1）Material Instance为什么持续增长 2）动态生成Mesh后，为什么Mono内存变高了 这是第489篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：项目运行一段时间后，Material Instance数量持续增长，从开始的100多个增加到2000多个，这是什么原因？应该如何排查？ A：这种情况可以先排查运行过程中是否不断实例化了新的Material。报告中可以看到，某类技能材质（Instance）从最开始的100多个逐渐增加到2000多个，而且持续出现新的实例。这类现象通常需要结合技能、角色、特效对象的生命周期一起看，确认运行过程中是否不断产生新的Material Instance。 Unity中访问Renderer.material时，如果当前Renderer使用的是共享材质，Unity会为它实例化一份独立的Material。这里不只是调用SetColor、SetFloat等修改操作需要注意，仅仅访问Renderer.material本身，就可能触发实例化。如果只是读取或继续使用共享材质，可以检查是否应该使用Renderer.sharedMaterial。 真正容易被忽略的是材质和GameObject的生命周期并不是完全绑定的。通过Renderer.material等方式在运行时实例化出来的Material，不会因为对应GameObject被Destroy就自动完成资源释放，需要对这类动态材质单独管理。 比如技能释放时创建了临时特效对象，同时实例化了一份材质。技能结束后GameObject已经销毁，但这份Material没有被显式销毁，下一次释放技能又生成新的实例，长期运行后就可能看到Material Instance数量从几百一路涨到几千。未被使用的材质也可能在Resources.UnloadUnusedAssets()等资源清理过程中被回收，但不应该把它当成高频动态材质的主要生命周期管理方式。 排查时可以从持续增长的材质名称入手，再对应技能释放、角色生成、特效播放等操作做复现。如果每执行一次操作，某类Material Instance数量都会增加，而对应对象销毁后实例仍然保留，就需要继续检查这条材质创建和销毁链路。 优化时可以重点关注两个方向： 减少不必要的Material Instance创建。 检查是否存在只为了读取材质却访问Renderer.material的情况；如果只是修改颜色、Vector等每个Renderer不同的属性，也可以评估MaterialPropertyBlock是否适用，减少独立Material实例。需要切换Shader或Shader Keyword时，则不能简单用MPB替代。 显式管理动态材质生命周期。 如果确实需要实例化Material，需要保留对应引用，并在对象生命周期结束时显式Destroy。对于高频创建的技能、角色和特效，也可以进一步检查是否能够复用材质，而不是不断创建新的实例。 实战案例 Q：项目地图区域原本直接使用MeshRenderer，但动态加载、卸载时会有卡顿，后来改为在脚本中保存顶点等数据，运行时再动态生成Mesh。UWA GOT Online报告显示Mono内存占用较高，如何判断是否和这部分数据有关？ A：可以先通过Memory Profiler确认Mono堆中的主要占用。如果其中存在大量顶点、矩阵等Mesh相关数据，再结合引用关系查看这些数据是否由地图区域相关脚本对象持有，就能进一步判断Mono占用是否和这套动态Mesh实现有关。 这里需要关注的并不是“动态生成Mesh”本身，而是为了生成Mesh，脚本侧长期保存了多少网格数据。例如C#侧保存了大量Vector3[]、索引数组或矩阵数据，这些内容会占用Managed Heap，也就是这里看到的Mono内存。随后再把这些顶点、索引数据提交给Mesh，Mesh自身还需要在Native侧维护对应的网格数据。 