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: 动画示例项目旋转浅析 - GASP Rotation
items: 隐藏视频变“常驻刺客”，VideoPlayer与“N/A”纹理该怎么查
items: 1个额外相机、400个DrawCall：简单画面为何不简单
items: 切场景卡顿200ms？深挖Resources.UnloadUnusedAssets底层优化全方案
items: 角色拉远切低模后，渲染线程为何还是很高
items: 高频GC与特效精准降温的调优实战
items: 解决URP角色渲染短板，自研IllusionRP管线落地移动端
items: 资源回收“两头堵”：RUUA调了会卡，不调内存又涨
items: 小游戏发热的系统排查与性能调优实战
items: 为什么驻留对象没增涨，而Used Mono却一直在增涨

动画示例项目旋转浅析 - GASP Rotation
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date: 2026-08-05T05:01:00+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！ 前言 UE：5.7.1 GASP：5.7 本文是以Mover版本角色来进行浅析GASP中旋转的实现，包括Strafe移动，AimOffset，TurnInPlace。 同时也会结合分析Lyra和ALS的一些实现方案。 1. Debug与基础RotationMode 1.1 Debug 为了更方便查看旋转相关的Debug信息，我们需要打开Widget中的Draw Shapes，就会看到下图这样很多的箭头，其中有意义的部分为： 圈内黑色大箭头：Root根骨骼朝向 圈外黑色小箭头：角色（碰撞体）朝向 亮粉色箭头：TargetOrientation旋转偏移前的目标朝向 暗粉色箭头：TargetOrientation+RotationOffset旋转偏移后的目标朝向 橙色箭头：MovementIntent，角色的期望运动方向 绿色弧线：当前MovementDirection移动朝向的范围 1.2 RotationMode 在GASP中，旋转模式分为OrientToMovement、Strafe和Aim，如果你是用过ALS的，那么它们是与VelocityDirection、LookingDirection和Aiming一一对应的。 OrientToMovement：角色将旋转至面向移动方向 Strafe：角色在移动时将大体面向瞄准方向旋转 Aim：角色将始终以最小偏移量精确面向控制器旋转方向，也算是Strafe模式 RotationMode主要是由玩家的按键输入以及游戏模式决定，在GASP中可以通过鼠标中间切换Strafe和Movement两种模式，并且可以按住右键进入Aiming模式。在常见的开放世界游戏中大多都是默认使用OrientToMovement模式，而当玩家拿起弓箭或者枪械瞄准时则会进入Strafe之中。 其中OrientToMovement比较简单，角色朝哪边移动就转向哪边即可，就不过多介绍。 2. Strafe基础 2.1 BlendSpace做法存在的问题 记得我最早接触Strafe移动还是在跟着一些UE4新手教程做战斗系统的时候，当做到了弓箭瞄准，或者类似只狼锁定目标时，就需要出现玩家始终面朝某个方向，却向着其他方向移动的情况。但是新手教程中的做法往往很简单，例如下图这种，用一个Direction来表示离面朝方向偏差多少角度，然后一个1D BlendTree混合。也有稍微好一点点的会使用2D BlendTree，使用LR/FB来进行混合。 1D因为不是环形的，在遇到从左后切换到右后时，需要经过-180度到180度把中间状态全都走一遍的情况，表现十分奇怪。而2D无论是四向在融合的地方都可能出现预料之外的表现。对于一些融合表现不好的地方可以选择补全八向动画。 若使用RootMotion动画，混合后会出现移速衰减问题，例如前后、左右单方向移动速度均为100，在往左前走的时候速度就只有50 √2 ，但是我们的期望肯定是斜向移动也是100，最简单的做法通过调整动画播放速度，来调整移动速度，但是会比较鬼畜。也可以考虑用程序补偿，缩放一下，或者直接用程序位移。 2.2 程序化多方向动画 二维的BlendTree也并不是要固定四个方向的动画，可以根据需要灵活调整为8向，10向都是OK的，GASP则是用到了四个动画F\B\LL\RL，但GASP并不是通过BlendTree混合出来的，使用BlendTree融合在没有动画的角度融合的角色往往会不尽人意，其使用的是OrientationWarping，同样是程序化修改在小范围内效果还是可以的。Lyra更是暴力地只用一个动画就OrientationWarping了360°出来。 