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
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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: 16G高端机反而比6G低端机更吃内存，差值究竟从哪来？
items: Unity预计算辐照度全局光照PRTGI实践与拓展（上）
items: 5秒快速开玩：小游戏性能优化实战
items: 为什么GPU处理了36万，但显示只有4万
items: Unity小游戏优化简谱 | 吃透底层逻辑，告别掉帧与流失
items: 为什么Mono堆内存总是居高不下
items: UE5 Chaos物理｜物理查询的实现
items: 从64MB降至5MB，TMP字体Atlas内存优化实战
items: Shader内存为何居高不下？变体管理是关键
items: HPWater水体散射模型

16G高端机反而比6G低端机更吃内存，差值究竟从哪来？
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date: 2026-06-02T05:05:00+03:00
description: 1）同一个包，高端机为什么反而更吃内存？ 2）iOS内存预算与优化策略 这是第478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：我们用UWA GOT Online跑兼容性测试时发现一个反直觉的现象 —— 同一个包在16G机型上PSS Total比6G机型还高几十兆，Reserved Total两边一致，差异全在“其它”里。这“其它”是什么？ A：这不是测试误差，原因在于PSS Total的统计方式。PSS（Proportional Set Size）会将共享库按进程数进行均摊，不同设备由于系统服务、驱动模块以及ROM组件差异，导致共享库占用规模不同。因此，即使运行同一个游戏包，不同机型的PSS Total也可能出现数十MB甚至更大的差异。通常高端机系统层更复杂（高版本Framework、厂商定制更多、图形栈更重、预装服务多），加载的共享库种类和体积往往更大，分摊到游戏进程的份额自然也更多 —— 这就是为什么同一个包跑在高端机上PSS Total反而更高。这部分开销引擎层看不到，体现在PSS Total比Reserved Total多出来的差值里。 那么报告里引擎层的“其它”是什么？ 它与PSS多出来的部分不同 —— “其它”是Reserved内部未单独归类的资源，主要包括： 内存碎片预留 Scene Object（GameObject/Transform/ MonoBehaviour） 序列化文件 Cubemap等未统计资源 因此，同一个包在16G机型上比6G机型高出几十兆是正常现象，与包体无关。 内存分析建议： PSS Total反映系统整体压力，但其绝对值可能因共享库均摊而被“垫高”，跨机型横向对比容易误判； Reserved Total衡量引擎可控资源； 如果PSS Total与Reserved Total差值持续扩大，说明引擎层未统计的内存（例如Native Heap、图形驱动缓存、第三方SDK占用或文件映射内存）在增长，需要结合系统工具进一步排查。 实战案例 Q：我们目前使用GOT Online测了Android版本，Android系统上3G左右的内存峰值并没有触发大量闪退。后续要上iOS系统，有什么有优化策略吗？ A：优化思路基本通用，但iOS的内存压力通常更大。 为什么差异明显？ 当前主流Android版本的中高端机型普遍在8GB以上内存，3GB左右的内存峰值在多数设备上通常仍有一定安全余量，不一定会直接引发闪退； iOS虽然近几代iPhone也普遍在8GB内存，但由于系统采用严格内存管理机制，单个应用可使用的内存预算受系统控制。超过预算可能触发Jetsam机制被系统终止，闪退阈值通常低于3GB，而且触发时机精准。 很多项目反馈一致：Android闪退率低，但切换到iOS平台后，内存闪退问题集中暴露。因此iOS最好提前规划，避免上线再补救。 iOS优化策略： 缓存放得更保守 iOS CPU性能较强，可以接受更频繁的加载与释放。与其长期驻留资源，不如多做几次加载，把峰值压下去。 打包时开启Increase Memory Limit 对于iOS 15/16及以上系统设备，可评估开启Xcode的Increase Memory Limit，允许应用申请更高内存预算，在部分设备上可降低Jetsam闪退。但实际提升因设备型号和系统版本而异，需要真机验证。 复用Android优化成果 针对Android做的系统层优化（Shader、AB缓存、Native占用等）在iOS同样有效，无需重复实现。仅少数使用不同插件的情况需要单独处理。 建立低内存机型测试标准 开发阶段以3GB~4GB预算作为压测目标，而不是依赖高端测试机数据。可更早发现资源常驻、加载峰值和缓存策略问题，避免上线后集中爆发。 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。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.co…

Unity预计算辐照度全局光照PRTGI实践与拓展（上）
