腾讯是如何做Unity手游性能优化的?

发表于:2016-7-01 11:31

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 作者:WeTest chunhe    来源:51Testing软件测试网原创

  俗话说,用户体验不谈性能就是耍流氓。 在PC游戏上的性能问题并没有那么明显, 加个内存换个CPU或者刷个主频就能轻松搞定;到了手游时代后情况则显得比较严峻,捉襟见肘的内存使得资源加载时如履薄冰,加上高中低不同配置的机型让性能问题显得更加突出,一个低端机型上的卡顿就可能造成一大批屌丝用户的流失,这当然无法被忽视。
  在手游的浪潮之巅,腾讯对于手游品质的要求从1.0到2.0再到现在的3.0,不仅是玩法和内容,在游戏质量的审核上也始终如一的保持着高要求高标准。腾讯游戏的品质管理中心在Unity手游性能上进行了更深层次的挖掘,这是一个腾讯内部非常受欢迎的性能分析产品,无论你是否正在从事Unity相关的工作,听完这个良心产品的故事保证会让你增加90%的魅力值。但在此之前、先要看看你的"性"能到底行不行?
  (下文有大量专业术语,有可能引起您的不适,请在家长指导下阅读。)
  一.常见的Unity手游性能问题有哪些?
  Unity手游的性能问题一直是被业内视为诟病,腾讯公司内部的TDR评审就是一个专门针对技术细节进行专家团评估的环节;早期的TDR评审关注的是内存是否超标、CPU是否饱和、网络流量是否过大等数据,经过近几年手游浪潮的洗礼,现在评审过程中会更加注重细分问题的研究和排查。
  如果说左边是玩家经常会遭遇到的表面现象,那右边则是基于Unity引擎深挖后的问题本质。 它们对游戏的具体影响是什么呢?就拿最近比较火的《王者荣耀》来举例,我们有幸参与了它上线前后的几个优化版本的分析,先后遇到过的问题和优化方法主要有下面几个:
  1.由于实时对战游戏的数据包数量巨大,早期版本的帧同步策略会导致比较明显的卡顿,通过进行数据包的合并与优化逐渐解决了卡顿问题;
  2.频繁创建和销毁的小兵对象让CPU爆表了,大量的小兵如果采用实时内存的分配和回收,会产生大量的内存碎片和系统开销,解决方法之一就是采用高效的对象池进行优化,对每个内存对象的状态进行操作即可;
  3.性能分析过程中,发现单人同屏和多人同屏时的开销都很大,通过视野裁剪技术,使得玩家视野外的不必要的特效和渲染可以全部关闭,极大降低了CPU、GPU和内存的开销;
  4.在高中低三档机型上玩游戏时,分别加载不同层次的特效包,这也有助于降低CPU和内存的开销;
  5.性能分析过程中发现副本内wwise音频组件占了30%的CPU时间,果断抛弃之,采用Unity自带音频功能,优化很明显;
  6.游戏内界面采用了UGUI的方式实现,但大量的实时UI变化使得副本内每帧会有230以上的drawcall,导致中低端机型感受到明显卡顿,最终采用UGUI+自研究UI的组合拳,重写了一套紧密结合游戏自身特性的UI来实现战斗血条和浮动文字的效果。
  二.手游发布之前的性能分析
  近年来,经过若干惨痛的教训之后,业内已经逐渐意识到手游性能已成为了生死存亡的关键,特别是对于做大DAU的手游来说尤为重要。腾讯对于手游性能的测试和监控也是多管齐下,在新版本发布之前会再三确认性能是否符合发布标准,拿王者荣耀这款实时竞技游戏来说,在测试阶段会采集大量的性能数据进行分析,测试经理对各项性能指标进行评估并给出最终质量结论。
  如上图所示,首先,功能测试也就是通常所说的人肉测试,用于测试游戏的新、老功能点,测试工程师在工作过程中可以使用Cube进行数据采集;自动化测试则是基于腾讯WeTest gautomator自动化框架来实现,功能类似于Robotium,在无须人力参与的情况下能覆盖到绝大部分技能、角色和关卡;灰度发布指的是在一个很小范围定点推送手游的新版本,并观察运营期的质量情况和玩家反馈。无论是哪种测试方法,在过程中都可以用Cube进行数据采集,在测试完成后,服务器会自动进行数据分析并给出多项性能数据结论;这些性能数据的结论来自于Unity官方的推荐标准值和腾讯游戏海量的经验库,如果同意机器给出的结论则可以巩固当前算法,当然也可以挑战自动分析的结论,帮助后台改进算法,最终版本质量结论还是来自于测试经理的判断。
  看到这里是不是有一个疑问:不做性能分析行不行?当然行,并且你的产品照样能发布、能上线,带来的结果就是用户抱怨用户投诉用户流失。生病了、还得老老实实的去看病去吃药;冰冻三尺非一日之寒, 一场大病的费用远比日常保养要贵的多,对应测试行业的名言就是"bug发现的越早、修复成本越小"。
  三.Cube工具的简介
  目前市面上大多数性能工具都还停留在操作系统级别的数据上, 在游戏自身的分析上似乎还缺少点什么,所以腾讯的工程师们觉得还可以往灵魂深处挖一挖,于是就研发了Cube这个手游性能分析工具,可以让用户以最小的成本在真机上进行游戏性能深度分析。常见的游戏质量改进的过程如下图,Cube能帮你完成的是前两个环节,至于第三步、解决问题当然还是要开发人员去改代码了。
  通过Cube的深度分析,能够帮助开发者发现当前游戏内分类资源的占用情况。
  如上图所示,在资源分析纬度上可以给出如下结论:
  "资源使用总量是否在合理范围之内。
  "一个场景内的资源重复率。
  "资源对象拷贝的数量是否合理。
  "场景切换时保留的资源详情。
  "网格、纹理、音频、动画、GameObject等资源是否超标。
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