对于音游来说，一场对局如果有卡顿的话，可能会直接影响到比赛成绩，本来可以拿第一名的，结果因为卡顿掉到了第二名，甚至更低名次。卡顿对于音游，MOBA等很多类型来讲，都是很影响体验的，甚至是很致命的，因为这直接关乎留存率。其中gc是最常见、最普通的卡顿，也是比较难搞的。由于unity-mono目前还是使用的保守式垃圾回收算法，所以每次gc都是stw方式，动辄200ms以上，一帧150ms就已经有很明显的卡顿。解决gc的思路是尽量避免局内临时分配内存，但是一个复杂的对局，它的游戏逻辑，用到的模块也是相当庞杂的，很难做到完全不分配内存，所以只能砍掉问题比较大且比较好弄的部分，这样才能做到有的放矢，提升优化效率。但是unity的profiler工具只能显示299帧的数据，而且这个数据还不能保存，也就是说如果用unity自带的profiler工具来搞gc问题，只会把自己局限在对某帧的分析上，gc问题是内存分配问题，内存分配是一个叠加的过程，需要从一个宏观的角度去分析解决这个问题，最直白的，就是需要拿到整场对局的内存分配数据。unity asset store上倒是有类似的工具，不过感觉都不够定制化，且收费过高，都在25美元以上，感觉很不值。我自己写了个帧分析工具，配合插桩，可以将整场对局的帧profiler数据保存下来，有了这个数据，就能对各种问题做统计了。我做了一些实用性的功能：统计各项栈顶内存分配总计，统计调用栈中每项内存分配总计，统计gc触发次数，已经在哪几帧出现的，等等。下面列下一些UI:
工具功能窗口：
gc统计：
alloc统计(overview)：
alloc统计2（调用栈）：
通过使用这个工具来做profiler，在给公司的项目优化里面，做到了全程无gc。有喜欢的朋友可留言，我会讲讲我的优化经验和工具使用方法。