本文出自“Unity官方开发者社区”，Unity Open Day 北京站-游戏专场分享
微信、抖音、QQ、快手、支付宝、头条、百度等等都是国内的小游戏平台，以微信为例，其 2019 年 5 月已经实现了玩家数量过亿，2021 年流水过千万的产品已经超过 50 款。这些数据足以显现当下小游戏拥有强大的玩家基础以及变现能力，因此 Unity 正在逐步加大对移动端小游戏的支持。
Unity 中国引擎底层架构技术主管赵亮带来以 Unity 小游戏开发为主题的演讲，演讲中分别介绍了主流的小游戏平台及技术方案；即点即玩小游戏需要用到的资源流式加载 Auto Streaming；小游戏技术方案：Native Instant game 与 WebGL。
演讲中除了提供了极为实用的技术意见，还着重介绍了 Unity 引擎侧优化和改进，包括优化内存占用、优化绘制的效率、进一步给引擎瘦身、加快小游戏的启动速度。
以下是分享正文：
赵亮：今天跟大家一起聊一聊使用Unity开发小游戏。小游戏是一种嵌在宿主应用内部，无需下载安装，可即点即玩的游戏产品形式。国内小游戏用户规模庞大，2018年，小游戏市场达到300亿元规模，在移动游戏市场也是一个不小的占比，大概占到20%左右，因此Unity正在逐步加大对移动端小游戏的支持。
我的分享包括几个方面：首先，我们介绍一下当前主流的小游戏平台，以及他们采用的技术方案；接下来，介绍一下即点即玩小游戏需要用到的资源流式加载；然后，分别介绍两种小游戏技术方案：Native Instant game与WebGL；最后，介绍一下我们未来的工作方向。
小游戏平台
微信、抖音、QQ、快手、支付宝、头条、百度等等都是国内的小游戏平台，这里介绍比较有代表性的微信和抖音，以及采用的技术方案。
微信是2017年12月发布“跳一跳”小游戏，2019年1月起开发者数量已经超过10万，2019年5月用户过亿，2021年流水过千万的产品已经超过50款。
资源流式加载
前面提到小游戏在从“超休闲”往“中重度”不断发展，小游戏中用到的资产越来越多。有些小游戏资产打包后有几百兆字节，甚至1GB以上。为了让玩家可以即点即玩，减少等待下载的时间，需要实现按需的流式下载。对于游戏开发者来说，管理好资源的流式加载需要投入不少开发时间。因此我们在引擎侧开发了AutoStreaming这个功能，让引擎底层自动处理好流式加载。
这里我们简单介绍一下AutoStreaming（自动流式加载）的工作原理。在Unity Editor里，我们提供了工具，可以在打包时自动分离出重度资源。诸如：Texture、Mesh、Audio、Animation、Font。这些资源将被部署到云上。分离出重度资源后，游戏的首包、游戏的AB包会大大减小,因此可以让小游戏快速的下载、加载。游戏运行时，引擎会根据需要自动从云上下载资源。开发者不用修改游戏的逻辑，可以像往常一样同步实例化prefab。这些texture，mesh会在一个后台队列里，自动被下载、加载。
这里我们以一款线上的小游戏为案例，看一看AutoStreaming的效果：首包中的数据减少了很多，从42M降低为6.8M，因此大大减少了启动耗时（40秒降低为7.88秒）。用户打的AssetBundle也减小了一些，因为我们只选择了一部分贴图做AutoStreaming，所以瘦身程度不是很大。
另一处很重要的收益来自于内存，内存占用减少了75MB。内存对于iOS平台是很珍贵的。减小的原因在于被剥离的重度资源有更加合理的生命周期。未开启AutoStreaming时，这些纹理在加载后依然占用内存（首包内存orAB内存）。
这是webgl平台的一个特殊之处，它没有真正的文件系统，只有一个内存中的文件系统。首包里的资源会持续占用内存,AB在未unload前也会一直占用内存。这跟原生APP不一样，在原生APP中，每次读取文件中的一块，只要通过复用一小块内存就可以访问一个大文件。
Native Instant Game
简单介绍一下Native Instant Game方案：优点很明显，可以直接对标原生APP，性能一样，体验也是一样；支持多线程；支持Gles3、Vulkan；原生APP插件也都可以用。可以采用同步方式访问沙盒中的文件，访问效率比较高，占用内存也比较少；以独立的子进程运行在沙盒中，不会干扰宿主运行；稳定性和安全问题Native Instant Game也提供完整的方案。因此对移动游戏开发者来说适配Native Instant Game成本很低，只要进行流式加载，不需要额外的适配和优化。
