Unity性能优化专题
本文将从代码层面、贴图层面和框架设计层面三个维度，分享Unity内存优化的经验。
一、代码层面
1. foreach的使用
在Mono环境下，使用foreach需谨慎。频繁调用foreach容易触及堆内存上限，导致垃圾回收（GC）过早触发，进而引发卡顿现象。特别要注意的是，在Update方法中，若非必要，应避免使用foreach，尽可能用for循环来替代。因为foreach在调用GetEnumerator()时会进行堆内存上的操作，如new和dispose，从而产生GC Alloc。
2. string修改
熟悉C++的开发者应该了解，每次使用string时，都会在内存中创建一个新的字符串对象，需要为其分配新的内存空间。特别是在循环中需要修改string对象时，会频繁分配新的空间。此时，推荐使用StringBuilder.Append等操作来处理字符串。在C++中，通常也是通过分配一个固定的字符内存来处理字符串操作。
3. gameObject.tag的替代
gameObject.tag会在内部循环调用对象分配的标签属性，并拷贝额外的内存。因此，推荐使用gameObject.CompareTag("XXX")来替代.tag操作。
4. 使用ObjectPool对象池
使用ObjectPool对象池来管理对象，可以避免频繁的Instantiate和Destroy操作，从而减少内存开销。
二、贴图层面
代码层面的内存优化效果往往不及贴图层面的优化。有时候，对一张贴图进行优化就能节省几兆的内存。
1. 调整纹理资源
可以通过一些巧妙的方法来调整纹理资源，从而改变图的大小。例如，使用9宫格、部分缩小后在Unity里再放大等方式。曾有案例，主要调整了两个小元素，就节省了一半的内存。
2. 选择合适的压缩格式
- iOS平台：使用PVRT压缩纹理。
- Android平台：使用ETC1格式压缩。这两种压缩方式均可以将纹理内存大小减至原来的1/4，优化效果非常明显。目前主流的Android机型基本都支持ETC1格式压缩，但ETC1只能支持非Alpha通道的图片压缩。所以，一般将Alpha通道图分离出来，在绘制到GPU显存时，从Alpha图中获取a值，无Alpha通道的图则可以使用ETC1压缩。而ETC2以上的格式压缩虽然支持含Alpha通道的图片，但支持的机型较少，目前不推荐使用。
下面以一张1024*1024的png图为例说明压缩前后的内存占用情况：
- 未压缩前：该图片占用10.7M内存（包含了Editor中的内存占用以及mip map内存占用）。mipMap是在3D游戏中用内存换性能的一种有效方式，它会将大图变成若干小图存储在内存中，当摄像机离得较远时，只需使用小图。对于UI、2D场景，可以去掉Texure的mipMap设置。这样，在实际游戏中，未压缩的1024×1024的图在内存中占用4M（在Unity Profiler下查看应该是8M）。
- 使用ETC1压缩后：场景图片一张大小只有1.3MB，加上通道图为2.6M，几乎是原来的1/4，甚至文件大小也缩小了1/4。
3. 减色压缩
很多UI使用的色彩较少，用不到256色。对于这类图片，可以通过减色的方式进行压缩，以减少图片大小。
三、框架设计层面
对于相对中大型的游戏，系统众多。合理、适时地释放内存有助于保证游戏的正常体验，甚至可以防止内存快速达到峰值，导致设备崩溃。
主流平台机型可用内存指标
- Android平台：在客户端最低配置以上，均需满足以下内存消耗指标（PSS）：
- 内存1G以下机型：最高PSS <= 150MB
- 内存2G的机型：最高PSS <= 200MB
- iOS平台：在iPhone4S下运行，消耗内存（real mem）不大于150MB
具体优化措施
1. 场景切换时避开峰值
当前一个场景还未释放时就切换到新的场景，两个场景的内存叠加很容易达到内存峰值。解决方案是，在屏幕中间遮盖一个Loading场景。当旧场景释放完毕，且新场景初始化结束后，隐藏Loading场景，从而有效避开内存大量叠加超过峰值的情况。
2. GUI模块加入生命周期管理
一个游戏通常包含主角、强化、技能、商城、进化、背包、任务等多个系统。如果全部打开这些系统，再加上点击世界地图等操作，以及一些逻辑数据的内存占用，内存很快就会达到峰值。因此，对系统模块的生命周期进行有效管理非常必要。
首先，将模块进行划分：
- 经常打开的模块：标记为
Cache_10。 - 偶尔打开的模块：标记为
Cache_5。 - 只打开一次的模块：标记为
Cache_0。
创建一个ModuleMananger类，其内部的Render方法每分钟轮询一次。对于Cache_0类型的模块，关闭后直接Destroy释放内存；Cache_10类型的模块在10分钟后自动释放内存；Cache_5类型的模块在5分钟后自动释放内存。每次打开模块时，该模块会重新计时，这样可以实现内存的有效合理分配。