什么掉帧”，它多少能说两句。 下一句就费劲了。 你想知道卡在哪几帧、哪个函数，这些数常常不在对话里。于是停下来，切回报告翻曲线、搜函数、把帧号抄出来，再切回Cursor接着聊。换Codex或Claude Code，也是同一套动作。 来回几趟，刚才想的那点东西就散了。工作量不大，就是烦。 于是，我们把UWA已经开放的查询接进了MCP。你问到哪，它去报告里取哪一段，少切几次。 前两天小编手头有一份现成的GOT Online报告。测试同学在群里说：中间有一段卡得厉害。正好编辑器还开着，小编我也懒得对曲线，直接在Cursor里问了。 先问：主线程有没有明显慢帧，慢在哪几帧。 Cursor回过来是帧号：第103帧，主线程大约1538ms....以前这会儿就得切回去对时间轴，把帧号记在备忘录里，现在数字已经在对话里了。 以前问到这，我多半会说「等一下，我去把103的堆栈翻出来」。这回堆栈就在下一句。 我又问：其他慢帧呢，像不像同一类？ 对比之下，很多人是把报告截图，或者把概述贴给AI。第一句够用，再问下去，下一张图不在上下文里，它只能猜，或者等你再翻。接上MCP之后，问慢帧就去取帧号，问某一帧就去取这一帧的堆栈，觉得像个模式，再把旁边几帧拉过来。还是那份GOT Online数据，中间少了几次自己动手。 CI、看板、准出卡继续走 OpenAPI，没必要重做。这次Overview补了函数曲线、每帧耗时，也能取指定帧的堆栈，往下挖方便一点。MCP把这些查询接到对话里，给那种下一步还没想好的排查用。 已经在Cursor、Claude Code或Codex里看代码的，用上周那份GOT Online报告就能试。可以先问主线程有没有明显慢帧，帧号是多少；再问最慢那一帧时间花在哪、同帧还叠了什么。如果还像同一类，让它把其他慢帧也拉出来对照。 刚改完战斗或者UI，提测前不踏实，问一句也行：我刚动过的这几个函数，这次测试里耗时有没有变？它手头没有，会自己再取。 固定流程用OpenAPI 动态排查更适合MCP 对于已经跑稳的工业化管线（如固定拉指标、跑CI、维护性能看板），场景、CPU/GPU、逐帧数据等指标，直接通过UWA OpenAPI接进原有流程即可，稳定高效。 而MCP真正发力的，是那些“下一步还没定”的疑难杂症动态排查。 先看FPS，发现集中在某块地图，再拿场景数据；GPU没变化，注意力立刻转给CPU；范围缩小到异常帧，再深挖函数调用。数据还是UWA的数据，只是中间彻底省去了你接接口、翻报告、整理完再丢回AI的低效体力活。 最后说两句： 我们深知，在项目期引入或尝试一个新工具是有决策成本的。 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。 但如果它能每天帮你省下半小时的查Bug时间，这笔账就绝对划算。为了让大家能毫无负担地验证这波“AI+性能优化”的疗效，我们为大家准备了专属福利： 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、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。

内存数据不再逐页翻！GOT Online开启“精准降本增效”模式
type: item
date: 2026-08-06T09:36:00+03:00
description: 对很多项目组来说，“内存”永远是性能优化里避不开的硬骨头。但每次分析报告时，寻找各种内存指标、整理不同岗位的内存数据，往往耗费了大量的无用时间。GOT Online此次更新，主打的就是把核心内存数据集中呈现，并全面增强了对内存细分资源的定位能力。 除了针对内存分析的重磅升级，本次还同步上线了函数Top10耗时点和函数组数据一键导出等实用功能。 聚合常用指标：按需定制专属面板 做性能排查时，程序、美术、测试打开的是同一份报告，但关注点完全不同。哪怕都在美术团队，场景、角色、特效需要盯着的数据也差了十万八千里。 结果就是每次打开报告，都得重新翻页、找指标、做对照。数据明明都在，时间却花在了“去哪里找”上。