右侧图是来自抖音平台的小游戏，叫做《古董就是玩儿》，我们曾经将其适配至WebGL平台，画质降低还是很明显的，所以这是Native Instant Game的优点。
当然了，它的缺陷也很明显，它目前还没法支持iOS平台。所以微信没有集成这种方案，字节、快手等其它平台采用混合方案。在iOS上采用WebGL方案，在安卓上既支持WebGL也支持Native Instant Game。如果有些游戏追求性能天花板更高，可以采用Native Instant Game；假设追求受众更多，游戏品质没有达到性能天花板上限，可以选用WebGL。
下图介绍的就是Native Instant Game工作原理。Unity把每个小游戏运行时都需要的运行时库、默认资源打包在一起，作为一个共享的引擎包，方便宿主APP提前准备，从而减少每个小游戏启动时等待下载的时间。共享引擎包大约有9MB，具体包含libunity.so，libmono.so等运行时库、通用的.net dll，如：mscorlib.dll System.xxx.dll UnityEngine.xxx.dll、Unity default resource。
有了共享的引擎包以后，开发者对小游戏平台进行打包，基本上打包成两部分就可以：首先是一个很小的首包，5-10MB左右，可以方便快速加载和下载，包含游戏本身的逻辑和第三方插件的so文件、AutoStreaming资源，以及一个json描述文件（游戏名称、首包下载url、引擎版本和下载链接、文件MD5），供开发者提审，以及客户端加载小游戏使用。
宿主客户端启动一个小游戏的时候会根据刚才提到的json文件描述拿到游戏首包。前面提到的共享引擎包，宿主通常都会提前下载和解压。然后客户端把首包解压到小游戏对应的沙盒文件夹，通过很小的InstantGame Launcher启动Unity小游戏子进程就可以了。
游戏运行的时候可以自动从云端下载这些所需的资源，这些是针对AutoStreaming的情况，否则用户需要自己动态加载。
下面我们详细介绍WebGL方案，优点是支持iOS和Android，但方案限制很多，我们会用更多的篇幅介绍。
WebGL在iOS平台上内存十分受限，低档机不能超过1GB，高档机大概1.4GB左右，超过这一限制可能就会触发操作系统OOM迫使进程重启。WebGL运行效率比原生APP慢3倍左右，目前只支持单线程不支持多线程，所以WebGL小游戏CPU性能比原生低不少。图形API只支持WebGL1/WebGL2，所以有些高级特性和优化没有办法使用，包括Compute Shader。没有文件系统，所以需要更大的内存模拟文件系统。这也导致Unity cache机制受到很大影响，cache文件无法被同步访问。
由于CPU侧性能比较弱，游戏复杂度提高、计算量增大的时候，手机很容易过热。也会对网络API有限制，因为只支持websocket，所以需要开发者进行适配。由于以上这些限制，导致能使用的插件也比较有限。iOS对于WebGL的支持也不尽如人意，我们经常要为iOS平台做特殊优化、写特别的workaround。
对于WebGL方案来说，iOS平台的问题比Android平台要多。因此接下来的讨论中，我们都关注如何在iOS平台上profile、优化小游戏。iOS平台优化好了，Android平台基本不会有问题。
我们这里使用一个案例分别打包原生APP和WebGL小游戏，对比内存、CPU、GPU的差异。我们使用的测试手机是iPhone12。
相比原生APP，WebGL进程内存占用多了450M左右，增大的部分在于加载和编译占到340M；Wasm heap有些Unallocated内存，多出来90M；File System多了60M。
除了Wasm文件本身之外，浏览器的内核在代码编译执行的时候也会产生更多的内存消耗，相关的缓存、JIT优化也会使用较多内存，总体大约是Wasm文件大小的10倍左右。
接下来分析Unallocated的部分。Wasm heap的大小是从一个预设值开始，然后以一定步长逐步扩容，扩容的方式比较傻，需要复制整个ArrayBuffer。例如从400M扩容到500M，扩容的时候400M也在，500M也在，总共会有900M的峰值。我们建议开发者根据游戏实际内存峰值，刚开始设立一个比较大的预设值。但这样会带来另外一个问题，就是会在wasm heap的尾部留有一段尚未分配的部分，就是90M的地方。
