Benny项目中的导线绘制性能优化实践

Benny项目中的导线绘制性能优化实践

benny a live music environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ben/benny

在Benny项目中，开发者发现了一个关于导线位置计算和绘制的性能瓶颈问题。本文将详细分析该问题的发现过程、优化思路以及最终的解决方案。

问题发现

在项目开发过程中，开发者注意到当导线绘制的分段数设置为16时，大型补丁的加载时间会显著增加。通过简单的测试发现，将分段数从16降低到4后，加载时间可以缩短数秒。这表明导线绘制算法存在明显的性能问题。

性能瓶颈分析

最初开发者错误地认为性能瓶颈在于3D数学计算逻辑部分，但经过深入分析后发现，真正的瓶颈在于3D对象的实例化过程。这是一个典型的性能优化案例，提醒我们不要过早假设性能瓶颈的位置，而应该通过实际测试和性能分析工具来准确定位问题。

优化方案

针对发现的问题，开发者实施了以下优化措施：

1. 优化绘制算法：重构了导线绘制代码，使其更加高效。特别保留了中央斑点的绘制功能，确保不影响现有视觉效果。

2. 分段加载策略：在加载过程中，先使用较低的分段数(4段)进行初始绘制，然后逐步细化到更高的分段数(16段)。这种渐进式加载策略显著改善了用户体验。

3. 预加载机制：实现了导线对象的预加载功能，进一步减少了实时计算的开销。

4. 代码结构调整：将升级逻辑迁移到still_checking_polys函数中，使代码结构更加合理。

优化效果

经过上述优化后，即使在大型补丁场景下，导线绘制的性能也得到了显著提升。在高速计算机上的测试表明，系统响应速度已经达到了令人满意的水平。

经验总结

这个案例给我们以下启示：

1. 性能优化前必须准确定位瓶颈，避免基于假设进行优化。

2. 渐进式加载是改善大型场景性能的有效策略。

3. 预加载机制可以显著减少实时计算压力。

4. 合理的代码结构调整往往能带来意想不到的性能提升。

通过这次优化，Benny项目的导线绘制性能得到了显著改善，为用户提供了更加流畅的体验。这也为类似项目的性能优化提供了有价值的参考。

benny a live music environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ben/benny