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中可被追踪到的内存情况，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）
当进行了Lua内存分配器替换操作后（参考常见问题 1），Profiling Memory将无法统计到Lua的内存分配。
Profiling Memory无法统计到Mono相关的内存。

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

#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

使用ProfilingMemory内存分析 ​

概述 ​

步骤 ​

数据分析 ​

浏览数据 ​

SQL统计分析 ​

常见问题 ​

1. 开启ProflingMemory后非常慢，特别是在有Lua逻辑的情况 ​

2. ProfilingMemory在真机上更容易出现内存崩溃 ​