掉帧卡顿排查清单

现象分类

AR 应用的性能问题表现各异，不同根因：

排查流程

掉帧现象出现
    ↓
第一步：用 Android Profiler / Unity Profiler 定位瓶颈阶段
    ↓ 瓶颈在 CPU          ↓ 瓶颈在 GPU          ↓ 瓶颈在 IO
第二步：分析 CPU 耗时      第三步：分析 GPU 耗时     第四步：检查后台阻塞
    ↓                       ↓                       ↓
定位到具体函数             定位到 Pass              定位到具体 IO 操作
    ↓                       ↓                       ↓
针对性优化                 针对性优化                移到后台线程

第一步：定位瓶颈阶段

Android Profiler

Android Studio → Profiler → 选择你的进程 → 查看 Call Chart（CPU） 和 Memory：

• CPU 曲线是否一直高（> 100ms/帧）？
• 是否有周期性尖峰（GC 或某个周期性任务）？
• 哪个函数占了最多时间？

Unity Profiler

Window → Analysis → Profiler：

• CPU Usage → 看 Camera.Render、你的脚本、Physics 哪个最重
• Rendering → 看 SetPass Calls / Draw Calls / Batches 数量
• Memory → GC Allocation 是否每帧 > 50KB

快速判断：CPU-bound vs GPU-bound

第二步：CPU 侧优化

最常见的瓶颈来源

GC 专项治理

// 错误：每帧 new 对象
fun onDrawFrame() {
    val list = mutableListOf<Anchor>()  // 每帧创建新 List → GC 频繁
    session.getAllAnchors(list)  // 其实可以传入复用的 List
}

// 正确：复用对象
private val anchorList = mutableListOf<Anchor>()  // 类成员变量

fun onDrawFrame() {
    anchorList.clear()
    session.getAllAnchors(anchorList)  // 复用同一个 List
}

Unity 中的 GC Alloc 治理

// 每帧不能分配新内存！
void Update()
{
    // 错误
    var hits = new List<ARRaycastHit>();  // 每帧 new → GC Alloc
    raycastManager.Raycast(Input.GetTouch(0).position, hits);

    // 正确：在类定义中分配一次
    // private List<ARRaycastHit> hits = new List<ARRaycastHit>();
    hits.Clear();
    raycastManager.Raycast(Input.GetTouch(0).position, hits);
}

Profiler 中 GC Allocation 在绿色区域每帧都有意味着泄漏型分配——必须全部清掉。

第三步：GPU 侧优化

Draw Call 过多

优化手段：
1. Static Batching：勾选静态物体，Unity 自动合并（GPU 优化）
2. GPU Instancing：同类物体用 Instanced Rendering
3. Texture Atlas：多张小贴图合并成大图集，减少 Material 切换
4. 减少透明物体（透明物体不能被批处理）

材质 Shader 过重

检查清单：
- Shader 有几个 Pass？每个 Pass 都是一次额外渲染
- 开了 Shadow 吗？AR 场景中阴影开销巨大
- 开了实时反射吗？Reflection Probe 开销大
- 用的 Shader 是移动端兼容的吗？
- 有没有在 Shader 中做复杂计算（如 Fresnel、SSAO）？

Unity URP 渲染路径优化

// URP Asset 设置
URPAsset.renderScale = 0.75f;     // 降低分辨率
URPAsset.msaaSampleCount = 0;      // 关闭 MSAA（AR 不需要）
URPAsset.supportsCameraDepthTexture = true;  // 深度贴图开启（遮挡需要）

第四步：特殊场景优化

遮挡渲染优化

// 低端设备降级策略
if (IsLowEndDevice())
{
    // 关闭遮挡（省了整个深度缓冲写入 + 遮挡 Pass）
    occlusionManager.environmentOcclusionMode = EnvironmentOcclusionMode.Disabled;
}
else
{
    // 简化遮挡（只用 Depth 模式，不用 Human Stencil）
    occlusionManager.environmentOcclusionMode = EnvironmentOcclusionMode.Automatic;
}

Depth API 处理优化

// 不要在每帧用 acquireDepthImage() 然后在 CPU 端遍历
// 正确做法：
// - 渲染管线直接用深度纹理（GPU 处理）
// - 只有特殊计算（如尺寸测量）才在 CPU 端读深度值
// - 读深度值时只读必要区域，不要遍历整张图

多人 AR 场景优化

Cloud Anchors 场景的额外开销：
1. 接收/发送虚拟物体位置数据（如果有实时同步）
   → 用频率限制（比如每 100ms 同步一次，而不是每帧）

2. 同时渲染多个用户的虚拟物体
   → 远处物体用 LOD（Level of Detail）简化
   → 完全不渲染离相机太远的物体（Frustum Culling）

3. Cloud Anchors Resolve 时的回调
   → Resolve 回调不在渲染线程执行，不要做重操作

设备特定问题

问题：某款手机上 FPS 特别低

自动检测设备能力分级

enum class DeviceTier { HIGH_END, MID_RANGE, LOW_END }

fun getDeviceTier(context: Context): DeviceTier {
    // GPU 性能
    val gl = EGLContext.getCurrent().gl as GLES20
    val gpuMemory = getGpuMemorySize()  // 需要实现

    // 屏幕分辨率
    val displayMetrics = context.resources.displayMetrics
    val resolution = displayMetrics.widthPixels * displayMetrics.heightPixels

    return when {
        gpuMemory >= 800 && resolution >= 2000000 -> DeviceTier.HIGH_END
        gpuMemory >= 400 && resolution >= 1000000 -> DeviceTier.MID_RANGE
        else -> DeviceTier.LOW_END
    }
}

然后根据设备 Tier 自动调整：

• 渲染分辨率（HIGH: 100%, MID: 75%, LOW: 60%）
• 遮挡渲染级别
• Draw Call 数量预算
• 帧率上限