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date: 2026-05-27T05:02:00+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！ 在知乎平台上，最早由网易根据育碧在GDC上分享的《Global Illumination in Tom Clancy's The Division》提出了实时PRTGI（预计算辐射度全局光照）技术的实现思路。随后，AKG4e3提供了示例工程，其内容涵盖从理论到实践的PRTGI实现过程（参见《预计算辐照度全局光照（PRTGI）从理论到实战》）。方木君则在《Unity 移动端可用实时GI方案细节补充》中，对局部光源（Local Light）的重光照（Relight）及优化方案进行了扩展。 本文内容基于上述项目的Fork版本，在学习过程中进行了进一步完善与扩展。部分修改已记录于本人的Fork仓库（AkiKurisu/UnityPRTGI）中。但由于后续开发需要在Forward渲染路径下进行，相关修改已集成至其他项目，该Fork版本已停止维护。 后续还将结合其他在URP下实现的相关Feature进行整理与开源，敬请期待。 流程概述 先总结一下《预计算辐照度全局光照（PRTGI）从理论到实战》的项目中的流程，方便后续对比： 离线烘焙生成Surfel（总计512*Probe） 按Probe顺序存储Surfel 运行时Probe拿到对应的512个Surfel Relight所有Probe 烘焙提速 原作者使用Camera.RenderToCubemap来抓取Cubemap，这个函数在GPU上的开销实际不大，手动渲染每一个面的成本并没有减少，但可以考虑改成使用另一个拓展方法，来在构建RenderList的时候忽略非静态物体： public static bool RenderToCubemap( this Camera camera, Texture target, int faceMask, StaticEditorFlags culledFlags); 通过不同场景的性能测试，烘焙这里更拖延速度的是CPU侧设置Material Shader的开销，由于需要分别设置Shader来采样Position、Albedo、Normal数据，实际开销约等于 次Shader设置，时间复杂度为 所以优化方式就是使用一个Shader，烘焙时只需要设置一次，每个Probe烘焙时通过切换Keyword来抓取所需数据。 #pragma multi_compile _ _GBUFFER_WORLDPOS _GBUFFER_NORMAL float4 frag (v2f i) : SV_Target { #if defined(_GBUFFER_WORLDPOS) // Output world position return float4(i.worldPos, 1.0); #elif defined(_GBUFFER_NORMAL) // Output world space normal return float4(i.normal, 1.0); #else // Default output albedo half4 albedo = SAMPLE_TEXTURE2D(_MainTex, sampler_MainTex, i.uv) * _Color; return albedo; #endif } private static void SetGlobalGBufferCaptureMode(GBufferCaptureMode captureMode) { // Enable the specific keyword based on capture mode switch (captureMode) { case GBufferCaptureMode.WorldPosition: Shader.EnableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; case GBufferCaptureMode.Normal: Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.EnableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; case GBufferCaptureMode.Albedo: Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; } } // 对于每个Probe执行下面的代码 SetGlobal…

5秒快速开玩：小游戏性能优化实战
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date: 2026-05-26T05:20:00+03:00