因此，如果Mesh已经生成，而C#侧的原始顶点、索引等数据仍然长期保留，就可能出现同一批网格信息同时占用Managed和Native两侧内存的情况。这里不能简单理解为固定的“双倍内存”，但确实需要同时关注两边的数据占用，而不能只看Mono。 排查时可以重点看： 确认Mono中的Mesh相关数据占了多少。 查看顶点数组、索引、矩阵等数据的数量和实际占用，再通过引用关系确认它们是否由地图区域相关脚本长期持有。 检查Mesh生成后，托管侧数据是否仍然需要保留。 如果网格生成完成后不再需要频繁修改，原始Vector3[]、List等数据就要确认是否还有长期保存的必要。如果没有其他引用，可以解除引用，让GC后续回收，而不是一直和Mesh同时保留。 检查是否存在多份数据。 如果原始地图区域数据、转换后的顶点数据、运行时Mesh和其他缓存同时存在，同一份区域信息就可能以不同形式占用多份内存。 此外还要关注动态Mesh生成过程中的临时分配。如果频繁创建新的Vector3[]、List等托管对象，会持续产生GC Alloc，Managed Heap扩容后也不一定会马上回落，因此会出现Mono内存长期维持在较高水位的情况。 Mono堆规模变大、需要管理的托管对象增多后，GC扫描和标记的成本也可能随之增加，因此这部分问题不仅体现在内存占用上，也可能进一步带来GC耗时。 如果项目使用的Unity版本和现有架构允许，还可以继续评估NativeArray、Mesh.SetVertices(NativeArray)，以及MeshDataArray、Mesh.ApplyAndDisposeWritableMeshData等方式，减少动态网格构建过程中对Managed Heap的依赖。不过这属于进一步的实现优化，排查时仍然应该先确认：现在到底是哪一批数据占用了Mono，它们为什么还被脚本长期持有。…

本文重點：OpenUsage 是 MIT 授權的開源 Mac 選單列工具，把 Claude、Codex、Cursor 等 10 種 AI 服務的剩餘額度、重置倒數與花費估算集中顯示，大部分服務會自動偵測登入憑證，裝好就能用，需要 macOS 15 以上版本。 現今的工作和日常生活已經脫離不了 AI 服務，手上同時有好幾個 AI 訂閱也不是什麼稀奇的事，例如：Claude 一個、Codex 一個、Cursor 一個，可能再加上 Grok 等，每家的額度規則都還不一樣，有的是以每五小時工作階段計算，有的算每週上限、有的是點數餘額，真正麻煩的地方是如果想知道 AI 額度還剩下多少，就得一個一個打開官方後台去查，久了就會發現其實浪費不少時間。特別是擔心用量不小心超過會吃到自己的餘額，就得小心翼翼以免不小心把額度用完。如果只是想在同一個介面比較各家 AI 的回覆，可以用 ChatHub 這類工具解決，不過訂閱制的額度還是得一家一家管理。 後來我就去網路上搜尋有沒有可以在 Mac 工具列顯示 AI 服務目前剩餘額度的工具，找到一款名為「OpenUsage」的開源工具，它的功能很簡單，就是把各家 AI 服務的用量、額度重置時間和花費全部抓回來集中顯示，只要抬頭瞄一下右上角就能知道自己這週燒得有多快。這個工具目前支援 Claude、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Devin、Grok、Antigravity、OpenCode、OpenRouter 和 Z.ai 共十種服務。 OpenUsage 採用 MIT 授權完全開放原始碼，在 GitHub…