OrientationWarping能使脚根据运动方向向不同方向移动。让下半身运动匹配移动方向，而上半身保持不变，以此实现向不同角度进行Strafe。他的实现逻辑是先旋转Root，再反向依次旋转Spine，例如下图中就是使用向正右方移动，但是被Warp了45度到了右前方。 2.3 腿部穿插 无论是BlendSpace还是OrientationWarping这些方法都无法解决脚步交叉的问题。而脚步打绕常出现于交叉脚的时候去往另一个Pose融合，但是切换过去的脚前后相反，直接融合过去就会穿插，比如下图本来是向右走的左脚在前，交叉时切回向后的右脚在前，腿就穿了。 为了解决这个问题，一个比较常见的做法就是分扇区，将前向和后向分别作为不同的BlendTree，在每个扇区中都让同一只脚保持在前方，同时保证同样播放进度时脚都是同一的前后位置，这样在扇区内Blend的时候就不会出现前腿要放到后方的…

隐藏视频变“常驻刺客”，VideoPlayer与“N/A”纹理该怎么查
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date: 2026-08-04T05:24:00+03:00
description: 1）隐藏视频为何持续占资源 2）“N/A”纹理如何定位 这是第487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：一段操作提示视频只有在玩家连续5秒未进行指定操作时才会出现，但UWA GOT Online报告显示，用于播放视频的RenderTexture一直常驻，VideoPlayer相关函数也存在明显耗时。视频大多数时间并没有显示，为什么仍然会影响性能？ A：视频没有显示，不代表相关资源和逻辑已经停止运行。GOT Online报告显示，这段提示视频使用了一张全屏分辨率的RenderTexture，同时带有32位颜色格式和32位深度，并且在整个测试过程中一直常驻。也就是说，视频虽然只在特定条件下出现，但为它准备的RenderTexture平时也一直存在。 这张RenderTexture只是用来显示一段短暂出现的提示视频，却使用了全屏分辨率和较高的颜色、深度规格。这里需要确认三个问题：当前分辨率是否有必要；颜色和深度格式是否过高；以及这张RenderTexture是否必须在整段玩法中一直保留。 除了内存占用，VideoPlayer本身也有CPU开销。报告中的平均耗时为1.47ms，但它并不是每一帧都会执行。只看实际产生耗时的区段，单帧开销接近3ms。 项目目标帧率为30FPS，每帧的时间预算约为33ms。接近3ms已经占用了比较明显的一部分，而这段视频大多数时间并没有显示。 排查时可以先确认两个问题：视频隐藏后，VideoPlayer是否还在更新；对应的RenderTexture是否仍然需要常驻。如果它只是一个低频提示，也可以重新评估是否必须使用视频，以及当前资源规格是否过高。 实战案例 Q：项目在内存分析中发现，大量纹理资源的名称显示为“N/A”。这些纹理基本都是RGBA32格式，分辨率不同，有些长期驻留，有些只在特定流程中出现。这些“N/A”纹理是否代表发生了资源泄漏？应该如何判断并定位来源？ A：先别急着凭“N/A”就断定是内存泄漏。观察报告里这批纹理的总内存趋势，它并没有随时间出现阶梯式的持续上涨，而是稳定维持在一个固定值。所以眼下的核心问题不是产生了内存泄漏，而是这批资源丢了名称信息，导致没法直接从报告里看出用途。 报告中可以看到，这些纹理均为未经压缩的RGBA32格式，分辨率大小不一，整体占用也较为可观。继续查看生命周期后，还可以发现其中一些资源一直常驻，另一些资源只在局部流程中出现。通过纹理的分辨率、格式、占用大小和出现时间进行综合分析，可以进一步缩小资源来源范围，判断这些纹理出现的场景和使用方式。 这种无名称纹理，在实际项目里通常出在两个地方：第一类是代码在运行时动态new出来的临时纹理或RenderTexture。比如项目为了做屏幕截图、UI高斯模糊、画中画或者某些材质特效，在C# 侧写了new Texture2D() 或new RenderTexture()，但创建时顺手漏掉了.name的赋值。这部分资源丢进内存快照后，就会统一被标记为“N/A”。 排查时需要把项目里所有动态创建纹理的代码翻一遍，核对它们的创建时机、规格参数和生命周期。如果相关业务已经关闭，需要确认有没有调用Destroy或对应的释放接口。如果每次进出界面这种纹理都会变多，那才是真正的创建与回收没对齐。 第二类是第三方SDK或插件内部自己生成的纹理。比如视频解码插件、WebView渲染、广告SDK，或者是某些动态字库/图集系统，它们在运行时产生的纹理，很多原厂就没有写赋值name的逻辑，报告里自然也就全显示为“N/A”。 插件里的资源没法直接根据名字追代码，必须拿它们出现的时间点去对业务流程。