《戴森球计划》开发者亲述游戏优化篇[转]

戴森球与行星级生产基地

目前这个存档的游戏时间是118小时。

游戏玩到后期卡吗？这也许是大家最关心的问题之一。

数千艘运输机在忙碌，数千座设施在运作，数万个太阳帆在环绕，数十万货物在运送，斗转星移，地面上所有太阳能板都面朝着太阳… 这计算量可不是闹着玩的！而以上还只是这一个星球。

本篇我将主要介绍为了保证游戏的流畅性，我们是如何实现游戏性能优化的。由于该话题涉及的内容与技术细节实在太多，所以我打算将优化系列分为三篇开发日志，粗略的谈一下我们所用的方法与技术。

游戏的帧率机制

游戏中的帧率分为渲染帧和物理帧：

渲染帧主要负责渲染游戏画面；

物理帧主要负责运行游戏逻辑。

我们在游戏中制作了帧率计数器以监控实时性能，其中左边的数字是渲染帧，右边的数字是物理帧。也可以在设置面板中设定渲染帧的帧速率。当开启垂直同步时，渲染帧速率会和显示器刷新率一致。

帧速率越高，GPU的使用率也就越高，当使用率接近100%时，就会自动降低画面帧率。

在游戏的生产系统中，我们需要一套能精确量化，服从“决定论”的逻辑，即同样的操作只能导致同样的结果。要抛开帧率带来的影响，首先是游戏中所有的时间必须按物理帧计数，例如制造时间为3秒的“电弧熔炉”，其实在内部逻辑里就是180个物理帧。再例如360kW的工作功率，在内部逻辑里其实是每个物理帧消耗6kJ的能量，颇有一种“量子化”的感觉。

根据以上的逻辑，负责游戏逻辑的物理帧必须相对稳定，不能被渲染帧率所影响，否则玩起来就会感觉时间一会快，一会慢，所以我们将物理帧率锁定为60帧，只有当渲染帧率太低时，才会折减物理帧率，以免塞帧。

使用DOP来代替OOP

DOP和OOP分别指“面向数据编程”和“面向对象编程”。具体的比较可以写好长一篇文章，而且前人已充分讨论，所以这里就不赘述了。简单来讲，在面对游戏中大量物件的情况下，面向对象会造成许多不必要的开销，造成性能低下，而面向数据编程则将对象中的属性逐一拆分出来，形成紧密排列的数组，使得相关逻辑能够更快速的进行遍历，甚至一些数据还能直接传给GPU来处理。

那么为什么大家不都用DOP来代替OOP呢？这是因为“面向对象”更符合人们的认知和代码书写习惯，也便于项目管理，而“面向数据”的代码写起来有一些反人类，有时甚至相似的结构写好几遍，不方便管理，但实际运行效率却极高。所以为了游戏的优化，我们还是选择了“面向数据”来作为该项目的编程核心思想与框架。

读起来太晦涩了吗？那实在不行的话我们就这样吧！

不开玩笑了，回到正题

物理帧的大部分工作是由CPU来完成的，要维持60的帧率，一个物理帧允许的CPU处理时间不能超过16ms（毫秒），除开提交DrawCall渲染的时间和其他必须的开销，只有大约11ms可用于一帧的游戏核心逻辑。

单核游戏？多核游戏？都不是，这是一个GPU游戏！

目前CPU的性能发展遇到了瓶颈，已经没办法再大规模提升单核性能，只能靠提升核心数量。而在很多实际应用的情况下，对核心数量的提升，远不如增加一点点单核频率提升的性能多。

虽然我们在星系的随机生成及模拟、星球地形动态生成、无缝加载等逻辑中使用了多线程来缓解主线程的压力，但是对于游戏逻辑中如此庞大的计算量，就算有100个核火力全开多线程完美配合也未必驾驭得了！

从《戴森球计划》的想法诞生之初，就决定了这是一个GPU游戏。看那数万颗太阳帆，每一颗的运动都遵循着万有引力定律，每一颗都在计算发电量，每一颗都能被近距离观看。像大规模并行计算这样的工作，使用GPU是不二的选择。

我们将凡是可以并行计算的那部分计算工作，全部交给了GPU，剩下的那部分计算量，只要GPU能在16ms之内按时渲染出来，CPU就绝不会掉链子！

这同时也意味着，好的GPU的确能为《戴森球计划》带来更流畅的体验，而CPU的影响则相对较小。

使用GPU来渲染大批量动画

在现今主流游戏引擎中，动画大多是靠移动部件或骨骼的位置（Position）、旋转（Rotation）、缩放（Scale）来完成的，如下图：

该建筑的动画是靠旋转移动部件来完成

就是这样一个建筑，它的动画部件已超过50个，其中还包括父子Transform层级的嵌套，假设我们有1000个这样的建筑，那CPU需要同时处理的动画子部件就有超过50000个，这显然是CPU驾驭不了的，而这还仅仅只是建筑动画，并不是核心逻辑。