description: 1）首启耗时过长？三大环节快速定位瓶颈 2）UI粒子卡顿？机型分级适配优化方案 这是第477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：目前我们项目首次启动耗时在20多秒，首启体验较差，但二次启动速度就正常很多。我们知道其中一部分耗时来自资源下载，现在希望把首次启动时长压缩到10秒以内，想请教一下小游戏启动耗时主要受哪些因素影响？具体应该从哪些方面着手优化？ A：小游戏首次启动耗时主要分为三大核心环节：首包资源下载、WASM代码下载与编译，以及引擎和首场景初始化。找准具体耗时阶段后，才能更有针对性地进行优化。 1. 首包下载阶段 启动速度与首包体积密切相关，可借助资源分析工具搭配分包策略，清理包内闲置冗余素材。不同小游戏平台首包限制标准存在差异，行业内通常建议将首包体积控制在5MB以内，以此缩减下载耗时，提升启动成功率。 2. WASM代码阶段 尽量精简WASM代码包体积，可以使用代码分包插件，启动时只需加载主包，后续再延迟加载子包，可大幅降低下载与编译耗时；不过需要注意在Develop中不支持分包，如果已经分包建议以Release测试为准；还可以勾选“Strip Engine Code”并尽可能提高裁剪等级、清理项目中的无用模块或第三方插件以降低代码量。 3. 引擎初始化阶段 可以借助平台性能调试工具定位主线程阻塞点，优化首场景加载逻辑，遵循“先出画面、后补内容”的原则，将非核心资源和次要逻辑延后异步加载，从而有效缩短用户可感知的白屏时间。 针对以上问题，可借助UWA GOT Online输出小游戏性能报告，拆解启动全流程各阶段耗时明细，从而快速定位首启缓慢的根本原因。 实战案例 Q1：除了启动速度问题，我们还存在UI粒子特效的性能难题。不仅小游戏端存在这类问题，移动端APP同样也会受到影响。目前美术团队在使用专门的UI粒子管理工具，工具会在每帧执行粒子模拟与刷新逻辑，一旦场景内UI粒子数量增多，整体性能开销就会明显上涨。如果单纯删减粒子效果，美术团队又会觉得画面表现达不到预期，想问问有没有比较合适的平衡方案？ A：想要平衡粒子特效的视觉效果与设备性能，不能单纯依赖删减特效，更推荐采用轻量化优化思路。 在制作UI粒子时，建议优先使用简单面片粒子（Quad粒子），尽量避免使用Mesh粒子或复杂模型粒子，从源头降低渲染压力。同时需要合理控制粒子整体数量，减少多层级嵌套的粒子子系统。 高消耗复杂特效可酌情替换为序列帧动画，以更低的运算成本还原接近的视觉效果；但序列帧动画通常会带来更高的显存与内存占用，大批量使用时，低端设备容易出现卡顿甚至崩溃问题，因此需要合理控制替换规模。 Q2：这个思路我们之前也尝试过，但实际落地时还是会比较纠结。粒子效果一旦精简，美术团队通常会觉得画面表现下降明显；但如果完全保留，在部分中低端机型上又很容易出现掉帧。像这种UI特效，实际项目里一般会怎么做平衡？ A：确实如此，这也是小游戏开发中非常常见的情况。 相较于“一刀切”地关闭特效，更合理的方案其实是做机型分级适配。高端设备保留完整粒子效果；中端设备适当降低粒子数量、刷新频率与发射规模；低端设备则简化或关闭部分非核心UI粒子特效。 通过按照设备性能进行差异化配置，既能够尽可能保留美术设计效果，也能有效控制整机性能开销，在画面表现与运行流畅度之间取得平衡。 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。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

为什么GPU处理了36万，但显示只有4万
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date: 2026-05-19T05:07:00+03:00
description: 1）为什么Mesh合得越大，GPU压力反而更大 2）Bloom和DOF，到底有多吃GPU 这是第476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：我们发现GPU端顶点处理开销很高，想咨询下是什么原因导致的，以及有什么解决方案？从UWA GOT Online报告中可以看到，大地图场景总三角面约36万个，而当前帧有效显示区域对应的三角面规模仅约4万个。 A：这是典型的大范围Mesh合并导致CPU侧裁剪粒度下降的问题。 将大量空间跨度较大的小网格合并为单个超大Mesh后，Unity在CPU侧进行可见性裁剪时，会以整个Renderer的包围盒作为判断单位。只要该包围盒与摄像机视野发生相交，整份Mesh数据就可能继续进入GPU处理流程。 项目中已经存在比较明显的超大Mesh问题。从报告中的Mesh资源详情可以看到，某Mesh资源占用达到11MB，包含约21万顶点。结合场景分布情况来看，大概率存在跨区域的大范围Mesh合并行为。 这种粗暴合并方式，会显著降低CPU侧裁剪效果。即便屏幕内仅显示其中很小一部分区域，大量原本不需要参与当前帧渲染的数据，依然可能进入GPU前端处理阶段。 虽然现代GPU具备硬件级裁剪能力，部分不可见三角形会在后续阶段被剔除，但额外的：顶点处理开销、管线调度开销和数据传输开销已经产生，最终导致GPU压力和带宽升高。 解决方案 不建议手动将大量跨区域物件直接拼接为单个超大Mesh。 相比人工大范围Mesh合并，更推荐优先使用Unity原生的官方机制，例如： Static Batching（静态合批） GPU Instancing（GPU实例化） SRP Batcher 进行合批时，需要重点控制空间局部性，避免将跨区域、跨可视范围的大量物件直接合并为同一个Renderer。 更合理的做法是：保留适当的网格拆分粒度，让引擎能够正常进行CPU侧裁剪。这样可以在CPU阶段提前剔除不可见物体，从而减少无效数据提交与GPU管线压力。 需要注意的是： 降低DrawCall，并不一定等于GPU性能提升。