文件系统会多使用内存。浏览器的沙盒机制导致WebGL无法访问本地文件，为了浏览器安全，只能使用JavaScript + IndexedDB模拟一个文件系统。Wasm访问js层，js层再访问IndexedDB，这里js层会占用一定内存，不能像Native文件系统那样直接使用一小块内存访问大的文件。
还有一处值得注意的是Mono Heap和Emscripten malloc的空闲空间。WebGL上，Mono Heap由IL2Cpp分配管理，其他native内存（包括引擎Native Heap和其他第三方库如Lua分配的内存）由Emscripten的malloc分配管理（默认使用dlmalloc）。这两部分都是只增不减，而且相互独立，空闲空间无法共享，因此需要各自都注意控制峰值。
我们看到WebGL相比原生APP也有一部分内存占用减少，比较显著的就是Native Heap中的IL2Cpp Runtime。通过延迟加载meta信息、使用Sparse HashTable等方式使内存从101MB降低到35.3MB。这里主要是针对WebGL平台进行优化，后面会详细介绍这些。Asset相关的部分也有降低，因为资源压缩格式进行了调整，来自引擎底层内存分配器的行为和策略在不同平台上也有不同。
接下来，分析一下对Metadata部分的优化。这里主要是针对Il2CppClass及其成员变量的延迟加载，其中MethodInfo占比最大。之前的libil2cpp实现中，在使用到某个类型时，会初始化这个类型完整的元数据：包括它的所有函数、接口、事件、属性、虚函数表等等信息。但分析发现，脚本代码运行时，通常只会用到很少的一部分元数据（在反射或虚函数调用时访问）。例如：数组类型，它有155个方法，25个虚函数，实现了6个接口，但实际在运行时只会用到其中的很小一部分，存在冗余加载的情况。因此我们的优化思路是延迟加载这些元数据，等到真正需要某个元数据项目时才去初始化这份数据。
图中可以看到，除了Field之外的信息都可以进行延迟加载（Field信息在构建对象实例时就需要，它决定了对象实例的的内存布局）。延迟加载粒度可以精确到逐个方法的粒度。延迟加载也会带来一个比较小的开销，就是在访问某个元数据前需要做一次非空判断，目前我们还没有Profile出它引入的性能回退。
除了内存优化以外，我们也在绘制方面做了很多优化工作。WebGL不支持Compute Shader，这里通过Transform Feedback支持了GPU Skinning。优化Shader Compiler，将non-const global变量移到main函数中，帧率可以从23帧提高到55帧。修改Immediate Const Buffer转换过程，声明成const并赋予一个初始值就可以将某案例从32FPS优化到37FPS。我们还会提供可配置的max visible lights值，改成16甚至更小以后性能会有很大提升。iOS平台对WebGL的支持不够好，所以我们也针对iOS平台做了特殊的Workaround，避免使用过多的Uniform变量。在iOS14.x-15.4的WebGL上有一个Bug，针对这些版本，我们对同一个Canvas不共享IB和VB，可以改善UI渲染性能。
我们分析两个案例。游戏指令数都是1200万左右，其中il2cpp占比约60%，其余是引擎C++代码，占比40%，然后我们按模块对其进行分类，发现其中较重的模块有 Physx, particle system, sqlite, mecanim等，如Physx占了 8%。
通过分析，目前发现的问题有：案例2是一个消除类游戏，并未使用到什么Physx仿真，仅仅在UI上使用了Physx的射线检测，就引入了一个庞大的Physx库，所以是非常不合理的。Wasm中有很多模版展开的代码，拿空间换时间可能在某些平台上是比较不错的策略，但WebGL平台内存特别紧张，所以在WebGL上并不是一个好的策略。
接下来聊一下未来工作的方向。除了前面提到的给global-metadata.dat瘦身、探索如何减少IL2CPP代码生成，主要有多线程和WebGPU这两大块。我们还会探索Web Assembly上的SIMD，甚至尝试让WebGL平台支持Burst。
Unity现在已经可以打开WebGL多线程，可以看到打开多线程以后，DeformSkinnedMeshJob从主线程转到了web worker上。