用CPU去逐一计算这50000个部件的Transform的确是相当不划算的，这些动画其实可以并行计算，只要在画面帧结束时，所有建筑的动画均就绪即可，这对于具有强大并行计算能力的GPU来说简直就是小菜一碟。

我们在编辑器中将这个建筑的所有动画帧中所有的顶点位置、法线等信息按照一定的顺序，事先录制在一个VERTA文件中。

当游戏加载时，只需要载入这些文件，通过ComputeBuffer将所有信息传递给GPU，这样GPU就拿到了所有建筑动画的预烘焙信息，接下来再将每个建筑的动画状态组成一个数组，传给GPU。

每个建筑的动画状态数据

最后，还需要在vertex shader中分析这些数据，逐一还原每个建筑在当前帧的建模。

在vertex shader中还原当前帧建模部分代码

按照这个思路，我们成功使用GPU Instancing还原了所有建筑的动画，还顺便使用了建筑状态数据来控制建筑贴图上指示灯的开关。在动画和建筑状态更新方面，CPU被完全解放。而在GPU中，仅仅只是多了150MB左右的显存数据用于存储所有建筑的动画数据（仅相当于几张4096贴图）与若干在vertex shader中的寻址与插值计算。可以说是一顿免费的午餐了！

粒子特效

为了将特效渲染纳入上面的框架中，所有的建筑特效均无法使用引擎自带的粒子特效，必须将原本是作为粒子来渲染的特效包含在模型网格中，再使用shader来逐一实现各个建筑不同的特效需求。

特效片元在制作时就包含在模型中

在游戏中，几乎每一个不同的建筑都定制了不同的shader，对于同一个建筑特效的不同片元，我们按照类别涂上不同的顶点色，哪些是辉光，哪些是要拉长的，哪些应该从下至上亮度递增，通过不同的片元顶点色，就能做不同的处理。

整个建筑的动作与特效在一个shader中实现

需要时刻朝向太阳方向的建筑，逻辑不能让CPU来处理。我们将建筑模型按照“底座”、“横向转动部分”、“俯仰转动部分”涂上不同的顶点色加以区分，再在shader里面计算这些顶点应该如何旋转，从而朝向目标点。

朝向太阳的shader代码节选

有了这套机制，我们就只需要在主线程中计算好每个建筑当前的状态，形成ComputeBuffer，传递给GPU来进行统一渲染，在这个过程中，动画、IK朝向、特效、自发光变化等等，就统统都有了。

Unity Profiler性能测试

说了这么多，直接上目前的性能测试图吧！

下面是100小时规模的存档在Unity Profiler里面的性能测试图

开发机配置

从图中可以看到，游戏主逻辑物理帧CPU耗时5.11ms，也就是说理论上每秒可以跑到195个物理帧，所以CPU这边肯定是没问题，而最终画面能跑多少帧，就看GPU的能力了，我的卡是660Ti，在畅玩了100小时后，还能跑上40帧，不过我们还将继续不懈的优化，争取将我这张卡的帧率提到60！

除了物理帧的优化以外，我们还非常看重C#的垃圾回收机制的优化，因为过多的内存垃圾会导致游戏时常卡顿，严重影响游戏体验。

一般来讲，每次触发垃圾回收机制都会出现不同程度的卡顿，卡顿出现的频率取决于GC Alloc的大小，而每次卡顿的时间取决于数据结构的复杂度。

为了尽可能消除游戏卡顿现象，从立项开始，程序在数据结构上就严格把控，能用数组的地方用数组，尽量少的使用Dictionary或List，凡是物理帧的逻辑除数组扩容等操作以外，均不能产生GC Alloc，在UI逻辑中严格控制字符串的操作，避免不必要的开销。

据测试，目前游戏的GC.Collect卡顿时间已控制在30ms以内，出现频率为几乎没有。

下图为100小时规模下的GC性能统计：

游戏主逻辑在物理帧上的GC Alloc为0，只有UI上有132字节的开销，加上一些引擎必要的开销，每帧总的GC Alloc为5.0KB，目前这个数值处于非常低的水平。

本篇完

原文网址：https://indienova.com/u/youthcatgames/blogread/27879