例如某批“N/A”纹理刚好是在放视频、调网页或者打开特定插件界面时弹出来的，就可以直接锁定到对应的SDK上，检查它的内部释放和缓存机制；如果功能关了资源还不卸载，就要看是不是SDK没调Dispose，或者内部保留了Cache。 当然，上面这两类情况只是排查无名纹理时最常遇到的切入点，在没有拿到确凿的代码调用栈和生命周期日志之前，切忌拍脑袋认定是某段逻辑或某个插件干的。对于只在局部流程里出现的纹理，最好拉出对应时间段的测试录像和操作日志，看看当时到底在跑什么功能；对于全程常驻的纹理，则要重新评估它们常驻的必要性。 建议在项目里规范起来：所有运行时动态创建的纹理，应当为name属性赋值。虽然起个名字不省显存…

1个额外相机、400个DrawCall：简单画面为何不简单
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date: 2026-07-28T05:07:00+03:00
description: 1）UI简单，DrawCall为何接近400 2）只显示一个模型的Camera，为何耗时仍然很高 这是第486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：我们在测试过程中发现，部分玩法画面从视觉上看并不算复杂，但运行时的UI相关开销却比较高。画面中并没有直观可见的大量复杂内容，为什么UI相关开销还是比较高？这类问题应该从哪些方向继续定位？ A：这个问题的关键在于，UI画面的视觉复杂程度和实际渲染开销并不是完全对应的。开发者通常会根据画面中能看到多少图片、文字和控件来判断UI压力，但UGUI的渲染成本还会受到绘制批次数量、UI元素组织方式以及更新频率等因素影响。即使最终画面看起来并不拥挤，只要UGUI产生了大量独立的绘制批次，渲染提交开销同样会明显升高。 从UWA GOT Online报告可以看到，渲染模块中的Canvas.RenderSubBatch调用次数区间峰值达到394次。在这份报告的分析口径中，该节点的调用次数可以用来观察相应帧中的UGUI DrawCall数量变化。极端情况下，项目的UGUI DrawCall数量达到300～400的水平，说明UI侧需要提交的绘制批次已经处于较高水平。 这里需要注意，UGUI DrawCall较高，并不等于画面中一定存在大量可见控件。场景中的部分玩法表现可能通过UI组件实现，再叠加UI特效、TMP文本等内容后，即使画面看起来并不复杂，实际参与渲染和更新的UI对象仍可能很多。至于具体哪些元素破坏了合批，目前仅凭报告还无法直接确定，需要结合项目结构和渲染调试数据继续确认。 同时，该问题也反映在CPU侧的UI处理开销上。UI模块CPU耗时平均达到7.85ms，说明它不仅带来了较多渲染批次，同时也占用了较多CPU时间。对于目标帧率为60FPS的项目，一帧总预算约为16.67ms，UI模块长期占用接近8ms，会明显压缩逻辑、动画和其他渲染工作的执行空间。 从整体曲线来看，渲染模块和UGUI相关耗时的变化趋势非常接近。这种相关性说明，当前渲染开销的波动与UI侧存在较强关联，排查时不能只停留在渲染模块，还需要继续查看UI更新流程。 在UI模块中，主要耗时入口是UpdateBatches。该流程负责处理UI元素更新和渲染批次整理。当图片颜色、文本内容或其他UI属性发生变化时，相关Canvas需要更新对应的渲染数据。UI Particle、TMP等相对复杂且更新频繁的对象，也可能增加UI更新开销。 如果需要进一步定位具体是哪些UI元素频繁触发Canvas更新，可以在Canvas.SendWillRenderCanvases相关流程中进行插桩，在运行时记录触发更新的UI对象，从而找到持续触发Canvas刷新的元素。定位到具体对象后，再结合UI层级、更新频率和使用方式进行针对性优化。具体实现方式可以参考雨松MOMO对UGUI网格重建定位的分析方法：《UGUI研究院之找到具体某个引起了网格重建的UI元素(三十二)》。 如果动态UI和大量静态UI混合在同一个Canvas中，少量元素变化还可能扩大更新影响范围。因此，优化不能只停留在“删掉一些UI”，而应分别处理绘制批次和更新成本：一方面结合渲染调试数据检查各类UI元素的合批情况，确认是否存在不必要的批次拆分；另一方面定位高频变化的UI对象，将需要频繁更新、激活或隐藏的内容与静态UI适当拆分，缩小每次更新影响的范围。 实战案例 Q：项目中为了避免特定模型受到近裁剪面的影响，单独增加了一个Camera，用于控制该模型的显示。这个Camera只在特定玩法场景中启用，也只负责该模型的渲染。在一些近距离显示场景中，如果模型距离Camera过近，可能会受到近裁剪面（Near Clip Plane）的影响，导致模型部分区域被裁切或无法正常显示。在本项目中，为了解决这一显示问题，通过额外Camera调整裁剪范围，对该模型进行独立渲染。但从UWA GOT Online报告来看，这个Camera在整个测试过程中的平均耗时已经接近常驻的UI Camera。明明只渲染一个模型，为什么仍会产生这么高的开销？这种情况应该如何优化？ A：为了满足特殊显示需求，增加额外Camera是比较常见的做法，但Camera带来的成本并不只取决于它最终绘制了多少个物体。即使最终画面中只有少量内容，新增Camera仍需要单独完成渲染准备、可见性判断、渲染…

