使用ProfilingMemory内存分析 |
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使用ProfilingMemory内存分析 概述 在微信开发者工具运行游戏，利用ProfilingMemory，我们可以分析UnityHeap 或 DynamicMemory(CPU主内存)的详细分配堆栈与统计数值。 该工具仅分析业务与引擎的CPU内存，即性能面板中的DynamicMemory，不包含WASM编译内存、显存、JS临时内存等建议在微信开发者工具 or Android使用（工具本身会增加不少内存，此时iOS WebContent进程内存压力会很大）步骤 游戏启动调用WeChatWASM.WX.InitSDK，并勾选导出选项"Profiling Funcs"与"Profiling Memory"，请勿同时勾选"Development Build"选项！！！ 在微信开发者工具运行游戏，过程中会自动记录所有内存分配数据 导出内存堆栈数据 方式1：点击性能面板左上角的"ProfilingMemory Dump" 完成导出（开启性能面板可通过修改unity-namespace.js-enableProfileStats或C#调用OpenProfileStats）方式2：在微信开发者工具中选择gameContext, 并在Console输入命令: GameGlobal.memprofiler.onDump()。微信开发者工具-“游戏缓存目录/usr/alloc_used.csv”（Android位于data/com.tencent.mm/MicroMsg/wxanewfiles/最近使用时间的目录）拖拽并以csv方式导入sqlite数据库， 推荐使用DB Browser for SQLite 对表格执行格式化换行 update alloc_used set callback=replace(callback, 'at ', x'0a') 数据分析 浏览数据 典型地，我们可以通过size进行排序分析内存最大占用的堆栈情况 其中： callback: 堆栈count: 当前存活的分配次数size: 当前使用内存malloc: 总分配次数free: 总释放次数SQL统计分析 我们可以在"执行SQL"窗口使用SQL进行数据统计和分析，常见的callback分配堆栈特征： Unity 2021: 所有内存： select sum(size) from alloc_used AssetBundle Storage Memory: select sum(size) from alloc_used where callback like "%AssetBundle_LoadFromMemory%" or callback like "%OnFinishReceiveData%" or callback like "%AssetBundleLoadFromStream%" AssetBundle Info: select sum(size) from alloc_used where callback like "%get_assetBundle%" and callback not like "%AwakeFromLoad%" AssetBundle TypeTree: select sum(size) from alloc_used where callback like "%TypeTree%" Lua: select sum(size) from alloc_used where callback like "%luaY_parser%" or callback like "%luaH_resize%" or callback like "%luaM_realloc%" Shader: select sum(size) from alloc_used where callback like "%ShaderLab%" IL2CPP runtime: select sum(size) from alloc_used where callback like "%MetadataCache%" 非压缩纹理软解: select sum(size) from alloc_used where callback like "%Mipmap%" Other： select sum(size) from alloc_used where callback not like "%xxx%" or callback not like "%xxx%"Unity 2018~2020： AssetBundle Storage Memory: select sum(size) from alloc_used where callback like "%AssetBundleLoadFromStreamAsyncOperation%" AssetBundle Info: select sum(size) from alloc_used where callback like "%get_assetBundle%" and callback not like "%AwakeFromLoad%" AssetBundle TypeTree: select sum(size) from alloc_used where callback like "%TypeTree%" Lua： select sum(size) from alloc_used where callback like "%luaY_parser%" or callback like "%luaH_resize%" or callback like "%luaM_realloc%" Shader: select sum(size) from alloc_used where callback like "%ShaderFromSerializedShader%" IL2CPP runtime: select sum(size) from alloc_used where callback like "%MetadataCache%" -19M 动画数据： select sum(size) from alloc_used where callback like "%AnimationClip%" -7MB 非压缩纹理软解: select sum(size) from alloc_used where callback like "%Mipmap%" Other： select sum(size) from alloc_used where callback not like "%xxx%" or callback not like "%xxx%"除了常见的堆栈特征外，我们也可以根据业务自己的使用特点来进行SQL分析。 常见问题 1. 开启ProflingMemory后非常慢，特别是在有Lua逻辑的情况 首先，这是正常情况，因为每次分配内存都会获取堆栈信息导致运行慢Lua会存在大量分配行为，会加重这个问题， 因此我们提供了专门的内存分配器忽略Lua内存，具体做法：将simpledlmalloc.c添加到xLua虚拟机源码目录下参与编译，（和lauxlib.c同一目录）参考lauxlib.c，在lua源码目录下的同名文件中增加simple_dlmalloc，并修改LUALIB_API lua_State *luaL_newstate (void) 为如下所示C#include "simpledlmalloc.c" static void *simple_dlmalloc (void *ud, void *ptr, size_t osize, size_t nsize) { (void)ud; (void)osize; /* not used */ if (nsize == 0) { dlfree(ptr); return NULL; } else return dlrealloc(ptr, nsize); } // using other_alloc instead of default dlmalloc to avoid print trace of lua LUALIB_API lua_State *luaL_newstate (void) { // lua_State *L = lua_newstate(l_alloc, NULL); lua_State *L = lua_newstate(simple_dlmalloc, NULL); if (L) lua_atpanic(L, &panic); return L; }2. ProfilingMemory在真机上更容易出现内存崩溃 ProfilingMemory功能需要额外的内存记录堆栈与相关统计，因此JS侧内存压力会更大理论上UnityHeap(CPU主内存)在不同端上的行为基本是一致的，由于iOS内存更苛刻，建议使用微信开发者工具或Android真机进行内存堆栈导出 |
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