UPA深度性能报告解读

作者：张涛，腾讯互娱测试工程师

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WeTest 导读

UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具，为开发者提供了极大的便利和效能提升。产出的分析报告内容详尽，但您是否真的读懂了报告？是否了解每项数据的含义？此次就让我们的大咖来为您详细解读UPA的性能报告，让您瞬间秒懂。

测试概况

一般做完数据收集后，查看upa深度性能报告，最先看到的就是测试概况页面。

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上面的数据大致可以分成这几个方面来看:

1）平均帧率既和CPU耗时有关（点击下方的通过/未通过按钮可跳转到CPU模块），也和GPU耗时有关。

2）ReservedMono内存可以理解为游戏中脚本分配的内存，进一步定位可以借助upa的mono内存测试（详见附录）。

3）纹理、网格、动画、音频等可以理解为资源内存，进一步定位可以借助upa的资源内存测试（详见附录）。

4）drawcall和Tris和GPU耗时有关，进一步定位可以借助针对GPU分析的工具（详见附录）。

5）pss内存一般用于定位多局战斗、场景跳转、打开关闭UI中是否有内存泄漏，可以借助wetest助手中的通用性能测试获取。

通过概况页面可以大致看出游戏存在的性能问题，upa也给出了问题和优化建议：

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CPU

cpu模块提供了CPU耗时相关的详细数据。

cpu性能占用这一页签的概述给出了各模块的整体耗时：

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frameTime：当前帧总耗时；

RenderingTime：当前帧渲染耗时；drawcall越高，这部分开销越大。可以通过减少所渲染物体的材质种类（内存页签下的材质资源），降低drawcall。

ScriptTime：当前帧函数耗时。

PhysicsTime：当前帧物理耗时。

从上图中可以看出函数和渲染耗时比较多，可以看下概况页面下的耗时排名top10的模块：

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针对耗时较高的帧，可以查看详细的模块耗时情况：

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比如上图选取的第1401帧耗时较大（场景加载），可以展开模块耗时，查看具体模块具体函数的耗时、时间占比以及每一帧的GC Alloc。

Loading.UpdatePreloading，主要负责卸载当前场景的资源，并且加载下一场景中的相关资源等。下一场景中，自身所拥有的GameObject和资源越多，其加载开销越大。

内存

内存模块反映了游戏各方面的内存占用情况。

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上图中的total_reserved是unity引擎在内存方面的总体分配量，total_used是unity引擎在内存方面的总体使用量，unused_total是空闲的内存。这里的引擎分配内存和空闲内存都比较多。

total_reserved内存=unity_reserved内存+GFX内存+FMOD内存+Mono内存+Profiler内存

下面分别展开说明：

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unity reserved：这部分主要包括资源内存。可以针对纹理、网格、动画、材质、音频资源优化。比如FBX模型导入时，"Read/Write Enable"是默认开启的，mesh数据会保留一份在unity reserved中，关闭可以减少该模型在unity reserved中占用内存一半的大小。

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mono reserved：分配的mono内存（绿线部分），只升不降，需要严格控制。mono内存表示游戏中脚本分配的内存，虽然mono本身提供了垃圾回收机制，但还是可能出现内存泄漏。如果需要进一步定位，需要借助upa的mono内存测试（详见附录）。

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gfxdriver_reserved表示渲染模块的内存，如果比较高需要对纹理资源和Shader进行优化。

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fmod_reserved表示音频模块的内存，如果比较高需要对音频资源进行优化。

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profiler_reserved表示unity profiler分配的内存，无需关注。

图形

图形模块和GPU耗时相关。

图像概况页签的几个指标：

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1）SetPassCalls：

渲染Pass的数目，每个Pass都会消耗对应的一个drawcall，在满足渲染效果的情况下尽可能的减少Pass的数量。

Shader “ShaderLab Tutorials/TestShader"{

SubShader{

Pass

{

//...