切场景卡顿200ms？深挖Resources.UnloadUnusedAssets底层优化全方案
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date: 2026-07-22T10:18:00+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！ 前言 Resources.UnloadUnusedAssets是Unity项目里一个绕不开的卡顿源：每次切场景，它都会在主线程上同步跑完一整套Native资源回收，200-300ms的耗时几乎是常态，低端机甚至到秒级别。而它名称标注的“异步”并不能把任何工作真正挪出主线程。 下面分四步拆：执行机制、耗时构成、可优化的环节、具体的改造方法。最终给出两套互不冲突的优化方案，实测能把整体耗时减少70%左右。 一、Resources.UnloadUnusedAssets的作用 1.1 它要解决的问题 写过Unity的都遇到过这种代码： GetComponent<Renderer>().material.color = Color.red; 这一行看着无害，实际触发了一次Material Clone。Renderer.material的Getter不直接返回Shared Material，而是检查“这个Renderer是否已经持有自己的Material实例”，没有就Clone一份。Clone出来的实例，生命周期挂在Renderer 上。 问题来了：Renderer销毁了，Clone出来的Material谁来回收？C#这边没人引用它了，但它是个NativeObject，GC.Collect()管不到。 Resources.UnloadUnusedAssets就是来收这个尾的。它扫一遍所有还活着的NativeObject，找出那些“既不被C#持有、也不在场景里”的资源，挨个释放。 1.2 还在哪里被触发 主动调用是一种，但更隐蔽的是：每次SceneManager.LoadScene（非Additive模式），引擎自动调一次。这是写在PreloadManager里的固定流程，关不掉。也就是说，只要项目用Unity切场景，这个API就会规律性地造成固定卡顿开销。 1.3 规避的做法 其实上面两个例子，UnloadUnusedAssets的调用并非完全不可规避：Clone出来的Material可以自己持有引用手动销毁，切场景的那次触发也可以稍微改造引擎去掉。但实际项目有历史负担，也要控制内存峰值，在我面对的业务场景下回避不了，只能优化。 二、它做了什么：执行流程与异步真相 一次UnloadUnusedAssets耗时拆解 UnloadUnusedAssets的内部流程，可以打这么个比方：它像物业管理员搞一次小区普查，目的是腾出空房子。整个流程分五步，每一步对应一个具体阶段。 2.1 五个阶段 第一步：列住户名册：FindAllLiveObjects打开物业系统，把所有登记在册的住户（Object::IDToPointerMap里的所有对象）抄一遍，生成liveObjects[]。 第二步：确认门牌种子：MarkSceneRootsAndReduceLiveObjects找出哪些住户是“明确不能动的” —— 场景里挂着的GameObject、MonoBehaviour、AssetBundle等，以及MarkManagerRoots找出的全局Manager。这些标成Root，索引加入initialNeedsProcessing队列，作为追踪起点。 第三步：建索引：CreateObjectToIndexMappingFromNonRootObjects为剩下的对象建一张“InstanceID → 索引”的哈希表。后面要频繁通过InstanceID找对象，有这张表能在O(1)查到。 第四步：把C#那边的根也加进来，然后挨家敲门：MarkManagedStaticVariableRoots + MarkAllDependencies 这一步是两个连续动作，合起来占全流程接近九成： 4a. MarkManagedStaticVariableRoots（=GC.MarkStaticDependencies，~49%）：调IL2CPP的Liveness::FromStatics()，遍历所有C#静态字段、递归walk整个托管堆，把发现的Native对象加入needsProcessing队列。这一段全程在C#托管堆里跑，没碰Native图遍历。 4b. MarkAllDependencies（=GC.MarkNormalDependencies，~39%）：一次性消费两个队列 —— initialNeedsProcessing（场景根/Manager根）和needsProcessing（FromStatics新发现的根），递归MarkDependencies，把所有可达Native对象Marked=1。 第五步：封空房：Cle…