如果盲目追求远距离合批，导致包围盒范围过大，反而会削弱CPU侧裁剪效果，让大量原本不可见的数据持续进入GPU管线。 最终出现： DrawCall降了，但GPU压力反而更大了。 实战案例 Q：Bloom、DOF后处理功耗高、GPU性能压力大，该如何优化？同时画质分级该如何配置？ A：报告信息显示如下： Bloom优化 Bloom的性能开销，主要来源于高分辨率渲染纹理的多级下采样与上采样流程。 从当前报告来看，1920×958的高画质渲染分辨率配置合理，建议将Bloom下采样倍率从1/2调整为1/4。 在场景高亮元素较少、画面细节可接受的前提下，优先改用1/4倍率下采样，能减少高分辨率渲染纹理的读写与缓存开销，显著降低显存带宽压力。 修改后可对照GOT Online报告功耗曲线与真机画面表现，在保证画面效果基本稳定的前提下选用更低的下采样倍率。 DOF优化 景深DOF对GPU算力与显存带宽消耗极高，优化原则如下： 先确认业务是否必须开启，若视觉效果提升有限，可直接关闭； 优先选用Gaussian DOF，避免使用Bokeh DOF，后者性能开销远高于前者； 中低画质档位机型建议直接禁用DOF； 避免使用DOF模拟画面边缘压暗效果，可改用URP原生的Vignette（暗角）后处理，性能开销更低。 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。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

Unity小游戏优化简谱 | 吃透底层逻辑，告别掉帧与流失
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date: 2026-05-14T10:41:00+03:00
description: 做Unity小游戏的开发者，大概都遇到过这样的困境：明明在编辑器里跑得好好的，打包成WebGL上线后，却出现掉帧、发热、启动慢、甚至闪退的问题。用户一卡就流失，好不容易拉来的流量也留不住。这篇文章，就从小游戏的底层原理讲起，帮你一步步定位性能瓶颈，把这些“隐形杀手”逐个击破。 1. 前言 本章从“什么是小游戏”出发，简要介绍小游戏的概念、适用范围与开发原理，并梳理Unity小游戏性能优化的必要性及问题定位的基本思路，为后续各章节的深入讨论提供背景框架。 1.1 什么是小游戏 “小游戏”是一个较为宽泛的概念。广义上，它通常指轻量、上手快、适合碎片化时间游玩的游戏；而对开发者而言，它更多是指依托于特定平台运行的游戏应用。例如微信在2017年推出的爆款小游戏“跳一跳”，无需额外安装，直接在微信内即可游玩。如今，微信、抖音、快手、QQ、支付宝等多个平台都提供了小游戏入口，品类也日益丰富。 这类基于常用平台的小游戏往往无需下载、安装或卸载，即点即玩，体验更轻便。除即时体验外，小游戏还能借助平台的账号体系、好友关系等能力，具备较强的社交属性，例如排行榜与邀请等功能。相较于APP手游，小游戏在类型上更偏轻松休闲，但也不乏玩法更复杂的重度产品。近年来，不少APP游戏也移植了小游戏版本，借助平台流量实现快速获量与更高的用户留存。 1.2 适用范围 本文主要针对Unity WebGL转微信小游戏（下文简称微小）的性能优化场景，文中的经验数据、工具链说明和优化建议大多基于此方案。部分结论（如性能差异倍数、内存阈值、WASM编译内存估算等）不一定适用于Cocos/Laya/Godot等其他引擎，也不一定适用于抖音、快手等非微信平台。读者在参考时请结合自身项目的引擎、宿主平台和运行环境具体分析。 1.3 小游戏的开发原理 各类小游戏平台通常面向多样化的开发需求，支持开发者使用不同的游戏引擎或技术方案进行开发，常见包括Unity、Cocos、Godot、Laya等。小游戏平台并不直接绑定具体的游戏引擎，而是以引擎构建的产物作为接入与运行的基础。各引擎均有对小游戏的适配与支持，能输出合适的产物在小游戏环境中运行，具体适配原理可参考对应引擎的官方文档，此处不再展开。当前简谱主要针对使用Unity引擎开发并转换的小游戏项目。 以上常见的游戏引擎可分为两类：基于JavaScript/TypeScript的HTML5游戏引擎，以及原生目标的游戏引擎，Unity属于后者。两种类型的适配方式有所不同。对于Unity项目而言，适配方式基于WebAssembly技术，将游戏代码导出为WASM代码，通过胶水层代码运行在浏览器环境中。这种方式的优势在于保持原有引擎工具链和技术栈不变，开发者无需重写游戏核心逻辑，通过转换工具即可完成小游戏适配。 1.4 为什么要关注Unity小游戏的性能 玩家遇到掉帧、卡顿、发热、闪退等性能问题时，无论游戏美术是否精良、玩法是否有趣，体验都会直接变差，黏性随之下降。小游戏易上手、节奏快，遭遇性能问题后玩家流失会更快。 此外，相比于APP，小游戏即开即用的特点使玩家对启动耗时更加敏感 —— 从点开到进入正式场景的时间过长，用户流失的可能性就会越大。 从技术角度来看，Unity小游戏以WebAssembly（WASM）+ WebGL为核心技术方案，运行性能会极大影响可承载的游戏内容玩法。开发者需要关注不同技术栈带来的性能差异，以及不同系统平台（Android、iOS、Windows PC）之间的性能差异。 1.4.1 Unity WebGL与APP的运行性能差异 CPU性能差异： Unity WebGL以WASM虚拟机的形式运行在类浏览器环境中，CPU算力受限于虚拟机的执行效率。 