今天小Q聊聊GPM的「设备体验雷达」。把“设备分档”这件老大难，从拍脑袋变成看得见。 读完本文你可以：看懂你的项目真实设备画像、定位画质‑设备错配问题、科学调校设备分档、开启小Q自动巡检。 小Q先从一个容易被忽略的地方说起：在“设备”这件事上，平均帧率是个和平主义者 —— 它把所有人的痛苦平摊，然后告诉你大家都还行。 你的大盘均帧看着挺体面。可那是旗舰机、中端机和一批老机器加权平均出来的。那批在二十几帧上挣扎的玩家不会出现在这个数字里，他们只会出现在退款和差评里。 但这篇文章真正想说的，不是“有人卡”。是他们里面有相当一部分，本来可以不卡。 一件每个团队都在做、但基本靠猜的事 你的游戏里一定有一套画质分档 —— 低、中、高，或者更细：开不开后处理、要不要动态阴影、渲染分辨率给多少、锁不锁帧。这套档位怎么发到玩家手上？大多数团队的答案是：一份机型白名单，加一套按GPU型号或公开跑分写死的规则，可能还是两年前定的，改一次要排期。 这套规则一旦和真实玩家对不上，后果不是某张报表不好看，是具体的人在具体的机器上卡顿、发烫、掉电、闪退：老机器被判高了，默认给了它扛不住的画质，于是它烫、它掉帧、它闪退；好机器被判低了，玩家花钱买的性能，你没让他用上。 这是设备这件事上最贵的一类问题，也是最容易漏掉的一类 —— 因为它不报错。崩溃有堆栈，Error有日志，画质配错了不抛任何异常，只留下一条慢慢往下走的留存曲线。等你从工单里看出苗头，往往已经过了两个版本。 过去做设备适配，我们往往缺少三样关键信息： 不知道自己项目玩家真实的硬件构成，不是行业公开市场份额，而是属于这款产品的真实设备分布； 无法验证自研分档规则，在自家游戏下，各档位实际体验是否拉开合理差距； 看不清画质档位下发之后，每一档设备真实运行的画质，以及错配机型的实际体验。 这三样，过去只能靠抽样机测、靠客服工单、靠论坛里那句“我这手机烫得能煎蛋”。 GPM的「设备体验雷达」就是来补这三样的。它不需要你埋点，也不需要额外配置 —— 你现在的上报数据直接就能看。 下面我按你实际会撞上问题的顺序讲，不是按菜单顺序 ，文中截图都取自产品内置的演示数据、不是真实上报。 平均帧率是个和平主义者：它把所有人的痛苦平摊，然后告诉你大家都还行。 第一件事：你的玩家，实际在用什么设备？ 你大概能说出行业里最热门的十款机型。但那和你的玩家是两回事 —— 一个二次元游戏和一个SLG，玩家手里的机器可以完全不是一批。 雷达的第一页叫「设备结构与风险概览」，它上半屏就是「设备结构概览」。这一屏先不给你任何结论，只给你一张户口本：多少台设备、多少次会话，你的分档规则把这些人切成了什么样，以及机型、SoC、GPU三张热度榜。如果你在项目里配了自定义分档，它会把系统默认分档和你自己那套并排摆着 —— 同一批玩家，两把尺子量出来什么样，一眼可比。 设备结构概览 这里你只需要盯住一个格子：Unknown。它装的是GPM目前认不出来的设备。 为什么会有认不出来的呢？主要是三种： 太新：刚上市的机器，设备库还没来得及收录； 太偏：确实小众的硬件，Android学习机、冷门平板，甚至Android手表，这类东西本来就不在主流收录范围里； 假的：模拟器改过的硬件信息，报上来的那颗“GPU”很可能压根不存在。 这三种情况该做的事完全不同：第一种等收录就行，第二种你得决定要不要为它花适配成本，第三种你根本不该把它算进玩家设备分布里。所以我们既不猜，也不硬塞进某一档，而是如实标成Unknown，再给你一个能查清楚的地方 —— 「设备信息订正」页会逐台列出这些到底是什么设备、属于上面哪一类，能补的你当场补，补完全站的分档口径跟着一起对。 为什么值得你专门看这一格：很多人瞄一眼占比不高就跳过了，但同一页往下滚到「体验差异与风险对比」你会发现，这批“没归类”的机器，实测帧率往往比你最低那一档还低。它们不是无关紧要的一小撮，只是没进到任何一档里，所以在任何一档的均值里你都看不见它们。这个数字一高，后面所有分档结论都要打折 —— 发红了请先去订正，别急着看诊断。 分不清的设备，分不出的结论。 除此之外，这一屏只是个起点：它告诉你人是怎么分布的，但分布本身说明不了你分得对不对、配得对不对。这两个答案，一个就在同一页往下滚的「体验差异与风险对比」里，一个在「分档诊断」页。我先讲更要紧的那个。 第二件事，也是最要紧的一件：你配的画质，配到对的人手上了吗…