角色拉远切低模后，渲染线程为何还是很高
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date: 2026-07-21T06:57:00+03:00
description: 1）低模后，Render为何还是很高 2）同一个模型，为什么近距离测试帧率下降 这是第485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：角色拉远切换低模后，Render线程耗时为什么没有明显下降？重新拉近后，为什么又出现MeshSkinning耗时升高的情况？ A：Render线程耗时升高，并不一定就是渲染压力过大。很多情况下，看到Render线程占比较高，大家会优先去看模型复杂度、Shader或者GPU负载。但在实际项目中，Render线程也可能只是等待其他线程完成任务，并不代表自身执行了大量渲染工作。 这个项目中就遇到了类似情况，角色拉远后，会自动切换到低模，同时Shader复杂度也有所降低。按照正常预期，渲染开销应该有所下降，但实际测试中发现，切换低模后Render线程耗时并没有明显降低。 查看Profiler后可以看到，Render线程的耗时主要来自等待Job工作线程完成计算，而Job线程中的热点集中在MeshSkinning相关计算。 这里需要注意，并不是角色重新拉近后，单纯因为模型面数增加，导致MeshSkinning耗时升高。结合该项目业务逻辑可以看到，角色处于远距离状态时，项目侧会主动降低部分相关计算的更新频率，以减少性能消耗。当角色重新进入Near范围后，需要恢复这些计算，因此Job线程会出现一次明显的耗时峰值。 继续结合业务代码分析可以发现，Job线程热点集中在MeshSkinning相关计算，而这部分计算与衣物模拟相关逻辑存在关联，例如StartClothUpdate流程。 角色进入Near范围后，相关业务计算恢复更新，触发Skinning/变形相关Job执行，导致Job线程出现耗时峰值。而Render线程由于需要等待Job任务完成，最终表现为Render线程耗时升高。 因此，这里的问题并不是Render线程本身执行了过多渲染工作，而是等待其他线程任务完成导致的耗时增加。后续优化方向应该关注对应业务计算和更新策略，而不是单纯降低Render线程开销。 实战案例 Q：我们项目在测试过程中发现，模型处于远距离状态时帧率表现正常，但切换到近距离显示状态后，帧率出现明显下降。当前测试场景中，画面中看到的是一个Cube模型，但实际由多个模型叠加组成。在模型资源本身没有发生明显变化的情况下，如何确认这种情况下帧率下降的原因，以及应该如何进一步定位瓶颈？ A：遇到这种情况时，不能只根据模型资源是否发生变化判断性能消耗，还需要结合运行时数据确认具体瓶颈。 从UWA GOT Online报告可以看到，Near+Cube+Original场景下持续出现：Gfx.WaitForPresentOnGfxThread耗时。 该函数通常表示CPU侧正在等待GPU完成当前帧相关工作，可能与GPU侧压力或同步等待有关，因此需要进一步结合GPU指标判断。 为了进一步确认GPU状态，我们使用支持GPU参数采集的OPPO R17设备进行了补测。由于Original材质在该设备测试过程中存在稳定闪退问题，无法直接采集对应GPU数据，因此采用Empty材质场景进行测试。 需要注意的是，出现Gfx.WaitForPresentOnGfxThread耗时的场景为Original材质，而GPU数据采集来自Empty材质，两者并非完全相同工况。Empty场景的数据可以辅助判断Near状态下存在较高GPU压力，但不能完全等同于Original场景的GPU表现。 测试结果显示，在Near+Cube+Empty场景下，GPU Clocks和Fragment Shaded指标均出现明显升高。 其中，Fragment Shaded明显增加，说明GPU需要处理更多像素相关计算。模型距离摄像机变化后，屏幕占比也会发生变化，即使模型资源本身没有变化，近距离状态下也可能因为覆盖更多屏幕区域导致Fragment计算量增加。 需要注意的是，虽然画面中看起来只是一个Cube，但实际测试场景中存在多个模型叠加的情况，因此不能只根据单个模型的外观判断实际渲染开销。如果当前GPU压力高于预期，还需要结合模型叠加数量、材质类型以及渲染方式进一步排查。例如半透明材质、多层覆盖等情况，可能导致Overdraw增加，从而进一步提升Fragment计算量。 在实际项目分析中，可以结合UWA GOT Online GPU模式下的热力图查看高消…

