Unity Profiler 详细解析(一)
Overview:
. Profiler简介
. Profiler各模块介绍
. 各平台下Profiler的使用
. 基于Profiler的优化定位
. Profiler的主要参数详解
. Profiler案例
Profiler简介
Profiler 是Unity中分析性能开销的工具
• 各种开销一览无遗
• 可跨平台使用(Web、PC、iOS、Android、WP)
• 只有Unity Pro版本才开启该功能
Profiler各模块介绍
Profiler 包含6块内容的分析
• CPU Usage
• GPU Usage
• Memory
• Rendering
• Audio
• Physics
• Unity 4.1 版更新内容
• 提供更细节的Memory分析
• 可通过IP地址来监视游戏的运行状况
• Unity 4.2 版更新内容
• 对象引用关系的显示
Profiler各模块介绍
*********************CPU Usage********************
1. 主要函数调用的CPU时间开销 : (1)
1.1.最耗时的操作会显示在Hierarchy面板的最上方 (2)
2. Mono分配内存的情况 :
2. 1. 在GC Alloc栏 (3)
3. Profiler可以自定义需要统计的代码块
3.1. 使用Profiler.BeginSample 和 Profiler.EndSample
4. Deep Profiling
4.1 同样使用之前的代码作为例子,在开启Deep Profiling后Profiler里的内容变得更为详细
*********************GPU Usage********************
1. 统计Drawcall的数量及耗费时间
2. Profiler中Drawcall是广义上的Drawcall,包含:
2. 1.GPU Stage切换
2. 2. Clear操作
2. 3.将顶点数据传输到GPU的开销
2. 4. 绘制调用(狭义上的Drawcall)
2. 5. Rendering模块和Game Statistics里统计的是这种Drawcall
3. Memory Profiler
3.1 查看内存使用细节
3.1.1 点击 可看各种资源内存占用的情况
31.2 点击后,获得当前内存情况。
3.2 内存引用关系图
3.2.1 可以观察到一个对象在哪里被引用,利于检测内存泄露
各平台下Profiler的使用
*********************Editor*******************
1. 在Window/Profiler菜单下可打开Profiler窗口
2. 如果在编辑器下运行游戏,可直接看到Profiler信息
3. 一些常用的操作
3.1Recored 记录或暂停
3.2 Deep Profile 深度Profiling,分析更多细节
3.3Profile Editor 是否记录Editor相关的开销
3.4Active Profiler 激活指定的目标进行Profiling
3.5Clear 清空已有的Profiler信息
3.6Frame 帧
*********************针对发布的程序做Profiling*******************
- 勾选”Development Build”和”Autoconnect Profiler”选项
2.如果发布的程序在本机上执行,Profiler会自动连接;
3.如果在其他机器上执行,需要在Active Profiler处输入IP进行连接。
4. Profiler连接目标平台所使用的端口
• MulticastPort : 54998
• ListenPorts : 55000 - 55511
• Multicast(unittests) : 55512 - 56023
5. IOS/Android设备
• 在Unity的Building Setting中勾选Autoconnect Profiler及Development Build
• 发布游戏到目标设备
• 连接目标设备到Wifi网络,需要和运行Editor的PC在一个Wifi网段
• 运行设备上的游戏
• 在Editor的Profiler(Active Profiler)里输入设备的IP,进行远程连接
• 连接上后即可在Editor的Profiler窗口中查看Profiling的信息
*************在各个平台上做Profiling的注意事项**************
- 做Profiling时需要应用程序获得焦点
2. 如果自动连接不生效,请尝试手动设置IP连接,使用Active Profiler
3. 发布时勾上Development Build和Autoconnect Profiler
基于Profiler的优化定位
1. Pareto Analysis 帕累托分析法
1.1 20%的函数通常导致了 的性能问题
1.2 使用编辑器 来得到最有问题的函数调用,并且在第一时间优化它们
2. Profiler.BeginSample()/Profiler.EndSample()
2.1更加清楚地分析函数中的各个部分
3. Debug.Log
3.1 Debug.Log("Hello"); //输出字符串到控制台
3.1 Debug.Log("Hello",gameObject); //关联对象gameobject
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