164 lines
5.1 KiB
Markdown
164 lines
5.1 KiB
Markdown
一个常驻 Editor 监控端 + 一个 Development Player + 一个外部 AI 分析进程。
|
||
|
||
Player 侧尽量不动，只保留 Unity 自带远程 Profiler 能力；尖峰检测、抓帧、解析、调用 AI 全放在 Editor 侧。
|
||
|
||
可行性判断
|
||
|
||
可行，前提是：
|
||
|
||
- Player 必须是 Development Build
|
||
- 关闭 Autoconnect Profiler，改成手动 Attach to Player
|
||
- 不开 Deep Profiling Support
|
||
- 监控期间必须有一个 Unity Editor 进程连着这个 Player
|
||
|
||
Unity 2022.3 官方文档明确：
|
||
|
||
- 手动 Attach to Player 只有在 Autoconnect Profiler 关闭时才可用
|
||
- 远程 profiling 的前提是目标在运行 Development Build
|
||
- ProfilerWindow / RawFrameDataView / HierarchyFrameDataView 都是 Editor 侧能力
|
||
|
||
来源：
|
||
|
||
- https://docs.unity3d.com/cn/2022.3/Manual/profiler-profiling-applications.html
|
||
- https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/ProfilerWindow.html
|
||
- https://docs.unity3d.com/ja/2022.3/ScriptReference/Profiling.RawFrameDataView.html
|
||
|
||
推荐架构
|
||
|
||
1. 构建层
|
||
|
||
- 只开 Development Build
|
||
- 不开 Autoconnect Profiler
|
||
- 不开 Deep Profiling Support
|
||
|
||
这样 Player 侵入最低，也保留手动远程 attach 能力。
|
||
你们现有入口里，client/Assets/Scripts/Editor/Builder/AndroidAppBuilder.cs:92 和 client/Assets/Scripts/Editor/Builder/WindowAppBuilder.cs:43 都可以拆一个专门的
|
||
ProfileBuild 配置。
|
||
|
||
2. 连接层
|
||
|
||
- 启动 Player
|
||
- 在常驻 Editor 中手动 Attach to Player
|
||
- 一旦连上，后面监控逻辑自动跑
|
||
|
||
这里我建议第一版不要做“自动 attach”。
|
||
原因是“编程方式切换 Active Profiler 连接”公开 API 很弱，强行自动化通常要碰 UnityEditorInternal / 反射，升级风险高。
|
||
第一版只要求人工选一次连接，后面全部自动。
|
||
|
||
3. 监控层
|
||
|
||
- Editor 里做一个 EditorWindow 或 [InitializeOnLoad] 服务
|
||
- 持续盯 ProfilerWindow.lastAvailableFrameIndex
|
||
- 每来一个新 frame，就读该 frame 的 CPU 时间
|
||
- 超过阈值就进入分析流程
|
||
|
||
这里可以直接基于 ProfilerWindow 的最新帧索引做，不需要 Player 回传 frameIndex。
|
||
ProfilerWindow 提供 lastAvailableFrameIndex 和 selectedFrameIndex。
|
||
来源：https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/ProfilerWindow.html
|
||
|
||
4. 解析层
|
||
|
||
- 对触发帧用 HierarchyFrameDataView 拿主线程/渲染线程热点树
|
||
- 取 Top N 热点 sample
|
||
- 对重点 sample 再用 RawFrameDataView 深挖
|
||
- 抽：
|
||
- frameTimeMs
|
||
- frameGpuTimeMs
|
||
- 主线程 Top N
|
||
- RenderThread Top N
|
||
- GC.Alloc
|
||
- Unity Object 信息
|
||
- 可用 callstack
|
||
|
||
FrameDataView 里直接有 frameTimeMs / frameGpuTimeMs 等帧级信息。
|
||
RawFrameDataView 官方示例也明确支持遍历样本和查 GC.Alloc。
|
||
来源：
|
||
|
||
- https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/Profiling.FrameDataView.html
|
||
- https://docs.unity3d.com/ja/2022.3/ScriptReference/Profiling.RawFrameDataView.html
|
||
- https://docs.unity3d.com/cn/2022.3/ScriptReference/Profiling.FrameDataView.GetUnityObjectInfo.html
|
||
|
||
5. AI 输入层
|
||
不要把整帧原始数据直接扔给 AI。先整理成一个紧凑 JSON，例如：
|
||
|
||
{
|
||
"session": {
|
||
"platform": "Android",
|
||
"device": "xxx",
|
||
"build": "development"
|
||
},
|
||
"frame": {
|
||
"index": 12345,
|
||
"cpuFrameMs": 68.4,
|
||
"gpuFrameMs": 41.2
|
||
},
|
||
"threads": [
|
||
{
|
||
"name": "Main Thread",
|
||
"topSamples": [
|
||
{
|
||
"name": "Canvas.SendWillRenderCanvases",
|
||
"totalMs": 23.1,
|
||
"selfMs": 4.2,
|
||
"calls": 1
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"gc": {
|
||
"allocBytes": 524288
|
||
},
|
||
"unityObjects": [
|
||
{
|
||
"type": "Texture2D",
|
||
"name": "xxx"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
|
||
然后再补两类上下文给 AI：
|
||
|
||
- 设备、场景、操作步骤、网络状态
|
||
- 根据热点 marker 名在仓库里 rg 出来的候选代码文件
|
||
|
||
这样 AI 才能给“代码级建议”，不是只说“UI 很慢”。
|
||
|
||
第一版建议的最小闭环
|
||
|
||
我建议你先只做这条链：
|
||
|
||
1. Development Build 运行
|
||
2. Editor 手动 attach
|
||
3. Editor 自动监控最新帧
|
||
4. CPU 帧时间超阈值
|
||
5. 解析主线程 Top 10 + RenderThread Top 5 + GC.Alloc
|
||
6. 生成 spike-report.json
|
||
7. 拉起外部 AI CLI 分析
|
||
先不要做：
|
||
|
||
- 自动 attach
|
||
- 全模块分析
|
||
- Deep Profiling
|
||
- Player 侧埋点改造
|
||
- 自动改代码
|
||
|
||
关键风险
|
||
|
||
- 远程 attach 本身就有开销，所以阈值要留冗余，不能拿它当“最终真实性能数据”。
|
||
- 不开 Deep Profiling 时，很多热点只能看到 Unity marker，看不到足够细的业务方法。
|
||
- 如果没有你们自己的 ProfilerMarker，AI 很可能只能把建议停留在“怀疑某个 UI 刷新或资源加载链路”。
|
||
|
||
所以这套方案第一阶段的价值更像：
|
||
|
||
- 自动发现尖峰
|
||
- 自动归档证据
|
||
- 自动把“热点帧 -> 代码候选 -> 优化建议”串起来
|
||
|
||
不是一步到位做根因精确定位。
|
||
|
||
我对落地顺序的建议
|
||
|
||
1. 先做 Editor 监控器
|
||
2. 再做帧解析导出 JSON
|
||
3. 再接 AI CLI
|
||
4. 最后再考虑自动 attach 和自定义 marker |