高频GC与特效精准降温的调优实战
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date: 2026-07-14T05:50:00+03:00
description: 1）明明没有主动调用，为什么GC依然频发 2）特效精准降温：别急着对游戏画质“动刀” 这是第484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：我们发现部分设备运行一段时间后，GC次数异常高。但项目里没有主动调用GC，也没有明显的大量内存申请。这种情况一般是什么原因导致的？应该如何定位和优化？ A：遇到GC次数异常增加的情况，首先不要只关注“有没有主动调用GC”。在Unity中，GC不一定需要业务代码显式调用GC.Collect才会发生，更多时候是因为运行过程中持续产生大量临时对象，导致系统被迫进行垃圾回收。 另外，也需要注意增量GC（Incremental GC）的影响。开启增量GC后，垃圾回收会被拆分到多个帧中执行，因此可能观察到GC次数增加，但单次GC耗时降低的情况，需要结合GC耗时和整体性能表现综合判断。 这类问题建议先结合UWA GOT Online报告查看GC发生趋势，确认GC集中的时间段，再结合对应业务场景分析，例如是否发生在战斗Tick、UI刷新等高频逻辑中。 如果GC峰值与某段逻辑高度重合，就需要进一步检查该路径上的内存分配情况。实际项目中，比较常见的问题是高频代码持续产生临时对象，例如Tick中频繁进行字符串拼接、格式化等操作。 例如：string msg = "hp:" + hp + " mp:" + mp；这类代码单次分配并不明显，但如果处于高频执行路径中，会不断产生新的字符串对象，长期运行后就会增加Managed分配压力，最终导致GC频繁触发。 因此，排查GC问题时，不建议只看GC次数本身，而应该结合：GC触发时间点、Managed内存变化趋势、对应业务逻辑执行情况定位真正产生分配的代码位置。优化方向主要是减少高频路径中的临时分配，例如避免在Update、Tick等逻辑中频繁创建对象，对固定文本进行缓存，减少不必要的字符串处理。 最终来看，GC频繁通常不是GC本身的问题，而是业务代码持续制造垃圾对象，GC只是被迫进行清理。排查这类问题时，比起关注“GC调用了多少次”，更重要的是找到：哪些代码在持续制造垃圾对象。 实战案例 Q：我们发现部分特效开启1/4 RT后，渲染性能提升比较明显，GPU压力和设备发热也有改善。目前考虑根据特效Overdraw评分，超过一定阈值后自动开启1/4 RT。另外，有些项目会通过降低战斗场景相机分辨率来降低GPU压力，这种方式是否有必要？ A：1/4 RT本质上是通过降低特效渲染分辨率，减少特效绘制带来的GPU填充压力，因此对于Overdraw较高、覆盖范围较大的特效，通常能够带来比较明显的性能收益。 在实际项目中，如果某些特效长期存在较高Overdraw，或者在战斗场景中频繁出现，可以考虑根据特效复杂度、Overdraw情况等制定自动开启策略。例如，当某类特效达到一定开销阈值时，自动使用1/4 RT方案，在保证视觉效果的同时降低GPU消耗。不过，需要注意的是，1/4 RT主要解决的是特效自身带来的GPU压力，而降低场景相机分辨率影响的是整个画面的渲染成本，两者优化范围不同。 因此，在决定是否降低场景分辨率前，建议先确认当前GPU瓶颈来源。可以结合UWA GOT Online报告重点关注： GPU Clocks是否长期处于较高水平，判断设备GPU负载情况； Overdraw是否随着特效数量增加明显升高，确认是否存在大量透明特效叠加导致的填充压力； 开启1/4 RT前后，GPU Clocks、帧率以及设备发热情况是否有实际改善； GPU负载变化是否与特效集中出现的战斗场景保持一致。 如果开启1/4 RT后，GPU压力和发热已经得到明显缓解，通常没有必要继续降低场景分辨率。因为降低分辨率属于更偏整体性的优化手段，会直接影响画面清晰度，需要谨慎使用。只有当特效优化完成后，GPU负载依然较高，例如场景渲染、后处理、UI以及其他绘制开销仍然占据较大比例时，再考虑通过降低分辨率、调整画质档位等方式进一步降低GPU压力。最终目标是在保证视觉表现的前提下，找到GPU消耗、画面质量和设备发热之间的平衡，而不是单纯降低某一项指标。 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…

解决URP角色渲染短板，自研IllusionRP管线落地移动端