好的性能工具，从不强求全员看同一份大表，而是让每个人打开报告的第一眼，都能直奔自己的“主战场”。 GOT Online本来就支持自定义模板，这次进一步把内存分析模块中的指标也放进了面板。以后经常看的内存数据，直接集中搬到自定义面板里，大家按自己的工作内容建立模板，搞场景的看场景，搞特效的看特效。关注的数据一眼就能拿到，不用再在大大小小的页签里绕圈子。 结合同步更新的场景性能表，还能进一步看清各个场景区间的细分指标。像 DrawCall 均值/峰值、不透明与半透明 DrawCall 分布等数据一目了然，甚至超标项还会直接高亮预警。看到哪个场景区间有问题，点击对应行的“查看场景数据”就能秒级跳转深挖，排查效率直接拉满。 深挖Unreal资源：三步锁定内存大户 自定义面板解决了“内存数据怎么看更快”的问题。但一旦发现内存异常飙升，接下来还是得回答那个最现实的问题：到底是哪类资源占得多？最后又落到了哪个具体的资产上？性能排查最怕凭空盲猜，缩短排查路径的本质，就是尽可能减少这种无效猜想的过程。 GOT Online之前已经支持Unity项目的资源内存分析，这次把这项能力也补齐给了Unreal项目。现在Unreal项目也可以直观查看资源内存趋势、数量变化和不同资源的占用分布。纹理、网格、动画、音频、材质、Shader、RenderTexture和粒子系统等，都能分类查。 以前看到内存涨了，大家第一反应只能是猜：“是不是纹理爆了？还是RenderTexture没释放？”现在可以先看类型分布，纹理占用明显抬高，就先查纹理；RenderTexture数量不对，就继续盯RenderTexture。 看清类型后，点进具体资源列表，资源名称、内存占用峰值、数量、生命周期直接展现。如果是纹理，还能结合尺寸、格式、Mipmap和Streaming等属性继续判断。这样排查路径就彻底顺了：先看内存怎么变 ➔ 再看是哪一类 ➔ 最后追到具体资源。报告不会替项目直接下结论，但至少不用对着一条上涨曲线干猜了。 标出耗时Top10：快速定位最慢帧 一条耗时曲线上可能有成千上万个数据点，真正值得关注的，通常只是少数几个卡顿峰值。以前排查偶发问题，沿着曲线来回翻，大部分时间看到的都是正常数据。但性能优化的黄金法则，永远是先干掉最显著的瓶颈。别把有限的精力浪费在那些平稳正常的帧上。 现在，只需点击按钮，就会直接在曲线上标出Top10最慢的点。哪些位置拖了后腿，一眼就能挑出来，再结合对应帧、线程和上下文去深挖。当然，Top10只是耗时最高的位置，不代表它一定就是卡顿根因。但它至少把范围缩小了。与其从头到尾逐帧找，不如先盯住这10个最可疑的位置，排查效率显然高得多。 导出一键完成：告别手动搬运数据 很多团队都会按照项目特点建立“函数组”，把长期关注的函数整理在一起，用来做版本复测、设备对比或问题回归。麻烦的是，报告一多，这些函数组和对应耗时数据也会散在不同地方。后面想做对比，或者交给其他同事继续分析，往往还得手动重新整理一遍。 性能优化本身就足够消耗脑力了，完全没必要再把时间消耗在重复的数据搬运上。GOT Online现在支持一键导出所有函数组以及对应耗时数据。导出结果既有整体汇总（总耗时均值、自身耗时均值、耗时占比等），也有组内每个函数的详细耗时和调用数据。 同时，这项数据也已经同步支持OpenAPI拉取。不仅可以手动导出Excel，还能直接接进团队内部的自动化平台或对比工具。版本复测时，把不同报告的导出结果拿来一比，或者用接口自动跑对比脚本就行，不用再傻傻地逐个函数组去抄数据了。 场景横向对比：一眼找出表现异常 长时间运行的测试报告里，往往穿插了多个场景。真正开始深挖之前，第一步通常不是直接查某个具体函数，而是先找出“哪个场景表现不太对”。 GOT Online针对Unity项目重做了场景概览页，把不同场景的关键指标（FPS、CPU、GPU、内存、耗电和温度）拉到一起横向对比。哪个场景FPS突然掉底，哪个场景内存数据异常，通过图表和列表一眼就能看出来。先把差异摆出来，告诉你哪…

大R玩家从不抱怨，他们只是消失了
