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: 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
items: GPU Clocks正常但带宽高怎么办
items: Spine动画更新耗时问题治理
items: 系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来
items: UE5 Chaos物理｜创建物理世界对象

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…

GPU Clocks正常但带宽高怎么办
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date: 2026-04-21T05:17:00+03:00
description: 1）GPU Clocks正常但带宽高怎么办 2）FixedUpdate一帧调两次，这个"追帧"真的有必要吗 这是第472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：在我们的项目中，用UWA GOT Online测了一个新坐骑场景用例的报告，单看GPU Clocks数据信息，表现还可以，基本没碰红线，按理说不太像是典型的GPU算力瓶颈。但问题是，带宽这边还是有点高。像这种情况，后面到底该先排查什么？是继续盯Fragment、三角形这些指标，还是该往别的方向看？ A：这个问题其实挺典型的，一般都会下意识觉得：GPU指标有波动，那是不是面数高了、Shader重了、像素太多了。就比如说Clocks，它是像素数量乘以Shader复杂度，只看像素数量，其实不一定能反映Clocks是特别高还是特别低，如果Clocks本身已经没超，那说明至少从“GPU算力被打满”这个角度看，当前这个场景在这档设备上问题不算大，Fragment Shader影响就比较小了，可以先不用关注。真往下查，还是要回到带宽到底是被谁拉高了的角度去查。 带宽压力一般会去从下面这两个角度进行考虑，一个是纹理，另一个是RT（顶点也可能有一定影响，不过当前报告中顶点的影响比较小）。 1. 纹理方面： 第一个纹理，一般是考虑纹理的压缩，比如说是ASTC 4×4、6×6或者8×8，原理就是你压得越厉害，带宽就肯定更小。 再一个要考虑3D纹理是不是开了Mipmap？假设用来做3D渲染的，如果不开，影响会比较大。而开启Mipmap的影响会比压缩大很多，因为不开Mipmap，它很容易Cache Miss，而打开，它就有缓存，可以从很大程度上减少带宽的开销。 还有一个就是各向异性。各向异性只会在那种视角很小的情况下，比如一个很长的地形，镜头拉得很远，看到比较远的地方会有一些毛刺，开各向异性才比较有收益。大部分情况下开各向异性其实没有什么好处，它只会增加带宽。 2. RT方面： 对于RT来说，影响带宽的主要因素是分辨率。RT分辨率越大，Fragment Shader数量就越多，每多画一个像素就要做纹理读取、Shader计算、寄存器存取等步骤，带宽就会越多。 再有，RT分辨率还会影响Load/Store次数。分辨率越大，要Load和Store的像素内容就会越多。如果能把分辨率降一下，带宽收益会非常高，顺带着Clocks也会更低。 再回到我们GOT Online的报告上来，从报告来看，分辨率影响最大。因为看起来RT的格式是比较正常的，穿插的也不是特别多，看上去只有一个Bloom的后期处理。所以还是分辨率的影响最大，如果用这个原始分辨率去做渲染，确实渲染的像素数量会非常多，切RT的时候，或者说Load/Store的时候也会有比较大的影响。 UWA以往优化的常规做法是把RT分辨率控制在1920×1080这个面积，约200万像素，而格式选32位而非64位。 实战案例 Q1：项目是帧同步，主要逻辑放在FixedUpdate里。UWA GOT Online报告显示，有些帧会出现FixedUpdate调用两次的情况，而且一旦跑两次，耗时明显就上去了。这个“两次调用”到底有没有必要？ A：一般追帧是为了保证物理模拟的准确性，比如子弹速度很快，如果不追帧，可能中间穿过去的墙就挡不住它了。但像这个项目的情况，应该不太会需要非常高速的移动或高速判定，所以理论上来说，触发两次是没有太多意义的，就需要做一下限制，可以在参数上做调整，就比如说Time里面的两个参数，一个是每一帧的上限，还有一个是每间隔多少时间触发一次，我们可以把每一帧的上限，调得更小一点，或者说把间隔调得更大一点。 Q2：但项目中是逻辑帧，间隔调得更大点可能就不合适了。 A：如果参数不好调，可以在代码里加一个硬核的限制。比如给它一个变量，判断这一帧有没有更新过，然后把更新过的变量变成True，第二次调用的时候因为变量是True就Return。这样不论上限设多少次，对这个游戏来说，FixedUpdate最多只调一次。 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…