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date: 2026-07-08T05:09:00+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！ 随着移动端芯片（如高通骁龙Elite）性能的飞跃，移动端芯片性能大幅提升，光线追踪等高规格渲染技术已能够落地移动端。然而，作为Unity移动端开发首选的URP（Universal Render Pipeline），其原生Feature在应对高质量角色渲染需求时显得捉襟见肘。 为了在移动端实现高品质的角色渲染，笔者历时一年开发了IllusionRP。插件除了提升角色渲染质量，还吸收了大量来自HDRP和开源社区的渲染功能。 IllusionRP完全基于URP的RendererFeature开发，无缝衔接现有URP项目，目前适用于Unity 2022.3.62和URP 14.0.12，理论上也支持基于22版本的团结引擎（没测试过），仓库链接放在了文章末尾，欢迎在GitHub收藏关注。 本篇文章就开发IllusionRP的设计思路以及工程实现方面进行经验分享。 现有方案 作为Unity开发者，想要提升画面表现力，通常有以下几种路径： 直接用HDRP。Feature很多，但由于大部分使用ComputeShader，只适用于主机和高端PC。由于HDRP主要面向高端PC和主机平台，在移动端商业项目中的应用相对较少。但现在移动端性能逐渐变强的情况下，也存在有优化能力的团队将HDRP适配到移动端，例如搜狐畅游引擎部的《图形引擎实战：HDRP移动版高清渲染管线改造》[1]。 URP加插件。URP可以直接通过RendererFeature注入ScriptableRenderPass方便拓展功能，AssetStore和Github都能找到非常多的插件。 自己写SRP，例如蛋白胨大佬的《DanbaidongRP》[2]，前提是有比较强的图形学知识和工程能力。 第一种我觉得对于普通开发者来说不太可能，等搞完都出Unity 7了（Unity之前说会在Unity 7整合URP和HDRP，但在发此文的时候Unity把合并计划挪到了6.3，现在可以坐等了）。 第二种我认为有好有坏，将渲染功能拆分成RenderFeature让社区开发者可以协作是一件好事，但也会导致冗余浪费和隐藏成本的提高。 譬如A插件实现了一个SSR，在Forward渲染路径下增加一个ThinGBufferPass，而B插件实现了一个SSGI，也在Forward渲染路径下增加了类似的Pass，那么很自然会看到这里要渲染两次实则功能一样的ThinGBuffer。 再譬如对于需要修改Shader的效果，插件一般都会单独提供一个Shader，而要使用多个插件的效果就需要开发者手动整合。 因此在接入各类插件后，整体优化和整合的问题还是落在了开发者头上，改完了还不方便更新。 第三种对我这样的民科菜鸟来说属实太难了…客观来讲，自定义的SRP难以随引擎升级以适配新功能（例如Unity 6的GPU Driven），维护成本比较高。 最终选型 由于笔者认为自己的工程能力尚可，不想直接摆烂，结合自己对SRP的理解攒出了第四个方案 —— 在URP基础上再搭一层管线，将HDRP迁移过来的渲染功能合并在一个RendererFeature中以便管线调度RendererPass。 因为没有重写渲染管线，基本都是加法，这让笔者能在一边迁移功能的同时学习相关概念和算法。 然后渲染路径的选择上，使用Deferred的话需要修改LightLoop源码比较麻烦，最后选择只兼容Forward和Forward+渲染路径，添加Shader和Pass比较灵活。 主要拓展 大概可以分为Shading-着色器、Rendering-渲染管线以及Workflow-工作流三大部分。 Shading 着色器的拓展主要依赖于添加新的ShadingModel，URP只有一个Lit，对于复杂的材质是完全不够的。 IllusionRP添加了以下ShadingModel： Skin 皮肤 Hair 头发 Fabric 布料 Rendering 光添加ShadingModel对于提高渲染质量是不够的，例如URP的SSAO对于角色渲染就是非常糟糕，至少也得调整为HBAO才能看。 IllusionRP集成了以下渲染功能： Per-Object Shadow逐物体阴影 Percentage Closer Soft Shadows（PCSS）高质量的软阴影 Contact Shadows接触阴影 Ground Truth Ambient Occlusion（GTAO）高质量的屏幕空间环境光遮蔽 Screen-Space Reflection（SSR）屏幕空间反射 Screen Space Subsurface Scattering（SS…