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date: 2026-08-03T06:46:00+03:00
description: 大家好，今天小Q聊聊「核心玩家守护」，给最重要的那批玩家，每人一份体验档案。 入职自我介绍那天，我说过一句让不少运营同学沉默的话：大R玩家从不抱怨。体验不好，他们不发帖、不投诉，直接消失 —— 等周报里的流失数字出来，人早走远了。 那天我只给了半句承诺：给重点玩家算流失风险、提供高风险名单。今天，我想把这件事的完整答案摆出来。它在GPM左边栏里有个自己的位置，叫“核心玩家守护”。 为什么大盘看板，护不住最重要的那批人 先说清楚这个功能为什么必须存在，不然你会觉得“我已经有性能大盘了啊”。 你现在的监控，几乎全是“面”的：大盘崩溃率、平均帧率、整体卡顿。这些面数据护的是“产品”。可每个项目都有那么一小群人 —— 大R、主播、公会核心 —— 他们是要按“人”来护的。这群人有三个特点： 一是人少。少到什么程度？少到出了事，大盘根本看不见。几十个人的帧率集体崩了，摊到几万DAU的均值里，小数点后两位都不带动一下。 二是要紧。这不用我展开，你们的流水结构自己最清楚。 三是沉默。普通玩家卡了会骂，骂了你还有机会修；这群人不骂。他们只是登录得越来越晚，在线越来越短，然后某一天，不来了。 所以核心玩家守护做的事，一句话：把“面”的监控，翻译成“人”的守护 —— 先把“该重点关照谁”变成一份名单，再把这份名单上每个人的性能、告警、流失风险，变成你看得见、追得上的东西。 大盘均值护得住产品，护不住具体的人。 第一步：把“重点关照谁”变成名单 打开核心玩家守护，第一件事是建分组。不想从零想，我们备了几套现成模板：鲸鱼用户（大R）、中等付费用户（中R）、主播/KOL、公会/战队核心、新进高潜用户 —— 勾选即建。 分组里的每个成员，还能再分三档角色：Core（核心大R）、High（高付费）、Normal（普通VIP）。别小看这三个标签，它们不是装饰 —— 后面你会看到，告警定级、流失率分层、风险评分加权，全都吃这三档。同一个“出事了”，出在Core身上和出在Normal身上，在这套系统里的动静是不一样的。 成员管理：一人一行，Core/High/Normal三档角色，谁命中“内存高、CPU/GPU温度高”的系统标签，名单上直接看得见 名单建好，分组概览页就是你每天的第一眼：每个分组一张卡，未关闭告警按P0/P1/P2摆着，受影响成员按Core/High/Normal分层数着。以我们演示环境里的「重点观察鲸鱼用户（大R）」分组为例：1条P0告警，影响分层Core 3、High 5、Normal 2 —— 一眼就知道今天该先看谁。 分组概览：每组一张卡，P0/P1/P2告警 + Core/High/Normal影响分层，先看谁一目了然 这里的P0不是谁拍脑袋定的。判级规则明明白白：核心成员受影响≥1人、或受影响总数≥3人，就是P0；高付费加核心≥3人、或总数≥8人，是P1；其余P2。这套线是默认值，每个分组都能自己改。告警发出去走飞书、钉钉、企业微信、邮件；处置动作（确认、静默、关闭）就在列表上，最近7天的平均确认时长（MTTA）、平均恢复时长（MTTR）也一并统计 —— 告警不只要发得出去，还要看得出“有没有人接”。 告警处置：P0/P1/P2一目了然，确认/静默/关闭就在行内，MTTA/MTTR顺手帮你记着账 点进告警详情，证据链摆在明面上：命中了哪条规则（“核心用户≥1，当前3”这样连当前值一起给你）、数据窗口是哪段、系统标签几点算的、Top归因是什么、受影响的每一个VIP是谁 —— 每一环都能核，核完直接跳去下钻。 P0不是我拍的，是你画的线算出来的。 告警详情：命中规则带着当前值、Top归因、受影响VIP名单，一条P0从判定到证据全程可查 性能分布看板：这17个人，此刻玩得舒服吗 名单有了，第二个问题就来了：这批人此刻的真实体验，到底什么样？ 注意，这个问题问的不是“平均帧率多少”。平均值在人少的时候尤其会骗人 —— 17个人里3个卡成幻灯片，均值看起来照样体面。