在多数小游戏运行环境和Unity WebGL转小游戏方案中，常规C# 多线程/Job多线程能力受限，不能按原生APP的线程模型使用，导致AI、动画、渲染等模块无法获得多线程加速。新版Unity Web平台已提供WebAssembly threads支持入口，但标准C# 多线程仍有限制，且依赖浏览器/宿主对SharedArrayBuffer等能力的支持。 这是导致Unity WebGL与APP存在性能差距的最主要因素。作为常见经验值/保守预算，Unity WebGL通常约为APP手游性能的1/3，开发者应特别关注CPU侧的性能瓶颈。但需明确，不同机型、Unity版本、是否开启iOS高性能模式、业务瓶颈在CPU还是GPU，都会显著影响这一比例。 GPU性能差异： Unity以WebGL API进行渲染，其中WebGL 1.0相当于OpenGL ES 2.0，WebGL 2.0相当于OpenGL ES 3.0。 WebGL在原生渲染API之上封装存在少量开销，但基本渲染能力与原…

为什么Mono堆内存总是居高不下
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date: 2026-05-12T05:42:00+03:00
description: 1）持续性字符串拼接：每帧5KB从何而来？ 2）碎片占比超50%：Mono内存碎片化怎么避免？ 这是第475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 Q1：GOT Online Mono模式报告显示，我们项目Mono堆内存中存在持续的字符串拼接现象，这是什么原因导致的，该怎么定位和优化？ A：看到在UIPanel.LateUpdate中全程出现持续的String.Concat的分配，出现这种现象常见的原因包括：UI元素的name赋值；Panel取名等逻辑里存在字符串拼接；业务打点日志中频繁做字符串拼接；Shader查找流程中存在名称拼接操作等。优化原则是避免每帧进行字符串拼接操作，将拼接结果缓存复用，减少Mono堆内存临时分配，字符串拼接逻辑本身也不应放在游戏核心循环的热路径中。 从当前报告数据来看，仅仅是持续字符串拼接每帧新增约5KB临时垃圾分配，再加上NGUI中一些其它分配，累计每万帧分配量超90MB。UWA推荐Mono报告中Top10函数平均每10k帧分配堆内存总和小于50MB，目前仅一个UIPanel.LateUpdate就已超出推荐值范围，因此要对以UIPanel.LateUpdate为首的多个分配较高的函数进行排查。 排查方法是在Mono模式报告中，按"分配视角"查看函数堆栈，定位累积分配最多的叶子函数，追溯其调用路径。另外还可以利用报告里的倒序调用分析模块，它能直接定位高分配的底层问题函数，帮我们省去逐层排查的繁琐操作，例如上述的String.Concat问题就能直接定位到。 Q2：另外我们还在报告中发现Mono堆内存出现了一个52MB的大数组，但查不到具体来源，该怎么排查？ A：我们可以从这份Mono模式报告看到，这个byte数组从测试开始就存在，但无法获取其分配堆栈。这是因为在UWA性能采集启动前（游戏初始化阶段），该数组就已经完成分配了，所以追踪不到来源。 需要我们采集数据的时候，在SDK面板上点击Direct Mode进行采集。点击Direct Mode后会在开始采集时杀掉进程并重新启动游戏，从游戏启动开始，Mono分配的整个生命周期就会被采集，这样就可以追踪到之前无法获取堆栈的大数组来源了。 这类大数组常见来源多为大型配置表、场景标记数据等。 若确认是配置表导致，可优化两点： 将配置表数据下沉至Native层存储，不占用Mono堆内存，规避GC压力与回收耗时； 改用更紧凑的数据结构，例如用bit替代int存储标记信息，进一步缩减内存占用。 实战案例 Q：Mono内存碎片化比较严重，怎么避免，有什么优化建议？ A：从报告来看，碎片占比高达112MB/219MB（约51%），在堆内存分配释放较为频繁的项目中，UWA也常观察到对象实际占用的部分和碎片会逐渐趋于相等。Unity的Boehm GC为非压缩回收器，不会主动整理Mono堆碎片，频繁产生临时内存分配，是造成碎片化的主要原因；即便GC回收空闲内存，已形成的碎片也无法合并成连续大块，只能被小对象复用，因此要尽量减缓碎片占比逐渐上升的趋势。 我们可以从以下三个方面进行优化： 第一，减少临时分配，避免在热路径上进行字符串拼接、容器扩容等操作； 第二，对频繁创建销毁的对象使用对象池复用； 第三，对可预期的容器预分配足够容量，避免运行时扩容。 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。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

UE5 Chaos物理｜物理查询的实现