资源回收“两头堵”：RUUA调了会卡，不调内存又涨
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date: 2026-07-07T05:13:00+03:00
description: 1）资源回收未生效的典型排查路径 2）Mono与其它同时偏高时，应该优先优化谁 这是第483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：为了控制内存增长，我们把Resources.UnloadUnusedAssets（RUUA）挂在打开背包、地图这类全屏UI上执行。结果调用了UI会卡，不调用内存又一直涨。我们项目是无缝地图，没有切场景的天然时机，感觉怎么选都不对。UnloadUnusedAssets到底该什么时候调用？开放世界项目如何解决这种“两头堵”的问题？ A：很多团队遇到这个问题，第一反应都是继续调整UnloadUnusedAssets的调用时机，但大多数情况下，真正的问题并不在“什么时候调用”，而在于“这次调用有没有真正回收到资源”。 建议先打开UWA GOT Online分析报告，查看Asset数量曲线，重点关注每次RUUA调用点前后的变化。正常情况下，如果RUUA真正生效，Asset数量通常会出现明显下降；如果曲线几乎没有变化，就说明这次调用很可能没有释放任何资源，属于一次“空跑”。 这种情况，问题往往不是RUUA没调用，而是对应的AssetBundle并没有真正卸载。如果AssetBundle仍保持加载状态，其中包含的资源通常无法进入可释放状态，RUUA即使执行，也可能找不到可回收对象。结果就是白白做了一次资源扫描，不仅没有释放资源，还额外带来一次主线程卡顿。因此，排查顺序建议反过来：先确认RUUA是否真的释放了资源，再检查调用时机，而不是一开始就不停调整调用位置。如果Asset曲线没有明显变化，就优先检查AssetBundle的卸载策略。 当然，也有一种情况属于设计使然。项目为了避免资源反复加载带来的卡顿，通常会主动缓存一部分AssetBundle。如果这些Bundle本身就是计划常驻内存，那么RUUA自然也无法回收其中的资源。这种情况下，更合理的做法不是频繁调用RUUA，而是建立AssetBundle分级缓存机制，例如根据最近访问时间（LRU）、玩家当前位置或距离管理Bundle生命周期，让高优先级资源保持常驻，低优先级Bundle在Application.lowMemory等系统内存紧张事件触发时统一卸载，再执行资源回收。 至于调用时机，目前业内比较常见的做法主要有两种：固定时间间隔轮询，例如每5～10分钟执行一次；或者监听Application.lowMemory回调，在系统内存压力较大时再主动回收。将RUUA挂在打开背包、地图等全屏UI上也并非不可行，因为玩家通常能够接受这类界面存在一定的等待时间，但前提是这次调用必须真正有收益，而不是一次没有任何效果的“空跑”。因此，与其不断调整RUUA的调用时机，不如先确认它是否真正回收了资源，再决定后续的优化方向。 实战案例 Q：我们项目Mono峰值已经到了400MB，Reserved Total里还有接近1GB的其它，Memory Profiler又定位不到来源。这种情况到底该先压Mono，还是先查其它？ A：很多团队看到Mono超过400MB，第一反应就是优化GC、对象池，甚至重构代码。但很多时候，真正占用内存最多、也最容易被忽略的，并不是Mono，而是那块来源复杂、定位困难的其它。 Mono是否合理，并没有一个固定的“标准值”，真正应该先确定的是整机的PSS总预算。对于3GB RAM设备，通常建议将PSS控制在约1.3～1.5GB；4GB RAM设备建议控制在约1.8～2.2GB。更高内存设备虽然预算更宽松，但也并不是可以无限增长，即使是8GB RAM设备，当进程PSS持续接近3GB，在系统可用内存紧张或存在持续泄漏的情况下，仍然有被系统回收的风险。相比Android，iOS的预算通常还需要更加保守。 PSS总预算确定之后，Mono、纹理、Mesh、音频、Native等模块，其实都是在同一份预算里分配空间。也就是说，Mono如果希望多占用100MB，就意味着其他模块需要相应减少100MB。因此，400MB的Mono是否合理，并不能脱离整个项目的内存预算单独判断，而应该结合各模块的内存占用综合评估。 如果其它已经接近1GB，那么相比继续压缩Mono，更建议优先弄清楚这部分内存到底来自哪里。排查时可以先使用Memory Profiler分析内存快照，如果能够直接定位到来源，就优先解决对应问题；如果Memory…

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…

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…