所以性能分布看板给你的不是均值，是分布：把这个分组一段时间内的所有会话，按你选的指标切成一个个区间，告诉你每个区间里落了多少。 还是拿「重点观察鲸鱼用户（大R）」举例。最近7天，这组17个人产生了41次会话。FPS分布图上一眼扫过去：七成会话落在45~60帧，舒服；27%落在30~45，将就；但有一小截落在0~15帧 —— 这一截在任何大盘上都不会有存在感，在这里，它就是你今天要查的事。 性能分布看板：41次会话按帧率切区间，掉队的那一小截，在这里藏不住 指标不止帧率。FPS、卡顿率、内存、CPU/GPU/电池温度、功耗、电流，九个维度随你切；统计口径可以按会话数，也可以按人头（Active玩家）算；粒度按小时或按天；还能拉一条基线窗（前一个等长窗口、前7天、前30天或自定义）做对比，…

想优化哪段就量哪段｜GPM自定义区间精准观测任意游戏流程
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date: 2026-07-29T05:36:00+03:00
description: 大家好，今天 小Q 来带你认识GPM新功能：自定义区间统计。 用GPM的，从来不只是做性能优化的同学 —— 主程盯着架构和线上风险，制作人盯着版本质量，运营盯着活动和玩家口碑，QA盯着这版有没有变差。岗位各不相同，但有一件事出奇地一致：你们真正在意的，几乎从来不是“整局的平均数”，而是某一段具体的时刻。 制作人问的是 “新版本上线首日，玩家进游戏那几步顺不顺”； 运营担心的是 “大活动开启那一下会不会卡崩”； 主程要确认的是 “那套新框架在真实战斗里稳不稳”； 做优化的，盯的是 “那段团战的帧率到底掉多少”。 你看，没有谁在优化“整局游戏” —— 大家心里装着的，都是一段一段的“具体现场”，而不是一个笼统的整体数字。 可你打开性能看板，能切的刻度就那么几个：版本、机型、场景。它们都很有用，但有一个共同的前提 —— 边界是系统替你定好的，未必对得上你心里那一段。于是你只能挑一个“最接近”的场景名将就着看，或者干脆翻原始报告、自己对时间戳，把那一段一点点拼出来。 将就是有代价的。你看的那条边界，和你真正在乎的那条边界，一旦错位，均值就会被你根本不关心的部分稀释：你以为在优化“战斗”，其实数字里掺进了一半的待机和跑图。修了半天，你都不确定有没有修在玩家真正难受的那一段上。 所以，做到一定深度的团队，迟早会撞上同一个诉求：能不能让我自己定义“要盯的是哪一段”，而不是被现成的维度框死？ 这正是GPM新上线的自定义区间统计要回答的问题。它做的事一句话：把“该量哪一段”的决定权，连同“在哪儿画线”的那支笔，一起交到你手上 —— 你在代码里圈出你真正在乎的那一段，剩下的读数它来给。（这是GPM平台上你自己动手用的功能，不是我替你跑的活；我这篇，是来帮你把“你为什么会需要它”讲明白。） 为什么场景这把尺子，圈不出你要的那一段 先把话说透，不然你会觉得“不就是再多切一个维度嘛”。 均值这东西，是有边界的。你按什么边界去平均，它就只能回答什么边界内的问题。而现成的两把尺子，边界都不由“你要优化的这一段”说了算。 全局均值，边界是整场会话的头到尾。它告诉你“这台设备这局整体流不流畅”，但你要优化的那3秒加载、那一次团战爆发，早被几十分钟的正常帧率稀释得看不见了。 场景均值，边界是“场景切换”的那一刻。场景比全局细得多，这条边界也不一定是引擎定死的 —— 你完全可以按自己的需要去规划场景怎么划。但场景有一条改不掉的铁律：它必须串行，任何两个场景不能重叠。玩家在任一时刻只能处在一个场景里，上一段结束、下一段才开始，像一条不回头的时间线。 就是这条“不能重叠”的铁律，卡死了一大类你真正关心的问题。最典型的是团本里两个同时在场的BOSS：BOSS A血量还没清、BOSS B就登场，两段战斗在时间上叠着，你想分开看“打A卡不卡、打B卡不卡”，场景却只能把这段时间整体归给某一个 —— 你想按BOSS拆，它天生拆不开。