本文重點：音樂資訊整合查詢系統是經濟部智慧財產局建置的官方平台，整合五家集管團體的曲目資料與 ISRC 資料庫，收錄超過 75 萬筆歌曲與專輯，輸入歌名就能查出這首歌的音樂著作與錄音著作分別由哪一家團體管理，一般民眾免註冊、免費使用。 很多人可能不知道，在店內播放背景音樂、剪片時加入一段旋律、辦活動時播幾首應景的歌曲，這些看起來再日常不過的行為，其實都涉及著作權法裡的「公開演出」、「公開播送」或「公開傳輸」，原則上要先取得授權才能使用。多數人不是有意侵權，多半是沒有這樣的觀念和意識，如果想要尋求授權也不知道該找誰詢問。 店裡播 Spotify、YouTube 音樂算侵權嗎？ 剛好以前寫文章時有研究過音樂公播的議題。許多店家會直接播放 Spotify、YouTube 音樂，其實也算是侵權，因為這些音樂播放器只限於個人收聽，不能在公開場所播放。比較安全的方法是選擇「中華電信 HiNet 放心播」，這是專為營業場所提供的合法音樂公播服務，基本方案雖然只能播輕音樂，但至少能解決店家播放音樂的侵權問題。 音樂資訊整合查詢系統是什麼？ 近期在社群平台上看到「音樂資訊整合查詢系統」，這是經濟部智慧財產局建置的官方查詢平台，它將五家集管團體提供的曲目資料，加上 ISRC 國際標準錄音錄影資料代碼資料庫與台灣流行音樂資料庫整併起來，目前收錄超過 75 萬筆歌曲與專輯資料。使用者輸入歌曲名稱、演唱人、作詞人、作曲人、專輯名稱和出版日期等關鍵字，一次看到這首歌的音樂著作與錄音著作分別由哪個團體管理，當需要取得授權時就能知道應該聯絡誰。 這套系統在 2026 年 8 月完成改版，網址也從原本的 tipo.ltc.tw 移轉到 musicsearch.tipo.gov.tw，系統公告寫的移轉理由是強化網站的資安管理，服務內容與功能都維持不變。根據智慧局新聞稿公布的數字，目前已有 84 家電視台與廣播電台業者註冊使用，2026 年 1 至 7 月使用次數超過 1.4 萬次，平台每月平均瀏覽人次約 3 萬人，累計上傳的歌單比對資料達 123 萬筆。 一般民眾使用完全免費，也不需要註冊帳號，直接開網頁就能查。 五家集管團體各管什麼 在開始查之前，先簡單認識這五家團體，查詢結果會直接出現它們的英文縮寫。 集管團體 管理的著作類型與範圍 聯絡電話 社團法人中華音樂著作權協會（MÜST）…

用AI查性能，第一问一般过得去。报告刚跑完，丢进Cursor问“这版为什么掉帧”，它多少能说两句。 下一句就费劲了。 你想知道卡在哪几帧、哪个函数，这些数常常不在对话里。于是停下来，切回报告翻曲线、搜函数、把帧号抄出来，再切回Cursor接着聊。换Codex或Claude Code，也是同一套动作。 来回几趟，刚才想的那点东西就散了。工作量不大，就是烦。 于是，我们把UWA已经开放的查询接进了MCP。你问到哪，它去报告里取哪一段，少切几次。 前两天小编手头有一份现成的GOT Online报告。测试同学在群里说：中间有一段卡得厉害。正好编辑器还开着，小编我也懒得对曲线，直接在Cursor里问了。 先问：主线程有没有明显慢帧，慢在哪几帧。 Cursor回过来是帧号：第103帧，主线程大约1538ms….以前这会儿就得切回去对时间轴，把帧号记在备忘录里，现在数字已经在对话里了。 以前问到这，我多半会说「等一下，我去把103的堆栈翻出来」。这回堆栈就在下一句。 我又问：其他慢帧呢，像不像同一类？ 对比之下，很多人是把报告截图，或者把概述贴给AI。第一句够用，再问下去，下一张图不在上下文里，它只能猜，或者等你再翻。接上MCP之后，问慢帧就去取帧号，问某一帧就去取这一帧的堆栈，觉得像个模式，再把旁边几帧拉过来。还是那份GOT Online数据，中间少了几次自己动手。 