Unity3D 官方教程(拾荒者)Roguelike tutorial 的优化问题？

好的，我们来聊聊《Unity3D 官方教程 (拾荒者) Roguelike tutorial》这个系列教程。这个教程以其详尽的讲解和循序渐进的引导，成为了很多Unity新手入门Roguelike类型游戏开发的必选之路。但就像任何大型项目一样，随着游戏的不断发展，一些性能和结构上的优化需求也会逐渐显现。

下面我将结合教程内容，深入探讨一些可以优化的点，并尽可能给出详细的实现思路。

核心优化思路：

在深入具体优化之前，我们先明确一下优化的几个大方向：

1. CPU性能优化： 减少不必要的计算，优化数据结构，利用Unity的ECS（虽然教程没用到，但值得提一下）。
2. 内存优化： 有效管理对象创建与销毁，减少内存占用，避免内存泄漏。
3. 渲染性能优化： 减少Draw Call，优化材质，使用LOD（尽管教程的2D风格不那么依赖）。
4. 代码结构与可维护性： 随着功能增加，保持代码清晰、易于理解和扩展。

一、关卡生成（Level Generation）的优化

教程中通过房间（Room）和走廊（Corridor）拼接的方式生成关卡，这是Roguelike游戏的基础。但随着关卡规模的增大，或者房间数量的增加，生成过程中的CPU开销会逐渐累积。

问题点：
RoomPlacement 算法的效率： 教程中 RoomPlacement 算法通常是尝试随机放置，直到找到一个不重叠的位置。如果房间很多，或者关卡密度很高，可能会出现大量的“尝试—失败—再尝试”循环，效率不高。
CorridorDrawing 的计算量： 绘制走廊时，需要遍历墙体格子，填充地面。如果走廊很长，或者有复杂的交叉，计算量也不小。
RoomData 的存储和访问： RoomData（房间的边界、内容等信息）的存储方式，以及生成过程中对这些数据的频繁访问，可能存在效率问题。

优化思路：

1. 改进 RoomPlacement 算法：
网格化区域划分： 不再是完全随机尝试，而是先将关卡地图划分为若干个更大的区域。每次放置房间时，优先考虑将其放置在一个尚未被完全占据的区域内，减少“无效尝试”的可能性。
空间分区（Spatial Partitioning）： 对于非常大的关卡，可以考虑使用四叉树（Quadtree）或二叉空间分割（BSP）等数据结构来管理已放置的房间。在放置新房间时，可以快速查询是否存在重叠，从而提高效率。
预设房间形状与锚点： 考虑将房间的生成与预设的房间模板关联。每个模板可以定义一些“连接点”或“锚点”，在放置时，将新房间的锚点尝试连接到已有房间的锚点，这样能更有效地控制走廊的连接，减少随机性带来的碰撞问题。

2. 优化 CorridorDrawing：
走廊生成算法优化：
A寻路算法的预处理： 教程中可能直接通过线性插值或简单的避障来绘制走廊。如果想让走廊更自然且减少交叉，可以考虑在确定了两个房间的连接点后，使用A寻路算法来寻找最短、最少的转弯的路径。虽然A本身有计算开销，但它可以生成更“干净”的走廊，减少后续处理的复杂度。
平滑处理： 生成的走廊可能看起来比较“锯齿状”。可以考虑在生成后，对走廊的路径进行平滑处理，例如使用Bézier曲线或CatmullRom样条插值。
批量填充： 如果走廊是沿着直线或简单的曲线绘制，可以考虑将连续的地面格子一次性填充，而不是逐个遍历。

3. RoomData 的优化：
位图（Bitmaps）或布尔数组： 对于表示地图的占用情况，教程可能使用二维数组。如果地图非常大，可以考虑使用位图（Bitmap）或者更紧凑的布尔数组来表示墙体、地面等信息，可以节省内存，并且在某些操作（如查找相邻格子）时效率更高。
Room 类的结构： 优化 Room 类，只存储必要的信息，例如边界、连接点、内部对象列表。可以将一些生成过程中的临时数据（如放置尝试次数）移出 Room 类，或者在生成完成后及时清理。

二、敌人 AI 和寻路（Enemy AI and Pathfinding）的优化

教程中的敌人通常会使用简单的追逐逻辑，可能还会涉及到寻路。

问题点：
每帧的 AI 计算： 如果有很多敌人，每帧都进行复杂的 AI 计算（如感知、决策、寻路）会对CPU造成压力。
A寻路计算开销： 教程中如果使用了A寻路，每次寻路都需要计算。对于移动缓慢或只会偶尔寻路的敌人，可能还好，但如果敌人频繁需要重新寻路，开销会很大。
感知范围的实现： 简单的圆形或方形感知范围检查，如果敌人数量多，玩家位置变化频繁，可能会导致大量的距离计算。