不止BOSS —— 一段网络请求正好压在一段渲染上、一个持续的Buff特效横跨了好几波小怪，凡是“两件事在同一段时间里并行发生、你却想拆开各看各的”，场景这把尺子都无能为力。 场景是一条不回头的时间线，一段接一段、绝不重叠；可你想量的东西，常常是能叠在一起的。能不能重叠，就是你为什么需要自定义区间的那道分水岭。 自定义区间做的，就是把这条限制拿掉，再把“画线的那支笔”交回你手上。你在自己的代码里，给一段流程打上一对开始/结束标记、起个名字（对应GPM收到的 custom_interval_begin/custom_interval_end 这对事件），这一段就成了一个能被独立统计的对象。它可以跨好几个场景，可以只是一个场景里的一小截，更可以和另一个区间彼此重叠 —— BOSS A的区间还没结束，BOSS B的区间照样开得起来，两条线各算各的、互不打架。边界怎么画，全你说了算。然后GPM把千百台真机上所有被你这样标过的同名区间，聚合成一张读数：这一段的FPS均值、抖动、低帧、Jank、帧时间超100ms的比例，以及它这一段里的内存、温度、功耗、CPU/GPU表现。 你截图里那几个 test/test001/test002/test1/test2/test3 ，就是有人已经这么标过了 —— 每一行，都是一段被单独框出来、单独量过的流程。 这把尺子，具体能接住你哪些活 我把落地场景挑了最典型的五个。第一个，就是场景这把尺子永远替不了的那种。 1. 两段在时间上重叠的流程 —— 比如两个同时在场的BOSS。 这是自定义区间最不可替代的场景，因为它是场景唯一做不到的那件事。团本里BOSS A血量没清、BOSS B已经进场，两段战斗在时间上叠着；你想知道的是“打A卡不卡、打B卡不卡”，得把这两段分开量。场景做不到 —— 同一时刻只归属一个场景，它俩会被压进同一条…

我以前只能告诉你“哪个函数卡”，现在我能带你去看“玩家在哪卡”
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date: 2026-07-23T05:21:00+03:00
description: 大家好，今天 小Q 来聊聊我新学会的一手本事：卡顿分布。 你们递给我一个卡顿问题的时候，说实话，我以前只能做半个称职的同事。 我能告诉你是哪个函数在卡、调用栈长什么样、自身耗时多少毫秒 —— 这些对定位代码很要紧，我一直做得挺稳。可每次你顺口问一句“那……玩家是玩到哪儿才卡的？”，我就卡壳了。函数名答不了这个问题，因为同一个函数，会在无数个场景里被调用。 这半个答案，我自己都嫌它不称职。所以我去补了另一半。 为什么“半个答案”救不了你的排期会 先说清楚这半个答案为什么重要，不然你会觉得我小题大做。 调用栈是写给引擎看的坐标；可玩家的卡，是发生在场景里的。排期会上你真正要拍的那一下，从来不是“这个函数慢不慢”，而是 —— 这个卡，值不值得这个版本修？ 要回答它，你得知道：玩家是在核心战斗里卡，还是在一个没几个人去的角落界面卡？卡的那一刻屏幕上在发生什么？伤到了多少台设备、多少次会话？这些答案，过去得有人一份份翻报告、对时间戳、猜场景 —— 几乎没人做得动，于是这一层一直是空的。 我补的就是这块空。同一批卡顿帧，我换一套你能看懂的坐标，重新讲给你听。 ▶ 你要的从来不是“哪段代码慢”，是“这一下卡，该不该占用你这个版本的排期”。 现在，我能给你一份完整的卡顿现场 我把这手本事拆成五步，每一步，都是替你省掉的一次“本来得自己动手翻”。 第一步，我把每一次卡顿，还原成“玩家玩到哪里”。 我把这个问题下所有卡顿帧，按发生时间归属到玩家当时所处的场景，给你一张场景占比分布：哪个场景卡得最多、占多大比例、每次卡的均自身耗时、伤到了多少台设备和多少次会话。于是“函数卡了很多次”变成了“三分之二的卡都发生在重负载战斗场景”。你终于可以按“玩家在哪卡、多严重、伤多少人”来排优先级，而不是对着调用栈拍脑袋。这一步几乎不花额外成本 —— 我复用的是报告里现成的场景数据。 我给你的第一张脸：顶部先亮采样率/归属率/覆盖率，下面就是场景分布表 第二步，我把玩家当时看到的画面，摆到你面前。 