CI、看板、准出卡继续走 OpenAPI，没必要重做。这次Overview补了函数曲线、每帧耗时，也能取指定帧的堆栈，往下挖方便一点。MCP把这些查询接到对话里，给那种下一步还没想好的排查用。 已经在Cursor、Claude Code或Codex里看代码的，用上周那份GOT Online报告就能试。可以先问主线程有没有明显慢帧，帧号是多少；再问最慢那一帧时间花在哪、同帧还叠了什么。如果还像同一类，让它把其他慢帧也拉出来对照。 刚改完战斗或者UI，提测前不踏实，问一句也行：我刚动过的这几个函数，这次测试里耗时有没有变？它手头没有，会自己再取。 固定流程用OpenAPI 动态排查更适合MCP 对于已经跑稳的工业化管线（如固定拉指标、跑CI、维护性能看板），场景、CPU/GPU、逐帧数据等指标，直接通过UWA OpenAPI接进原有流程即可，稳定高效。 而MCP真正发力的，是那些“下一步还没定”的疑难杂症动态排查。 先看FPS，发现集中在某块地图，再拿场景数据；GPU没变化，注意力立刻转给CPU；范围缩小到异常帧，再深挖函数调用。数据还是UWA的数据，只是中间彻底省去了你接接口、翻报告、整理完再丢回AI的低效体力活。 最后说两句： 我们深知，在项目期引入或尝试一个新工具是有决策成本的。 工具的价值，不仅在于它能算得多快，更在于它能不能真的融入团队的日常流转中，帮大家准时下班。 但如果它能每天帮你省下半小时的查Bug时间，这笔账就绝对划算。为了让大家能毫无负担地验证这波“AI+性能优化”的疗效，我们为大家准备了专属福利： 关于UWA UWA是一家创业十年的高新技术企业，作为游戏行业的深耕者，UWA始终专注于为使用Unity、Unreal引擎的开发者提供丰富的优化产品，帮助开发者高效解决开发问题、定位性能瓶颈、提供解决方案，已支持超过一万款游戏项目。还打造了技术博客、问答、学堂等社区产品，为开发者提供便利和高效的支持。线上培训和线下教育的新业务，满足行业对人才培育的需求。 PakarPBN A Private Blog Network (PBN) is a collection of websites that are controlled by a…

本文重點：WordPress Browser Extension 是 WordPress 官方推出的免費瀏覽器擴充功能，安裝後能把網站前台那條黑色工具列隱藏起來，並將編輯文章、進入控制台、登入登出的捷徑搬到瀏覽器按鈕上，還內建區塊邊界標示、手機尺寸預覽等開發者工具，支援 Chrome 與 Safari。 如果有在管理 WordPress 網站，應該會對網站上方那條黑色的工具列（Admin Bar）不陌生，登入後它就會一直顯示在自己網站的頂端，雖然可以快速回到控制台、編輯文章或進行各項設定，但有許多外掛會在管理列加入功能，看起來反而很雜亂。最大的缺點是它會擋住網頁版面最上方，如果要檢查佈景主題的實際顯示效果就要手動登出，有些人可能會跟我一樣直接去控制台將工具列停用，但關掉之後那些捷徑也跟著消失了。 WordPress Browser Extension 是什麼？ WordPress 官方在 2026 年 8 月推出的「WordPress Browser Extension」擴充功能就是為了解決這個難題，將內建的工具列隱藏起來，把常用的捷徑搬到瀏覽器工具列（編輯文章、控制台和登入登出），需要的時候只要點選按鈕，即可快速存取相關功能。不僅能讓網站前台看起來更乾淨，也不用因此犧牲便利性和效率。 這個擴充功能由 WordPress 基金會發布，完全免費！開放原始碼，沒有任何追蹤和流量分析，偏好設定和網站清單等紀錄只會儲存在使用者的瀏覽器裡，不用擔心安全問題。 比較有趣的是 WordPress Browser Extension 原本是開發者 Jake Goldman（Fueled 合夥人、10up 創辦人）在 GitHub 的一個小專案，原名稱是 WP Detective，2026 年初 Automattic 進行效能改善計畫期間被 WordPress 共同創辦人 Matt Mullenweg…

