使用UWA测试平台作为性能分析的辅助手段已经有很长时间了，每个版本测试一下可以得到一份整理过的报告，比人工分析高效不少。但毕竟网站提交的方式需要等一段时间。这次得知UWA还出了本地化的工具，立马尝试了一下，果然非常给力。
UWA GOT有三种分析方式CPU Overview，Mono Analysis和Assets Tracker，我最喜欢的是Mono Analysis，查找内存泄漏问题时就方便很多。虽然分析上不如XCode全面详细，但已经满足日常的基本需求，一些测试工作也可以交由测试同学完成，离线分析。
UWA GOT的使用方式就不多说了，官方的帮助文档非常详细，这里提供下传送门。
以下是性能分析工具的截图：
CPU Overview模式可以检测出高耗时的逻辑函数。在下图中，我们可以看到逻辑层的开销比较高，考虑到是帧同步，所有逻辑都在逻辑层，66ms更新一次，开销比较高的模块在角色，技能，网络等。由于在此之前，已经优化过几轮，各个模块的开销都比较平均了，没有明显的瓶颈，进一步的优化需要更细致的深度分析和优化了，属于打磨的过程。
Asset Tracker模式可以追踪到各个资源的使用情况，包括具体资源的格式是否合理，是否存在冗余等问题。下图可以看到AI的内存开销比较高。主要是因为AI对一些帧操作做了Clone。
下图是日志和录像的系统开销，可以看到其耗时较高。不过录像系统只有Debug在客户端，Release版会记录在服务器，日志系统只有Debug版会记录本地，Release版只会上报不同步的、前后有限帧的数据，并且日志系统也将会改成记录二进制数据。
下图是利用Asset Tracker功能发现的冗余MeshCollider，我们项目目前只使用了BoxCollider和基本的射线检测，在此基础上实现了一套简单的物理系统。因此是不应该有MeshCollider的使用，此处初判是误传的资源。
特效和场景资源占用较高，还需要美术进一步优化。战斗激烈的时候特效占的内存甚至要比贴图和Mesh加起来还大。
特效部分主要是粒子系统，使用次数非常多，产生的内存占用也相当高，超过了贴图的大小。这是因为射击游戏时，每帧会产生大量子弹，更需要小心使用和优化。
场景的Mesh资源合并后，内存占用也比较高，因为场景一直无法确定，美术不能做人工静态合并，只能做载入时的静态合并，等场景确定下来可进行人工或借助插件合并。
FMOD的参数使用了String，并且调用次数非常高，导致GC较高，可以优化。
下图是技能系统底层，我写的计时器使用了delegate，并且次数非常高，从而也导致了GC较高。因为整个游戏中，几乎所有的变现效果都使用这套系统，所以这块是目前最大的瓶颈。
作为一个射击游戏，子弹数据非常高，虽然使用了内存池，也做了预加载并制定了一次策略，但是不同技能表现出脚本调用的频率差距很大，个别脚本预加载的个数远远不够。
UI的一些合并产生了较高的GC，可以划分动态和静态层，也可以对动态需要隐藏的UI使用移除屏幕等方式减少合并次数。
下图为一些粒子系统播放开关产生的开销。
跳字GC较高，因为使用了渐变，这部分可以做优化。
UWA GOT中的Mono Analysis可以对比两帧的内存快照，从而找到增量的部分。下图是实测图，对比两帧之间，可以发现还有一点创建角色的GC开销，看起来不高，我推测有角色漏了预加载，因为技能可能召唤角色，各种生成器会随机产生道具和怪物等，都有可能漏掉。此外开始帧和结束帧之间内存分配差异较小，说明优化得较好。
利用好UWA GOT的这三个功能后，到这里基本上已经能抓出不少性能的瓶颈了，接下来我们也能大致拟定一个优化的方案了。需要说明的是，因为之前也定期使用UWA的线上检测工具，感觉线上检测工具虽然耗时较长（可能要一天），但是分析的功能和深度还是更胜一筹，当然UWA GOT的优势重在灵活和高效，所以建议大家结合起来用。
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原文出处：侑虎科技
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