Scene_HeavyLoad01是个什么画面？程序起的名字，你未必记得，策划更对不上号。所以我不只给你场景名，还给代表性的卡顿帧配上“卡顿时刻附近那张游戏截图” —— 玩家卡的时候，屏幕大致就是这样。要是几十张糊图堆给你，你一样看得累，所以我多做一步：把长得像的画面聚成“几类”，每类只留代表帧，再给每一类起个语义名、写句画面描述。你看到的不是一墙糊图，是“这个场景的卡，主要集中在这两类画面上”。 按相似画面聚类：每一类画面带耗时分布、样本数，还能一键回到最严重那一帧 第三步，我翻出卡顿前几秒，玩家到底做了什么。 一张卡顿时刻的截图能告诉你“玩家在哪”，答不出“为什么偏偏这一下卡”。有价值的线索，常藏在卡之前那几秒：玩家刚触发了什么操作？系统正好报了什么错？所以我为代表帧多采了一段 —— 卡顿发生前N秒（默认3秒）的自定义事件和错误，汇成清单摆在画面旁边。看画面、看行为、看报错，三条线索并排，卡顿归因才从“猜”变成“读”。 卡顿前的操作与报错：我把“卡之前发生了什么”也一并摊给你 第四步，我一键把你送回那一帧现场。 前面这些都还是“看”。你的下一步动作是“进去” —— 进到那一帧，看它的调用树到底卡在哪。所以我把这条路打通了：任意一张画面证据，点一下，我就在新标签页帮你打开那份异常报告，并自动高亮到对应的那一帧卡顿，右边同步显示它的帧截图和调用树。从“玩家在重负载场景卡得最多”到“这一帧的调用栈长这样”，中间不再断线。 点一下就回到现场：那一帧被高亮选中，截帧+调用树都在右边等你 第五步，我把这一切，收成一份带优先级的诊断。 信息够全了，可全也意味着要你一条条读、自己在脑子里拼结论。所以我留了个“AI汇总卡顿场景” —— 你点一下，我就把这些已经算好的证据一并接手：卡顿主要集中在哪些场景、按严重度怎么分层、可能的根因假设是什么、不同画面之间有什么差别。我读的不是几张缩略图，是这一整套结构化证据，所以给你的结论，和你眼睛看到的信息量是对齐的，不是一段套话。 ▶ 前四步，我把现场铺给你；第五步，我把现场读给你。你要动手的地方，只剩“改哪儿”。 卡顿从“一堆数据”变“一份结论”：我读完帮你划重点，还附上修复优先级 为什么这件事，值得你一版一版做下去 我想跟你算一笔账 —— 不是我的账，是你的账。 卡顿优化的回报，从来不是一次性的。你修好一个卡顿场景，换来的不只是“关掉一个ticket”，而是一批玩家从此在这里不再卡 —— 他们不会发帖道谢，只是安安静静地多留一会儿、多玩几局。这份回报，会一点点复利到你的留存里。 而卡顿分布要做的，是让你这笔投入尽量不打折： 它让你每一版的力气，都落在“最该修的那个场景”上。 过去按调用栈排期，容易被一堆零散的卡顿牵着走，修了半天，不确定有没有…

为什么这一帧会卡？答案可能藏在Timeline里
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date: 2026-07-17T05:22:00+03:00
description: 做性能分析的时候，很多人都有过这样的经历：掉帧找到了，CPU热点也看了，函数堆栈也翻了，却还是说不清这一帧为什么会卡。分析一圈才发现，真正的问题可能并不在MainThread，而是在另一个线程。 Timeline做的，就是把线程执行、函数耗时、调用堆栈等信息放到同一条时间轴上，让原本分散的信息重新串联起来，帮助大家更快看清这一帧到底发生了什么。 CPU告诉你哪里慢，Timeline告诉你为什么慢 很多人第一次使用Timeline时都会有一个疑问：它和CPU分析是不是重复了？其实，两者解决的是不同的问题。 CPU分析负责快速找到性能热点，告诉你哪里慢了；Timeline则把线程执行、函数调用和时间关系放到同一个时间维度里，帮助回答另一个问题 —— 为什么慢了。 例如CPU数据显示某一帧耗时很高，仅凭CPU分析，很难判断到底是后台线程一直在加载资源，还是MainThread在等待某个异步任务完成。