Epic Games Store 每週限免這次一口氣送出兩款遊戲，除了 PC 版的《Caravan SandWitch》，手機版平台同步推出《Beholder: Conductor》（旁觀者：列車長）Android 版本，原價 NT$97，現在只要有 Epic 帳號就能免費入手，領取後永久保存。 要特別留意的是，這次限免的是 Android 手機版，領取與遊玩都需要透過 Epic Games 手機版商店 App，PC 版並不在這波贈送範圍內。如果你是 Android 手機或平板電腦的使用者，平常又會在裝置上玩遊戲，可趁此機會領起來。 《Beholder: Conductor》限時免費領取資訊 活動截止：台灣時間 2026/08/20 晚上 11:00 前 遊戲原價：NT$97 遊戲類型：冒險 / 解謎 / 獨立製作 支援平台：Android（需 8.0.0 以上，本次限免僅限手機版） 介面語言：支援繁體中文（文字介面與字幕，無中文語音） 玩家評價：Epic 商店未顯示星等；Metacritic 使用者評分 7.9 分；Steam 版好評如潮 91% 開發商：Alawar，發行日期：2026/07/29（Android 版）…

1）流式加载后，为什么GPU仍在裁剪大量三角形2）开启级联阴影后，三角形数量为什么明显增加 这是第488篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.comUWA QQ群：793972859 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q1：大地图已经做了流式加载，只加载角色附近区域，但GPU里仍有大量三角形被裁剪。为什么还会出现这种情况？ A：可以先看UWA GOT Online报告中GPU Input Primitive的数据，继续拆分Culled Primitives的具体构成。 以报告中第830帧为例，Culled Primitives约95.8万，其中Facing & XY Plane Culling Primitives约43.2万，Z Plane Culling Primitives约21万，Coverage Culling Primitives约31.6万。 Facing & XY Plane Culling里包含背面剔除，这本身属于正常的渲染流程，而且目前无法继续区分其中有多少来自背面剔除、多少来自XY方向超出范围，所以不能直接把这部分都当成无效开销。 Z Plane Culling可以优先检查场景里是否有覆盖范围比较大的Mesh。比如一块Mesh横跨较大的空间，其中一部分几何已经超出摄像机视锥的前后范围，但整块模型仍然被提交给GPU，这种情况下可以评估大块Mesh是否需要适当拆分。 Coverage Culling则可以重点检查LOD。如果模型已经离相机很远，但仍保持近距离时的高面数，三角形投射到屏幕后会非常小，其中一部分甚至覆盖不到有效采样点，最后被GPU裁掉。可以检查远距离LOD是否降得足够。 Q2：项目里的角色支持换装，如果给不同衣服都做LOD成本比较高，这种情况下角色LOD还需要做吗？ A：可以先确认角色对当前三角形数量的影响有多大，再决定是否值得做。比较简单的方式是在相同场景、相同视角下做一组开关测试，一组正常显示角色，一组把角色关闭，再对比Primitive相关数据。 角色关闭后三角形数量和裁剪数据明显下降，说明角色对当前几何压力的贡献较大，可以进一步评估角色LOD；数据变化不明显，则优先把精力放在场景模型上，继续检查大块Mesh和场景LOD。 