Spine动画更新耗时问题治理
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date: 2026-04-14T05:06:00+03:00
description: 1）Spine动画更新耗时问题治理 2）项目卡顿与GC问题优化方案 这是第471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：我们是一款三消游戏，进到游戏场景后SkeletonGraphic.Update和SkeletonGraphic.LateUpdate的耗时比较高，该怎么优化？ A：从GOT Online的报告中可以看到，进入游戏场景后Update和LateUpdate的调用次数达到50个以上，它其实反映了场景中激活状态的Spine组件数量，首先我们要定位下具体的来源，检查有没有预期之外的。 经讨论后确认，这些格子里的小图标特效是Spine做的，像这种变化幅度不是特别大的、没有像骨骼比较精细的动画，从我们经验上看确实没有太大必要用Spine来做，这种小的简单动画可以尝试改成其它动画方案实现。 另外了解到画面上方的一些角色也都是Spine做的，但是它们在屏幕外时没有做相关处理，仍然在更新。这种情况可以利用Graphic组件上的Freeze功能，也可以通过代码进行控制，当这个对象在视域体外的时候就把它冻结，这样它就会停止Spine相关逻辑的更新，等到快要回到视域体中时再把Freeze状态解除。 Q2：那如果我在这些角色滑出屏幕后直接disable隐藏掉，和这个Freeze效果是一样的吗？ A：理论上是一样的，但还是更推荐Freeze，因为SkeletonGraphic也是属于UI组件之一，然后看画面本身也是比较复杂的UI元素，如果直接调用激活隐藏，可能对UI的性能会有一些负面的影响，触发网格重建导致额外的开销。 实战案例 Q：我们目前比较关心项目的卡顿和GC相关的情况，想问下该怎么优化？ A：从GOT Online的性能测评报告来看，主要有两方面的问题。 首先是GarbageCollectAssetsProfile这个节点，也就是在调用Resource.UnloadUnusedAssets时触发垃圾回收的开销，在这个类似主城的场景里它的调用频率非常高，每隔几百帧就会触发一次，这是不太合理的。Unity中本身有一个机制，在LoadScene的时候会自动调用Asset垃圾回收，所以一般不需要手动去触发。不过也有一些像这种没有去做LoadScene切场景，不会有自动的调用，有的项目会选择用定时器的方式去手动调用，一般控制在5~10分钟调一次，还有的项目会放在触发内存报警Low Memory的时候主动调用，或者还有在场景切换前后这种明确的节点，主动调用。其他时候尽量还是要避免频繁调用，不然会造成非常多的卡顿。 另外还看到在三消的场景中，GC.Collect的调用频率比较高，从Mono报告能看到有个函数会以非常高的频率进行分配，且每次分配1MB以上的堆内存，主要是Json相关的数据写入序列化等。 总之从这个表现来看还是分配的频率太高，而导致GC的频率也比较高，建议排查一下这种操作的单次分配量和频率能否降低一些。 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