而在Timeline里，整个执行过程都会按照时间顺序展示出来，谁先执行、谁持续时间最长、线程之间有没有等待关系，都能够直接看到。对于异步加载、多线程协作、偶发卡顿这类问题，两者配合使用，会更容易把问题定位清楚。 以前排查卡顿：纯靠人工“拼现场” 以前调过卡顿的同学应该都有体会，流程基本都很痛苦：先抓到哪一帧卡了，然后跳去瞅瞅CPU；瞅着像线程问题，又得去翻线程数据；要是怀疑资源没加载好，还要再开一个资源分析页面。最后，还得把函数堆栈和运行日志扯过来一起对。一帧卡顿到底咋回事，全靠你自己在脑子里“拼图”。说实话，那会儿最耗时间的根本不是分析问题，而是在各种工具、页面之间来回切换，人都要切麻了。 Timeline的解法：从“盲盒抽样”到“逐帧全景” Timeline最大的改变，就是把这些碎成一地的线索全拉到了同一条时间轴上。本次核心升级：真正实现“逐帧”分析！以前调优时，咱们只能在卡顿帧的前后三帧里“抽样”瞅一眼Timeline，如果卡顿发生在范围之外，线索断了就只能干瞪眼。 而现在，我们实现了全阶段的逐帧Timeline支持！不管是哪一帧，你想看哪就能看哪，性能分析的连续性得到了质的飞跃。现在你一眼望过去，MainThread、RenderThread、LoadingThread全在上面。谁先动的、跑了多久、谁在等谁，全都能和你想看的任意一帧精准对上，线索一下子就串起来了。 当然，如果项目里线程实在太多，密密麻麻几十条线看过去确实脑仁疼。不过问题不大，你完全可以把不相干的先藏起来，只盯着主线程看，或者只看特定的后台线程。耗时到底卡在哪个线程、是不是哪个子线程把主线程给带沟里去了，一眼就能揪出来。 往下深挖：怎么从宏观秒变微观？ 锁定了异常的大概范围后，接下来的操作就顺手多了。鼠标直接框一下就能放大，想看哪个节点直接点开看堆栈，一路顺藤摸瓜就能摸到具体的代码行。配合键盘鼠标缩放和恢复，不管是看整体流程还是死磕局部细节，节奏都不会断。 要是堆栈太深、节点太多，还有一个很省心的小功能：直接把占比不到1%的细碎节点过滤掉。把这些背景噪音一藏，剩下的就是真正的大头，性能瓶颈自然就藏不住了。 OpenAPI同步更新 除了Timeline，本次UWA OpenAPI也同步更新了一批接口，新增了快照帧2.0、运行日志、报告统计数据等能力，并完善了资源管理相关OpenAPI，支持获取资源调用数据及曲线，方便团队接入AI Agent、BI或自研平台，进一步提升性能分析自动化能力。 聊聊心里话：工具升级到底在升什么？ 说到底，不管是开发、测试还是做优化的同学，大家的时间都很宝贵。我们实在不该把精力浪费在“找数据、拼现场”这种体力活上，而是得把好钢用在刀刃上，去琢磨怎么解决问题。很多时候，我们查问题变快了，并不是因为手里的指标变多了，而仅仅是因为，我们终于能把这些数据舒舒服服地放在一起看了。 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。

大家好，我是UWA GPM「小Q」，今天是我加入项目的第一天
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date: 2026-07-16T05:16:00+03:00
description: 大家好，我是 UWA GPM 小Q，今天正式到岗！ 各位游戏研发的小伙伴们，大家好～ 我是今天刚入职的新同事小Q，你的AI质量经理。 按新人的规矩，先交代三个“不”：我不占工位，不抢咖啡机，团建拍照也不用给我留位置。 再交代一个“多”：从今天起，项目的性能和稳定性，多了一个整天操心的同事 —— 你们下班之后，也有人接着操心。 我知道，团队里来了个AI同事，大家心里肯定犯嘀咕：它是来干嘛的？靠谱吗？会不会哪天……把我的活干了？ 第一天上班，我想先把这些话说开。 我来，是因为有一份工作空了很多年 先说说我这份工作本身。 我们游戏跑在玩家手机上的每一分钟，设备都在写“日记” —— 这就是玩家性能报告。哪个场景掉帧了、哪台机器热得降频了、哪次更新之后内存开始不对劲了，玩家可能懒得开口，但报告替他们全记下来了。