实战案例 Q：高画质开启级联阴影后，三角形数量从几十万涨到100万以上，这部分增长和级联阴影有关吗？ A：有关系。级联阴影会让部分物体重复参与阴影绘制，同一个物体除了正常渲染，还可能需要参与额外的阴影绘制，所以GPU需要处理的几何量也会增加。 高画质下Triangle数量 中画质下Triangle数量 从GOT Online报告数据来看，两档画质下的几何量差异比较明显。中画质下大部分场景维持在几十万，峰值约62.1万；高画质下则多次接近或超过100万，峰值约130.6万。 不过，高画质下可能还同时调整了其他渲染配置，所以不能把这部分增长全部归到级联阴影上。可以固定场景和摄像机视角，只调整级联阴影相关配置，再对比Triangle或Input Primitive的变化。 中画质GPU…

本文重點：MANGA MILLION 是集英社創業 100 週年推出的免費線上漫畫網，把約 100 萬頁、近 400 部作品翻譯成 100 多種語言開放給全世界，免註冊也不用安裝，用瀏覽器就能看，目前收錄的 382 部作品裡有 87 部提供繁體中文。 集英社慶祝創業 100 週年（1926 年創立），推出「MANGA MILLION」免費線上漫畫網！把約 100 萬頁、近 400 部漫畫免費開放給全世界，超過 100 種語言，而且有繁體中文，免註冊就能在線上看熱門漫畫。MANGA MILLION 目標很簡單：希望讓從來沒接觸過漫畫的人也能透過這個網站入門，截至 2026 年 8 月 8 日，累積讀者數 21 萬多，累積閱讀頁數已超過 6000 萬。 MANGA MILLION 是什麼？ MANGA MILLION（マンガミリオン）是集英社 100 週年企劃，在 2026 年 8…

对很多项目组来说，“内存”永远是性能优化里避不开的硬骨头。但每次分析报告时，寻找各种内存指标、整理不同岗位的内存数据，往往耗费了大量的无用时间。GOT Online此次更新，主打的就是把核心内存数据集中呈现，并全面增强了对内存细分资源的定位能力。 除了针对内存分析的重磅升级，本次还同步上线了函数Top10耗时点和函数组数据一键导出等实用功能。 聚合常用指标：按需定制专属面板 做性能排查时，程序、美术、测试打开的是同一份报告，但关注点完全不同。哪怕都在美术团队，场景、角色、特效需要盯着的数据也差了十万八千里。 结果就是每次打开报告，都得重新翻页、找指标、做对照。数据明明都在，时间却花在了“去哪里找”上。好的性能工具，从不强求全员看同一份大表，而是让每个人打开报告的第一眼，都能直奔自己的“主战场”。 GOT Online本来就支持自定义模板，这次进一步把内存分析模块中的指标也放进了面板。以后经常看的内存数据，直接集中搬到自定义面板里，大家按自己的工作内容建立模板，搞场景的看场景，搞特效的看特效。关注的数据一眼就能拿到，不用再在大大小小的页签里绕圈子。 结合同步更新的场景性能表，还能进一步看清各个场景区间的细分指标。像 DrawCall 均值/峰值、不透明与半透明 DrawCall 分布等数据一目了然，甚至超标项还会直接高亮预警。看到哪个场景区间有问题，点击对应行的“查看场景数据”就能秒级跳转深挖，排查效率直接拉满。 深挖Unreal资源：三步锁定内存大户 自定义面板解决了“内存数据怎么看更快”的问题。但一旦发现内存异常飙升，接下来还是得回答那个最现实的问题：到底是哪类资源占得多？最后又落到了哪个具体的资产上？性能排查最怕凭空盲猜，缩短排查路径的本质，就是尽可能减少这种无效猜想的过程。 GOT Online之前已经支持Unity项目的资源内存分析，这次把这项能力也补齐给了Unreal项目。现在Unreal项目也可以直观查看资源内存趋势、数量变化和不同资源的占用分布。纹理、网格、动画、音频、材质、Shader、RenderTexture和粒子系统等，都能分类查。 以前看到内存涨了，大家第一反应只能是猜：“是不是纹理爆了？