系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来
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date: 2026-04-10T08:50:00+03:00
description: 1）系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来 2）如何定位String的异常增长 这是第470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：我们项目中通过系统层统计到的显存有1.5GB，但是通过引擎层采集到的纹理、网格、RT这些加起来也只有400+MB，为什么会这样，其它的部分是什么呢？ A：这个其实是一种比较少见的情况，根据以往的经验来说可能有以下几种可能性： Shader占用本身是属于引擎层Native部分的，在运行中会执行Shader.CreateGPUProgram把它编译成GPU可以理解使用的一个Program，生成的这个GPU Program在一些项目中可能造成相当可观的高占用，我们在过往部分极端测试中也发现，它会同时导致系统层Native内存与GFX显存出现显著上升。 测试发现一些RT除了在Memory Profiler中统计到的部分外，也会对显存造成一些额外的开销。 在其它项目中还见过使用Compute Buffer，或者在引擎设置里面开辟一些额外的Buffer，通过C++进行加载的，也会对显存造成额外开销。 这些内存的具体来源是什么无法直接通过Unity引擎的分析工具进行分类和定位，建议可以做一些对比测试，比如去拆分一些渲染策略或场景，如果观察到开启某个渲染策略、进入某个渲染场景时显存出现明显的飙升，那么基本就能做更精准的定位了。 参考文章：《Unity移动游戏工业级性能优化指南 3.0》 实战案例 Q：我用Memory Profiler看到托管堆内存部分中String驻留了50+MB、45万多条，这个现象是正常的吗？ A：这一部分占用还是比较高的，从下图右边的Details信息看很多来自TMP图集用的文本，这种大量字符串理论上不应该驻留在运行时了，我们生成了TMP的图集纹理后像这个文本应该就不需要了，可以看看是不是可以及时卸载。 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

UE5 Chaos物理｜创建物理世界对象
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date: 2026-04-08T06:02:00+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！ 物理系统与物理世界 物理系统是每个游戏引擎必备的功能，可以让游戏模拟真实世界的物理规则。而现代游戏引擎中的“物理”，应该称为刚体动力学。刚体（Rigidbody）是理想化、无限坚硬、不变形的固体物理。动力学（Dynamics）是一个过程，计算刚体怎样在力（Force）的影响下随时间移动及相互作用。 在游戏世界背后，有一个镜像的物理世界，其中不关心Actor的视觉表现，只关注Actor的形状、物理材质等信息。简单使用场景下，只要把所有Actor当成刚体处理即可。 以常见的StaticMeshActor为例。下图左侧是Editor窗口，右侧是Chaos Visual Debugger看到的物理世界。 UE5的物理引擎已经从PhysX改成了Chaos，可能物理查询速度会慢些，但更适合做物理破坏效果，而且数据结构和游戏引擎统一，不需要再做转换。 物理世界类 UWorld是代表由Actor构成的整个游戏世界，它持有一个FPhysScene来代表物理世界，可以类比为渲染中的FScene，物理世界的步进（Advance）初始也由UWorld::Tick()发起。UWorld与物理相关的功能一般在PhysLevel.cpp中实现。FPhysScene等价于FPhysScene_Chaos，继承自FChaosScene，是Chaos的首要入口。碰撞事件的注册分发，物理网络同步相关的内容也由其处理，物理模拟的步进也在该类开始（StartFrame）。 示例：创建一个StaticMeshComponent StaticMesh的物理配置 编辑器中，可以给StaticMesh设置碰撞，这里直接使用和模型大小一样的Box碰撞即可。还有其他很多选项，如Sphere、Capsule、凸包等，面对复杂模型时会用多种基础形状拼出一个碰撞。 UBodySetup 这些碰撞配置，最终会存储到UBodySetup类里，作为资源的一部分，它会是StaticMesh的一个配置项。对于例子中添加的简单几何体碰撞，存储在其AggGeom变量中。 class UBodySetup : public UBodySetupCore { //... /** Simplified collision representation of this */ UPROPERTY(EditAnywhere, Category = BodySetup, meta=(DisplayName = "Primitives", NoResetToDefault)) struct FKAggregateGeom AggGeom; //... }; AggGeom里是一大串几何体的数据，Box就位于BoxElems数组里。 struct FKAggregateGeom { GENERATED_USTRUCT_BODY() UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Spheres", TitleProperty = "Name")) TArray<FKSphereElem> SphereElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Boxes", TitleProperty = "Name")) TArray<FKBoxElem> BoxElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Capsules", TitleProperty = "Name")) TArray<FKSphylElem> SphylElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Convex Elements", TitleProperty = "Name")) TArray<FKConvexElem> ConvexElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (Dis…