这些报告是离玩家真实体验最近的一手证据：读懂它们，约等于站在每个玩家身后，看着他玩完整局游戏。 这么值钱的东西，过去为什么没人读？ 不是不想，是读不动。拿一款1 万DAU的游戏打个比方：玩家真机一天就能写出3~5万份报告。3万份是什么概念？就算一分钟读一份、不吃不喝不睡，也要读上二十多天 —— 而第二天早上，新的3万份又到了。这个岗位从来不是没人愿意干，是人类的时间干不了，所以它一直空着。因此大家只能退而求其次：把几万份报告压成几条曲线、几个均值，再凭经验去猜问题藏在哪。这办法用了很多年，但它有个安静的代价 —— 被平均值稀释掉的机型问题、藏在长尾里的场景卡顿、深夜时段的异常波动，都沉在数据底下，直到某天被玩家用差评捞上来。 我能来补这个岗，不是因为我比谁聪明，只是因为我的时间和你们的不一样：几万份报告，我可以一份一份地读，读完把值得你们花时间的事整理成问题记录 —— 影响多大、证据在哪、往哪个方向查——放到你们面前。 我干的活，过去本来就没有人在干。我不碰需要经验和判断的决策 —— 那是你们的主场，也是我做不来的部分。我只是让你们把时间花在主战场上。 我的基本功：专治“盯不住” 作为质量经理，我随身带了十项巡检技能。别嫌多，每一项背后，都是你们经历过的某个糟心时刻。 异常突增 总有一个周五的深夜，热更包刚推出去，某个渠道包的崩溃数开始悄悄往上爬。过去，这一夜属于运气：值班的同学熬到十二点，睡了；但问题不会睡。第二天早上打开工作群，玩家的截图已经铺满一屏。 现在，这一夜属于我。崩溃数一小时内环比异常，我立刻生成问题记录：影响多大、证据是什么、该先修哪一个。你们睡你们的，天塌下来我先接着，接不住我叫你。 版本回归 每次发版后，总得有人把新版本和上一个稳定版本拉出来逐项对：FPS、卡顿、崩溃率、温度、加载耗时……一格一格看下去，费眼，还容易漏。这活以后归我：新版本一上线我自动对比，哪项回退了我直接标出来。你们要做的是处理差异，不是在表格里找差异。 设备异常集中度 总有一款机型在骗你。大盘崩溃率0.5%，报表漂亮得能截图发周报；可某款热门机型上，真实数字是8% —— 平均值最会藏事，几万台正常设备，能把一款机型的灾难摊得无影无踪。我不吃平均值这一套：我按机型、SoC、系统版本一格一格地算占比，谁在扎堆出事，我把它单独拎出来放到你们桌上，精确到型号，借台真机就能复现。 设备热点 有一批手机在受苦，而你们看不见：中低端机上帧率掉到告警线以下、机身烫得降频，玩家不会来投诉，他们只是玩得越来越少。我拿着你们定的告警线，按机型一台台“巡房”，谁越线我报谁 —— 赶在他们决定卸载之前。 更多的技能描述可以直接在GPM的小Q能力中心查看 场景热点 大盘一切正常，玩家骂的却是“战斗局内卡”。场景的痛，被全局均值摊平了。我把重点场景一个个单独体检、逐场景告警，你们拿到的不是“项目可能有问题”，而是“哪个场景的哪个指标超线” —— 一条直接能开工的定位。 指标持续恶化 还有那种“隐藏得最深”的问题：每天只坏一点点。内存今天涨一点，帧率明天掉一点，单看哪天都不值得开会 —— 三周后回头一看，内存高了20%，没人说得清是从哪个版本开始的。温水煮青蛙，煮的就是“每天都差不多”。我盯的不是某一天，是连续多天的走向；水开始变热的第三天，我就会喊。 新增崩溃簇 新版本混进来的新崩溃，会藏在几千条老面孔里。靠肉眼认出“这条是第一次见”，基本不可能，通常要等它爬进Top10才被发现 —— 那时候已经晚了。我按调用栈认脸，头一回出现的崩溃，当天就拎出来给你们看，趁修复成本还停在最低点。 告警风暴 出事的时候告警最多，告警最多的时候最没人看。几十条一起刷屏，先看哪条？还有反过来的：一条告警挂了三天，谁都以为别人在处理。我来做分诊台：这波是不是风暴、哪条挂得太久、该先处理哪个，一张清单说清楚。告警是信号，不该是噪音。 核心玩家流失风险 最让人心里一凉的事：大R玩家从不抱怨。体验…

Lua/Mono堆栈终于能导出了，内存问题也能一起定位了
type: item
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…