还是RenderTexture没释放？”现在可以先看类型分布，纹理占用明显抬高，就先查纹理；RenderTexture数量不对，就继续盯RenderTexture。 看清类型后，点进具体资源列表，资源名称、内存占用峰值、数量、生命周期直接展现。如果是纹理，还能结合尺寸、格式、Mipmap和Streaming等属性继续判断。这样排查路径就彻底顺了：先看内存怎么变 ➔ 再看是哪一类 ➔ 最后追到具体资源。报告不会替项目直接下结论，但至少不用对着一条上涨曲线干猜了。 标出耗时Top10：快速定位最慢帧 一条耗时曲线上可能有成千上万个数据点，真正值得关注的，通常只是少数几个卡顿峰值。以前排查偶发问题，沿着曲线来回翻，大部分时间看到的都是正常数据。但性能优化的黄金法则，永远是先干掉最显著的瓶颈。别把有限的精力浪费在那些平稳正常的帧上。 现在，只需点击按钮，就会直接在曲线上标出Top10最慢的点。哪些位置拖了后腿，一眼就能挑出来，再结合对应帧、线程和上下文去深挖。当然，Top10只是耗时最高的位置，不代表它一定就是卡顿根因。但它至少把范围缩小了。与其从头到尾逐帧找，不如先盯住这10个最可疑的位置，排查效率显然高得多。 导出一键完成：告别手动搬运数据 很多团队都会按照项目特点建立“函数组”，把长期关注的函数整理在一起，用来做版本复测、设备对比或问题回归。麻烦的是，报告一多，这些函数组和对应耗时数据也会散在不同地方。后面想做对比，或者交给其他同事继续分析，往往还得手动重新整理一遍。 性能优化本身就足够消耗脑力了，完全没必要再把时间消耗在重复的数据搬运上。GOT Online现在支持一键导出所有函数组以及对应耗时数据。导出结果既有整体汇总（总耗时均值、自身耗时均值、耗时占比等），也有组内每个函数的详细耗时和调用数据。 同时，这项数据也已经同步支持OpenAPI拉取。不仅可以手动导出Excel，还能直接接进团队内部的自动化平台或对比工具。版本复测时，把不同报告的导出结果拿来一比，或者用接口自动跑对比脚本就行，不用再傻傻地逐个函数组去抄数据了。 场景横向对比：一眼找出表现异常 长时间运行的测试报告里，往往穿插了多个场景。真正开始深挖之前，第一步通常不是直接查某个具体函数，而是先找出“哪个场景表现不太对”。 GOT Online针对Unity项目重做了场景概览页，把不同场景的关键指标（FPS、CPU、GPU、内存、耗电和温度）拉到一起横向对比。哪个场景FPS突然掉底，哪个场景内存数据异常，通过图表和列表一眼就能看出来。先把差异摆出来，告诉你哪里值得继续看，至少打开报告后不用对着一堆指标发愣。 更多实用补充：卡顿堆栈与温耗均值 OpenAPI同步补充卡顿数据：新增卡顿帧列表、卡顿堆栈树和场景卡顿堆栈。单份报告可以直接在页面分析；报告数量多了，可以通过接口接入内部自动化平台，批量筛选异常报告。 新增温度和功耗“平均值”：峰值高只能说明设备某个瞬间很忙，均值高才代表持续高负载。现在结合“峰值”和“均值”一起看，更能判断设备是不是持续发热或降频。 性能报告里的数据越来越多当然是好事，但如果每次分析都要在不同页面之间来回翻、重新找指标、手动整理表格，再完整的报告也会让人看得很累。 这次GOT Online的更新，做的事情其实很纯粹：把大家最关心的内存和常用数据放得更近一点，把值得关注的异常提前挑出来。真正高效的研发体验，从来不是一味地堆砌数据量，而是让最关键的信息在你需要的时候触手可及。排查顺手了，优化效率自然就上去了。 最后说两句： 工具的价值，不仅在于它能算得多快，更在于它能不能真的融入团队的日常流转中，帮大家准时下班。 我们深知，在项目期引入或者尝试一个新工具是有成本的。为了让大家能毫无负担地验证这波更新的疗效，我们特别开放了「两周 GOT Online 免费试用通道」，并且会提供专属的性能专家诊断名额。 不管你们现在卡在什么性能瓶颈上，联系我们的商务同学，UWA…