}

}}

2）drawcalls：

cpu发送给gpu的渲染请求数，请求中包括渲染对象所有的顶点、三角面、索引值、图元个数等。

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3）verts：

摄像机视野内渲染的顶点总数。

4）tris：

摄像机视野内渲染的三角面总数。

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5）VRAM usage：

显存的使用情况，它的总大小取决于显卡的显存。

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6）VBO Total：

渲染过程中上传到图形卡的网格的数量。

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这是合批页签中的概述，表示在标识区域中开启动态合批后平均节省下3.24个drawcall。

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这是模块耗时页签中的概述，Camera.Render表示相机渲染准备工作的cpu耗时；Shader.Parse表示资源加入后untiy引擎对shader的解析耗时。Shader.CreateGPUProgram表示GPU对加载进来的新shader针对目标平台编译的耗时。

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附录

1、mono内存测试

条件：手机已root，且系统非android 7.0及以上。

测试方式：在合适的时间点打2次以上的内存快照，进行对比（获取保留和新增的资源类型、对象堆栈、引用次数）。比如主城反复跳转的场景发现mono内存一直在增长，就可以在场景跳转前打一个snapshot1，在场景跳转后打一个snapshot2，最后在场景跳转回原主城再打一个snapshot3。

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2、资源内存测试

条件：手机已root，且系统非android 7.0以机上。

资源结论：

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资源重复是指内存中同一时刻，存在两份或以上相同的纹理、网格、动画、音频等资源。一般是相同的一份资源被打包到多个AB包中，如果这些AB都被加载进内存，内存中就会存在多份相同的资源。这个比率是按重复资源的大小除以总资源的大小来算的。

如果资源重复率超标，一般是优先处理资源较大、重复数量较多的纹理或网格。

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纹理资源超标，一般优化的方向：

1）纹理用于UI，禁用mipmaps；

2）尽可能降低纹理分辨率，不要超过2048*2048；

3）android尽量使用ETC格式，ios使用PVRTC格式；

4）低配机目前一般不支持openGL3.0，故使用ETC2时会自动转换成RGBA32，纹理占用大概是中高配机的4倍。解决方法是统一改成所有机型都支持的ETC1,一张RGB，一张alpha，渲染时再合并。

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网格资源超标，一般优化的方向：

1）减少顶点和三角面数。Simple LOD插件可以用来简化网格资源；

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2）如果网格资源数据不进行读写操作，需要将Read/Write Enable关闭。

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动画资源超标，一般优化的方向：

1）在不影响表现的前提下，减少Animation的帧数；

2）开启"Optimize GameObject"；

3）按需加载，比如在战斗中会有角色站立、死亡、攻击等动画剪辑，这些不用在战斗的每一帧全部加载。

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音频资源一般很少超标。

3、Adreno Profiler

比较常用的针对GPU分析的工具有Mali、PowerVR、Adreno Profiler等，比较方便使用的还是高通的显卡分析工具Adreno Profiler。（P.S. 目前adreno profiler不更新了，如果抓取不了游戏单帧，推荐使用intel GPA+模拟器的组合）

使用条件：查看手机是否高通芯片，PC上装有adb环境。

首先手机上打开游戏，运行到需要抓取的界面，然后在PC端打开Adreno Profiler，点左上角的Connect。

双击连接之后，点击Scrubber GL弹出抓取界面，然后点击Caputure Frame等待即可。

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Frame states下查看渲染相关参数：

比如Miscellaneous选项下Total Texture Usages为纹理显存使用总量：

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比如Texture Formats选项下为纹理格式分布：

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比如Render Calls可视为draw call统计：

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左边是抓取到的当前帧的所有绘制指令，鼠标在listview中从上到下点击，可以还原当前帧的绘制过程。

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这个是纹理浏览器，是捕获帧加载进来的纹理资源。从上面的截图可以看出来这个图集（将许多单个的纹理合并到一个较大的纹理上）填充的不饱和，可以拆分成1024*512的图集。

也可以发现有一模一样的纹理且重复多个：

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这个是shader浏览器，可以针对一些消耗性能比较大的shader做优化。

vertex shader：顶点着色器，逐顶点计算，计算次数等于顶点数。

fragment shader：像素着色器，逐像素计算，计算次数等于像素数。

一般对于shader优化的建议：

1）在不影响效果输出的情况下减少变量的精度；避免数据类型的转换。

2）减少或避免使用幂函数、指数函数、三角函数等复杂的函数运算，使用近似方程替代。

怎样查看shader优化后，性能是否提升了呢？

这里要使用Grapher->App Metris Graph里的一些监测指标进行优化前后的对比：

EGL（FPS）

GPU General（%Busy）

GPU Shader Processing（%Shaders Busy，%Time Shading Fragment/Vertices）

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另外还有一些可以进行覆盖测试，比如fps均值比较低，那到底是CPU还是GPU造成的瓶颈呢？将DisableDrawElements替换为false，看FPS和GPU General（%Busy），如果有较大变化则是GPU造成的瓶颈。

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最后对GPU瓶颈识别做个总结：

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