UWA问答 | 博客 | 游戏及VR应用性能优化记录分享 | 侑虎科技 - 厚积薄发
type: channel
link: https://blog.uwa4d.com/category/technology
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: 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: 堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的
items: InsideLyra - 致UE“初学者”
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: 如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能
items: 2025年度大赏 | UWA问答精选

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
type: item
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…

堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的
type: item
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”
type: item
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…

UE的粒子系统开销怎么优化
type: item
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
type: item
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
type: item
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…

如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能
type: item
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

2025年度大赏 | UWA问答精选
type: item
date: 2026-01-06T04:13:00+02:00
description: 时光流转，深耕不辍。UWA知识型栏目《厚积薄发 | 技术分享》已悄然陪伴大家走过459个工作周。在这一年的技术征途里，我们依旧扎根真实的游戏开发场景，以问答社区的经验沉淀为基石，又迎来了UWA AI技术的全新助力。 2025年的十大精选内容，既收录了社区开发者们互助探讨的智慧结晶，也融入了UWA AI基于海量知识沉淀的精准解答，每一篇分享都瞄准开发中的痛点卡点，为大家提供切实可行的破局思路。 回望这一年，是无数开发者的踊跃分享与积极互动，让技术的价值持续传递；展望2026年，UWA问答社区与UWA AI问答将继续并肩前行，以更专业的内容、更高效的解决方案，陪伴每一位开发者在技术深耕之路上稳步迈进！ UWA 社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 TOP1：如何让GameObject销毁时无论是否Active过，都调用OnDestroy？ 请教一个问题，MonoBehaviour的OnDestroy方法，如果这个GameObject的实例化时就是隐藏的，销毁时不会调用OnDestroy方法。我们项目有些核心逻辑是基于这个OnDestroy做的（时间太久远，耦合太多逻辑不好改出去了）。有没有什么办法，可以让这个GameObject销毁时无论是否Active过，都调用OnDestroy。 A1：要触发OnDestroy，必须要触发过Awake（Awake可以不明着写出来），通常是被实例化或者第一次激活的时候触发Awake，如果一直处于不激活的状态，那么销毁的时候不会自动触发OnDestroy。所以可以在激活的父节点上主动SetActive一下： A2：1. 一般一个Prefab本身是点亮的，大部分是里面的某些节点才会隐藏。如果是我说的这种情况，应该是在根Prefab摧毁的时候主动调用一次需要控制调用的子组件。 如果你真的是根Prefab就隐藏的那更简单了： （1）做一个工具扫描所有Prefab检查并且修改点亮情况； （2）编辑器模式下加载完一个Prefab之后检查是否点亮，如果没有则打印Error。 A3：我们也遇到了这个，主要导致的问题自定义组件清理不掉Lua注册过来的回调，导致返回登录报错。 我这边解决思路是，在脚本反序列化之后，将自己注册到UI根节点的管理脚本上，由这个管理脚本在Destroy时清理下面的子节点。Base脚本如下图： 有几个要点说明下： 我们只处理了UI（其他地方基本不会出这问题），项目的用法上每个UI根节点有必挂的组件，这个组件一定会执行Awake； 如果组件自身Awake走到了，就不需要额外的销毁管理，需要从管理器中将自己移除； 反序列化接口中有一堆限制，要小心处理，比如常用的接口只能在主线程执行，如果在子线程要跳过。还有Prefab打开的编辑状态也有一些状态取不到，我这边直接忽略了（因为不常用）。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/67d390183d306f3e9d594e7a From UWA AI 问答 TOP2：Unity中可以禁用GC吗？ Unity中可以禁用GC吗？ A：在Unity中，可以禁用垃圾回收（GC），但需谨慎使用，并结合具体场景进行管理。 禁用GC的方法 Unity提供了通过脚本控制垃圾回收器行为的API：GarbageCollector.GCMode。 该API支持以下三种模式： GarbageCollector.Mode.Enabled：默认模式，自动触发GC。 GarbageCollector.Mode.Manual：禁用自动GC，但可手动调用System.GC.Collect()或GarbageCollector.CollectIncremental()。 GarbageCollector.Mode.Disabled：完全禁用GC，包括手动调用也无效。 将GarbageCollector.GCMode设置为Disabled即可彻底关闭垃圾回收机制。 使用场景与最佳实践 禁用GC主要用于性能敏感的关键阶段，如战斗、加载、过场动画等，以避免GC导致的CPU卡顿（GC Spike）。 推荐做法： 预分配内存：在进入关键阶段前，预先分配所需的所有对象（如对象池、缓存等），确保运行时无新内存分配。 临时禁用GC：进入关键阶段时设置GCMode = Disabled，结束后立即恢复为Enabled或Manual。 手动清理：恢复GC后，调用System.GC.Collect()回收阶段性内存，防止堆持续增长。 示例流程： // 进入关卡前 AllocateLevelResources(); // 预分配资源 GarbageCollector.GCMode = Ga…