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date: 2026-05-08T09:00:00+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！ 射线检测接口 游戏业务常见的需求就是做各种射线检测/Overlap检测/Sweep检测，比如Character Movement Component。 下面例子是使用Visibility Channel做Line Trace，StaticMesh对其是Block的。 各种Trace，最终都调用到SceneTrace。 使用的TraceChannel，ObjectType等条件，最终都编码成四个4B的Word，下面是TraceChannel的例子。 物理查询，主要就是对AABB Tree的查询。 SceneTrace ReadLock 要对物理场景做查询，首先加读锁。可以和其他Trace请求同时执行，但和写物理场景操作互斥。 然后获取加速结构Collection，里面有Static AABBTree和Dynamic AABBTree。 最后进到TSpatialAccelerationCollection::RaycastFast。 这里Types就是Buckets，TypeIdx是从0开始的下标，会逐个遍历Buckets，然后对里面的每个AABBTree，调用RaycastFast函数。 注意第一个Bucket存了非常大的AABB，也就是说如果场景内有很多大的物体，是会拖慢射线检测效率的。 TAABBTree::QueryImpl 比较大的函数，做AABBTree的遍历。 AABBTree非叶节点的遍历 经典的BVH检测方式，先检查射线和左右子树AABB是否相交，然后根据相交情况，不断对左右子树做遍历。加速方式为SIMD的应用，以及非递归的遍历AABBTree。 示意图如下： SIMD版本的Slab算法值得一看，判断射线与AABB是否相交，并计算射线在AABB内经过的距离。全程无if...else...。 里面的VectorMax和VectorSwizzle的组合比较巧妙，用于在三个数中取最大的。 Slab算法简介 Slab算法（Slab Method）是计算机图形学和物理引擎中用于检测射线（Ray）与轴对齐包围盒（AABB）是否相交的最经典、最高效的算法。 它的核心思想非常简单直观：将3D的AABB盒子看作是三组无限大的“平板对”（Slabs）的交集。 假设射线的起点为P，方向为Dir，把射线写成时间t的方程： 射线进入每个“平板对”，都会有进入时间t0和离开时间t1，如果要与AABB发生重叠，三组t0和t1必定有都重叠的部分。 示意图如下： 处理叶节点 对于一个Leave节点，射线检测会执行RaycastFastSimd。 每个Leave节点默认最多有8个Element，它们没有位置关系，因此要逐个对这些Element做射线检测了。 对于Leave中的一个Element，计算和射线是否相交，会经过三道判断。第一道是检查Shape的AABB和射线是否相交，第二道是检查Shape的Channel和QueryChannel是否是Overlap或者Block关系，第三道是真正检查射线和Sphere、Box、凸包等几何体是否相交。前两道是轻量的，算BroadPhase，第三道很重，是NarrowPhase。 把Channel Response检查放到中间也是挺有意思的。按照正常人类思考逻辑，应该是射线碰到一个Geometry后，再判断这个Geometry对射线Channel响应是Block还是Overlap，但判断射线和Shape相交的操作比较重，尤其是面对凸包。因此从代码效率逻辑出发，就变成了不管Shape和射线是否真的相交，先判断Geometry对Channel的响应，如果是Ignore，就直接不管了。具体做法如下： 第一道，射线和AABB Bounds检查是否相交。 同样的，用SIMD判断射线和AABB是否相交，不再赘述。 第二道，射线检测用的Channel和Geometry的ResponseChannel & BlockChannel是否有重叠。 ResponseChannel & BlockChannel是两个int32，本身是每个Geometry的属性，但AABBTree为了效率，在Payload里都缓存了一份，为UnionQueryFilterData和UnionSimFilterData，CachedUniqueIdx则是所属UObject的UniqueIdx缓存。 具体的Channel Response过滤方法。 PrePreQueryFilter 首先从Word0中获取射线检测使用的Channel，然后检查Geometry自身的Word1和Word2，分别是BlockingCh…

从64MB降至5MB，TMP字体Atlas内存优化实战
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date: 2026-05-07T05:11:00+03:00
description: 1）TMP字体Atlas内存优化实战 2）TMP内嵌图集纹理压缩改造 这是第474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。在某个项目上经过以下两个方法优化后，能将字体内存从64MB下降至5MB以内，效果显著，非常值得其他团队参考借鉴。 实战案例 Q：GOT Online报告中显示，我们项目游戏字体Atlas出现了双实例冗余且开启RW动态图集内存占用过高的情况，是什么原因？该如何优化解决？ A：字体Atlas实例数量为2，通常是由于该字体既在初始包中的初始场景中被引用，又在后续AssetBundle资源中重复引用，导致有2个对应的Atlas实例。建议将初始场景中使用的字符单独创建对应的小字体，从而避免初始场景中有大图集和大字体的引用。 