优化思路：

1. AI 状态机与行为树：
分层 AI： 使用状态机（State Machine）来管理敌人的不同行为（站立、巡逻、追逐、攻击、逃跑等）。这样可以将复杂的 AI 逻辑解耦，并且只在需要时执行相应的行为。
行为树（Behavior Tree）： 对于更复杂的 AI，行为树是更强大的工具。它允许你以一种结构化的方式来定义AI的决策逻辑，可以根据条件选择执行哪个子节点。这使得AI逻辑更易于管理和扩展。

2. 寻路优化：
寻路缓存： 如果多个敌人需要前往同一个目标点，并且路径不会发生剧烈变化，可以考虑缓存寻路结果。
分阶段寻路： 敌人不需要每时每刻都计算出到达玩家的精确路径。可以先进行一个宏观的路径规划（例如，从当前房间到玩家所在的房间），然后再在局部范围内进行更精细的寻路。
NavMesh（导航网格）： Unity内置的NavMesh系统是处理复杂地形寻路的高效方案。即使教程是2D，也可以将2D地图“烘焙”成一个简化的NavMesh，然后使用NavMeshAgent来处理寻路。这会比自己实现A更高效，并且支持更复杂的路径。
限制寻路频率： 并非所有敌人都需要每帧都进行寻路。可以根据敌人的状态或距离玩家的远近，来决定是否执行寻路计算。例如，当敌人进入玩家的感知范围后，才开始计算路径。

3. 感知优化：
固定更新（FixedUpdate）或协程： 将感知检查的逻辑移到 `FixedUpdate` 中，或者使用协程（Coroutine）在后台异步执行。这样可以避免在 `Update` 中进行大量计算。
空间划分（Spatial Partitioning for Perception）： 对于大量敌人，可以考虑使用四叉树或其他空间划分技术来快速查找附近的目标。当玩家移动时，只需要更新玩家在空间划分结构中的位置，然后查询该结构中与玩家距离在感知范围内的敌人，而无需逐个计算所有敌人的距离。
按周期性检查： 并非所有敌人都需要在同一帧进行感知检查。可以将敌人分组，然后轮流执行感知检查，分散CPU压力。

三、战斗系统（Combat System）的优化

教程中的战斗通常涉及子弹、碰撞检测、伤害计算等。

问题点：
子弹的数量： 如果游戏中有大量的子弹同时存在，例如全屏弹幕，每一颗子弹的逻辑处理（移动、碰撞）都会累积开销。
碰撞检测： 频繁且复杂的碰撞检测会消耗大量CPU资源。
实例化与销毁： 子弹、敌人、特效等频繁的实例化（Instantiate）和销毁（Destroy）操作，如果管理不当，会产生性能瓶颈和内存碎片。

优化思路：

1. 对象池（Object Pooling）：
核心优化： 这是处理频繁创建和销毁游戏对象（如子弹、敌人、粒子特效）的最有效方法。
实现： 创建一个对象池管理器，预先实例化一批对象，当需要时从池中取出（Active），使用完毕后将其“回收”到池中（Deactive），而不是真正销毁。
应用： 子弹、敌人（如果敌人死亡后会短暂复活或需要清理）、粒子效果（如爆炸、伤口）、掉落物品等都可以使用对象池。

2. 碰撞检测优化：
层级（Layers）和碰撞矩阵： 合理地设置碰撞层级，让不需要相互检测的物体（如玩家子弹和非敌对NPC）不进行碰撞检测。
预设碰撞形状： 使用尽可能简单和精确的碰撞形状（如`BoxCollider2D`、`CircleCollider2D`），避免使用`PolygonCollider2D`（除非必要）。
碰撞分组： 将具有相似碰撞属性的物体归为同一组，并设置相应的碰撞矩阵。
性能分析： 使用Unity的Profiler工具来分析哪些碰撞检测是主要的性能瓶颈。

3. 子弹系统优化：
批量移动： 如果子弹是直线运动，可以考虑将一批子弹的移动逻辑放在一个脚本中，通过数组或列表进行批量处理，减少方法调用开销。
协程或Job System： 对于大量的子弹，可以考虑使用协程来分散更新的压力，或者更进一步，利用Unity的Job System来并行处理子弹的移动和逻辑。

四、UI 系统（UI System）的优化

教程中的UI可能包括生命值、分数、地图、物品栏等。

问题点：
UI 更新频率： 频繁更新UI元素（如生命值、分数）会消耗CPU资源，尤其是当UI元素数量很多时。
Canvas 的性能： Unity的Canvas系统在更新时会重新批处理UI元素，大量UI元素可能导致性能问题。

优化思路：

1. Canvas 分组：
分离静态与动态UI： 将不经常变化的UI元素（如背景、固定文本）放在一个Canvas上，而频繁变化的UI元素（如生命值条、得分）放在另一个Canvas上。这样，当动态UI更新时，只需要重新批处理包含动态UI的Canvas，而不会影响到静态UI。
按功能划分： 也可以根据UI的功能（如游戏内UI、菜单UI、物品栏UI）来创建不同的Canvas，便于管理和优化。