当前字体Atlas是开启了RW（Read/Write Enabled，开启此项会导致 CPU 和 GPU 各存一份，内存瞬间翻倍），属于动态图集机制，因此单个字体是2×4096×4096/1024/1024=32MB。开启RW主要为支持动态补字，实时将未预加载字符填充至图集中，避免游戏出现缺字乱码。从内存优化的角度上来看，可以预先收集游戏的大部分字符集，将Atlas设置为静态图集配置，这样就可以减少16MB的占用，对于不在静态图集中的字符，可以通过TMP的Fallback机制，设定一个小分辨率（比如512×512）的动态Atlas进行字符补充。 实战案例 Q：TMPAsset内嵌Atlas纹理无法压缩是什么原因？有什么脚本改造方案？ A：当前字体Atlas纹理属于TMPAsset内嵌子资源，无法单独进行纹理压缩等参数配置。可通过Editor编辑器脚本对该纹理进行独立复制，将TMPAsset材质球关联替换为复制后的新纹理，并移除原TMPAsset内的内嵌纹理。 剥离后的独立纹理可自由配置压缩格式，如ASTC6×6、ASTC8×8等，进一步降低内存开销。经真机测试，压缩后文字美术表现无明显差异。 Atlas优化前后内存占用对比： 优化前：64MB 优化后合计：4.75MB 初始场景 512×512静态图集：0.25MB 4096×4096静态图集（ASTC8×8）：4MB Fallback兜底纹理512×512（Alpha8）：0.5MB 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

Shader内存为何居高不下？变体管理是关键
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date: 2026-04-28T05:07:00+03:00
description: 1）Shader内存为何居高不下？变体管理是关键 2）字体资源冗余的常见原因与定位方法 这是第473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：我们项目在使用UWA GOT Online测试后，发现报告中显示Shader峰值在200MB，远超UWA推荐值（<60MB），且在不同场景下波动较大，这个现象合理吗，后续应该如何优化Shader？ A：从GOT Online报告可以看到，项目Shader内存峰值约200MB，且常驻Shader内存在不同场景下存在明显波动。单从Shader资源内存的走势曲线即可判断，当前Shader内存管理存在一定问题。 我们可以通过指定帧来具体定位一下Shader内存偏高的原因。选中指定帧按内存占用倒序排序，会发现大量单体Shader存在占用过高的情况。建议在移动端游戏项目中重点关注所有单体占用超过1MB的Shader，这类Shader基本都存在优化空间，例如Built-in管线的Standard、UPR管线中的UberPost、Lit等Shader。 另外由于Shader内存占用与变体数量存在极强的关联性，Shader内存本质上反映的是编译后文件的复杂程度，核心取决于两个关键因素：单个变体的计算量，以及变体总数，两者可近似视为乘积关系。 通常我们不会为了降低Shader内存而牺牲单个变体的计算复杂度 —— 这会直接影响画面表现，因此优化的核心切入点，应聚焦于控制变体数量。举例来说，一般URP项目中的UberPost Shader内存占用约21MB，此时它的对应变体数量在2000个左右。因此除非是项目中自己写的Shader比这种还要复杂的多，否则变体的内存和数量的比例大致就会维持在这样的数量级。 结合该规律可进一步推断：项目中各类高占用单体Shader，其内存偏高的核心原因，大多是大量冗余变体长期驻留。反观常规移动端项目，即便复用范围较广的Shader，实际运行中真正参与渲染的变体往往仅有数百个甚至更少，大量未启用的无效Shader变体长期驻留，持续造成内存冗余与资源浪费。当前报告中排名靠前的这些Shader推测都会有数千个变体进入内存，可以用UWA的在线AssetBundle检测工具进一步排查变体的数量和关键字组合情况。 对此，可借助OnProcessShader等回调节点定制逻辑，精准拦截并屏蔽渲染流程内无用的宏关键字组合及多余变体。由于变体规模会随关键字叠加呈指数级扩张，因此清理冗余关键字、精简无效组合后，Shader变体总量与内存开销均可大幅缩减，整体优化收益十分显著。 综上，再结合我们以往的项目优化经验，更推荐的做法是：在Shader效果稳定后进行统一管理，完成变体收集，将ShaderVariantCollection文件与Shader资源统一打包到同一AssetBundle，在游戏启动阶段集中加载、缓存与预热。该优化方案可有效控制Shader内存开销，使其维持在合理区间，最终在内存走势图上呈现平稳无波动的线性状态。 实战案例 Q：我们在UWA GOT Online报告中发现了字体资源存在冗余，数量峰值显示有多个相同名称的资源同时驻留在内存中，这是什么原因导致的？ A：资源重复冗余最常见的原因之一，是未按依赖关系正确打包。若同一字体资源被打入多个不同AssetBundle包，且多个AssetBundle包在运行期同时加载，就会造成该资源在内存中重复实例化，最终出现同名资源多份驻留的现象。该问题具备普遍性，并非仅存在于字体资源，贴图、模型、Shader等各类资源均会出现同类情况。后续若发现项目资源数量异常、内存峰值偏高，可优先排查是否存在因AssetBundle打包导致的冗余问题，这也是游戏开发中最典型、最常见的资源冗余类型之一。 此类问题可借助UWA的在线AssetBundle检测工具快速完成问题定位：通过解析完整资源依赖链路，精准筛选出被重复打包的资源，高效排查冗余根源。除此以外，不合理的资源加载与释放策略，也会引发资源冗余情况，需要结合项目资源生命周期管理逻辑，进行针对性排查与优化。 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…

HPWater水体散射模型
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date: 2026-04-22T10:27:00+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！ HPWater BSDF - 稍微基于物理的水体散射模型 实时水体渲染BSDF模型，支持体积散射、薄层SSS和背光透射。 本模型的散射模拟 直射光5°恒定厚度 直射光15°恒定厚度 直射光30°恒定厚度 第一张（厚度近似）后三张（不同直射光角度） 海浪厚度近似（法线）这个近似并不准确，但将就着用 可以看到不同厚度下，薄层SSS和透射经过不同厚度介质时，前向散射的分散性导致的散射形状 不同光向下的厚度近似模拟 与GGX BRDF的类比 本模型的结构设计参考了经典的GGX微表面BRDF，两者都将光照分解为几个物理项的乘积： GGX镜面公式： 水体散射公式： 两者的共同点： 都用几何项G表示入射光的有效投影面积 都用菲涅尔项F/T处理界面的能量分配 都将复杂光照分解为可独立计算的物理项相乘 主要区别： GGX处理的是表面微观几何的反射 水体BSDF处理的是体积介质的散射和透射 水体需要区分反射方向（diffR）和透射方向（diffT） 输入参数 相比GGX BRDF（只需要roughness和fresnel0），水体BSDF需要额外的体积散射参数。 材质参数（BSDFData）： 体积散射参数（WaterLightLoopData）： 派生量： 消光系数：μt = μa + μs（absorptionColor + scatterColor） 散射反照率：ω = μs / μt（决定吸收/散射比例） 光学深度：γ = μt · d（决定介质的“不透明度”） 整体概述 水体的光照与普通材质不同。光进入水中后会被吸收和散射，部分光在水体内部多次弹射后从表面出射回到摄像机。这个过程涉及：入射折射、体积散射、出射透射三个阶段。 本模型将水体散射分解为两个输出通道（遵循HDRP的CBSDF结构）。 关于diffR/diffT的命名： 在HDRP的CBSDF中，R = Reflection（反射方向），T = Transmission（透射方向）： diffR：光从表面的“同一侧”出射（入射和出射在法线同侧） diffT：光从表面的“另一侧”穿过来（入射和出射在法线两侧） 对于水体： diffR（宏观体积散射）：光从正面入射 → 水下散射 → 正面出射。光路在法线同侧，属于“反射方向”。适用于深水区域，通过Ray Marching累加散射。 diffT（薄层散射）：光从背面/侧面穿过薄层出射。光路穿过表面，属于“透射方向”。包含： thinLayerSSS：近似深水散射在薄层区域的延续，侧面和背面可见 backlitTransmission：光从背面直接穿透薄水层，看向光源时产生辉光 三个组件通过入射几何项自然分离，避免能量重复计算。 // ============================================================================ // 水体BSDF模型概述 // ============================================================================ // // 【物理场景：圆锥形薄层 + 深水区域】 // // ☀ 光源 // | // 波峰（薄层） thickness ≈ 0 // /\ // / \ ← 薄层：透射率高，fallback到深水 // / \ // / \ thickness渐变 // /________\ ← 圆锥底部，thickness = 1（薄层与深水边界） // | | // | 深水区 | ← ray marching 区域（macroScattering） // |__________| // ↓ // 水底 // // 【散射模型分解】 // // 1. 宏观体积散射 (diffR)： // - 正面入射 → 水下 ray marching → 正面出射 // - 处理深水区域的体积散射 // // 2. 薄层散射 (diffT)： // - 薄层 SSS：近似深水散射在薄层区域的延续 // - 背光透射：光直接穿透薄层，强前向散射 // - 处理波峰、浪花等薄水区域 // // 【薄层与深水的过渡】 // // 薄层（thickness 小）→ 透射率高 → 直接使用深水散射颜色（S_volume） // 厚层（thickness 大）→ 透射率低 → 使用薄层 SSS（近似深水累积） // // 通过 sss_transmittance 自动混合两者 // // 【出射菲涅尔】 // // T_exit = 1 - F(NdotV) 在 Po…