2. 减少UI重建（Rebuild）：
禁用不必要的Canvas： 当UI屏幕不需要显示时，禁用整个Canvas，可以避免其进行批处理。
延迟更新： 并非所有UI数据都需要立即更新。可以考虑将UI更新延迟到下一帧或每隔几帧进行一次。
UI 元素的可见性： 动态控制UI元素的可见性（`SetActive`），而不是仅仅修改其显示状态。

3. Text Mesh Pro (TMP) 的使用：
效率提升： 如果教程使用的是旧的`Text`组件，强烈建议切换到`TextMesh Pro`。TMP在文本渲染、字形处理、动态字体等方面都有显著的性能提升，并且可以有效管理字体图集。

五、代码结构与可维护性

随着教程的深入，代码量会不断增加，良好的结构至关重要。

问题点：
过度耦合： 脚本之间可能存在直接的依赖关系，修改一个脚本可能影响多个其他脚本。
“God Object”现象： 出现一个包含过多功能的脚本（例如，一个脚本负责关卡生成、敌人生成、玩家控制、UI更新等），难以维护和测试。
缺乏可重用性： 很多功能可能只是简单地复制粘贴，而不是抽象成可重用的组件。

优化思路：

1. 使用设计模式：
单例模式（Singleton）： 对于全局管理器（如 GameManager、AudioManager、ObjectPoolManager），可以使用单例模式来方便地访问。但要谨慎使用，避免滥用导致过度耦合。
事件系统/消息总线（Event System/Message Bus）： 建立一套事件驱动的通信机制。当一个事件发生时（例如，玩家受伤），只需要广播一个事件，订阅了该事件的各个系统（如UI系统、音效系统）就会做出相应的响应，而无需知道发出事件的具体是哪个对象。教程中的`UnityEvent`是实现这一目标的一个简单方式，但更复杂的场景可能需要自定义的事件总线。
观察者模式（Observer Pattern）： 类似于事件系统，当被观察的对象状态改变时，会通知所有观察者。
依赖注入（Dependency Injection）： 减少脚本之间的硬编码依赖，通过构造函数或属性注入其他脚本的实例，提高代码的可测试性和可维护性。

2. 组件化思想：
将功能拆分成独立的组件： 例如，将玩家的移动、攻击、生命值管理、装备管理等功能拆分成独立的脚本，并挂载到玩家GameObject上。
通用组件： 创建通用的组件，例如`HealthComponent`、`DamageableComponent`、`MoverComponent`等，这些组件可以被玩家、敌人、甚至环境对象复用。

3. 清晰的代码命名与注释：
遵循命名规范： 使用清晰、有意义的变量名、函数名和类名，遵循Unity或C的编码规范。
必要注释： 对于复杂的逻辑或不直观的代码，添加必要的注释说明其目的和工作原理。

4. 版本控制：
Git： 尽早养成使用Git等版本控制工具的习惯。它可以帮助你追踪代码的变更历史，轻松回滚到之前的版本，并且方便与他人协作。

如何开始优化？

1. 性能分析是第一步： 在着手优化之前，务必使用Unity的Profiler工具来识别真正的性能瓶颈。不要凭感觉进行优化，那可能会适得其反。Profiler可以告诉你CPU和GPU在哪些地方花费的时间最多，是某个脚本的函数、某个系统的操作，还是渲染相关的部分。
2. 从小处着手，逐步迭代： 不要试图一次性优化所有内容。选择一个最显著的性能问题，集中精力解决它，然后重新分析，再解决下一个问题。
3. 保持代码可读性： 优化是为了让游戏运行得更好，而不是让代码变得难以理解。在进行优化时，尽量保持代码的清晰和逻辑性。
4. 测试，测试，再测试： 每次优化后，都要充分测试游戏，确保优化没有引入新的Bug，并且确实带来了预期的性能提升。

关于教程本身：

《拾荒者》教程的优秀之处在于其系统性和启发性。它教授的是一种思维方式和开发流程，而不是死板的代码。因此，在进行优化时，关键在于理解教程背后的原理，并在此基础上进行改进。例如，教程中的关卡生成是“点缀式”的，而更高级的Roguelike可能会使用更复杂的算法，但核心思想都是通过预设的模块来构建一个动态生成的世界。

总结

优化一个像Roguelike游戏这样内容丰富的项目，是一个持续且细致的过程。从关卡生成、AI寻路、战斗系统到UI，再到代码整体架构，都有着可以深挖的优化空间。核心在于理解Unity的底层机制，掌握常用的优化技巧和设计模式，并结合性能分析工具，循序渐进地进行迭代改进。

希望以上这些详细的思路和方法，能帮助你更好地理解和实践《拾荒者》教程中的优化工作。祝你开发顺利！

按正常思路，如果要怪物同时移动，最好先演算所有的怪物最终到达的位置，如果到达位置已有怪物就回溯想其他方案。最后统一的播放结果。

但是假定如果没个敌人各自有自个的判断逻辑，对于这种roguelike地格类游戏，你最好存一个数字地图，可以用二维数组，用1表示玩家，2表示敌人，3表示障碍物，来达到判断的依据。这种方式反而要比用碰撞体判断要来得准确。