Unity中如何優化字符串和文本

這篇文章主要介紹Unity中如何優化字符串和文本，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

字符串和文本：

在Unity項目中，處理字符串和文本經常會產生性能問題。在C#中，字符串是不變的。任何對字符串的操作都會重新分配新的字符串，這個代價是非常昂貴的。如果在多重循環中重復地執行字符串連接操作，就會造成性能問題，特別是對長的字符串或者大的數據集操作的時候。

因此，把N個字符串連接起來就會分配N-1個中間的字符串，這樣連續的操作就會對堆內存產生壓力。

當我們需要在多重循環中或者每一幀對字符串進行操作時，記得使用StringBuilder來操作字符串。StringBuilder也還能被重用，以進一步減少內存的分配。

關于字符串的使用，詳細內容也可以參考微軟發布的文檔：

Best Practices for Using Strings in .NET      docs.microsoft.com

https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/base-types/best-practices-strings

地域限制和順序比較：

與字符串相關代碼的一個核心問題就是無意中會使用默認的、慢的字符串API。這些API的目的是為了一些商業化的應用，能夠處理出現在文本中的有關不同文化和語法規則的字符。

比如，下面的代碼在一些使用美式英語的地區運行時，會返回true。在歐洲地區運行時，返回false。

提示：Unity腳本都是基于美式英語來運行的。

對于大多數的項目，這個完全沒有必要。而且我們簡單對每個字符進行比較，判斷兩個字符串是否相等，這速度大約會比使用上面的方式快10倍。當然，我們也可以調用String.Equals方法，然后設置比較類型StringComparison.Ordinal來實現：

低效率的內置字符串API:

除了上面講的順序比較外，也有一些C#的字符串的API效率比較低。比如：String.Format，String.StartsWith和String.EndsWith。以下是Unity給出的一些測試數據：

可見，如果是我們自己實現String.StartsWith和String.EndsWith，執行效率會高的多。實現方法也可以參考下圖：

正則表達式：

在字符串匹配和操作字符串方面，正則表達式是非常消耗性能的。而且，C#類庫也實現了正則表達式。所以，即使是調用IsMatch這樣簡單的函數，都會臨時分配很多的內存。我們在開發中，出了初始化會臨時分配內存外，應該不允許在其他地方臨時分配較多內存。

如果一定要用正則表達式的話，注意不要使用靜態的Regex.Match和Regex.Replace方法。這兩個方法會動態的編譯正則表達式，但不會緩存生成的對象。

下面是使用正則表達式的一個例子：

每一次以上的代碼被執行，它都會生成5kb的內存垃圾。為了減少垃圾的生成，我們需要對以上代碼進行重構：

在這個例子中，每一次調用myRegExp.Match只會產生320b的內存垃圾。對于簡單的字符串匹配而言，它對內存的消耗依舊有點多，但與之前的例子相比，這已經是很大的改進了。

因此，如果正則表達式是不變的字符串常量，那么把它們當作第一個參數傳遞給Regex的構造器來預編譯它們會更加有效。這些Regex對象也是可以被重用的。

XML, JSON和其他的長篇文本解析：

在loading時，解析文本通常是一項耗時的操作。有些情況下，解析文本所花的時間會超過loading和實例化Assets的時間。

這原因取決于我們用的文本解析器。C#內置的XML解析器是非常靈活的，但是，它不能對一些特殊的數據布局進行優化。

許多第三方解析器都是基于反射構建的。雖然在開發中使用反射是一個不錯的選擇（因為它能很好的適應數據布局的變化），但用反射是非常慢的。

Unity已經引入了一個帶有內置JSONUtility API（可參考：https://docs.unity3d.com/ScriptReference/JsonUtility.html）的局部解決方案，它為Unity的序列化系統提供了一個接口，用來處理JSON數據。在許多方面它是優于C#的JSON解析器。但是它也有不足之處，在不添加額外代碼的情況下，它不能序列化許多復雜的數據類型，比如字典（在Unity的序列化過程中，請參閱ISerializationCallbackReceiver接口，以方便轉換一些復雜的數據類型）

如果在文本解析中遇到性能問題，可以考慮以下的解決方案：

1.在Build時進行解析

當我們需要解析文本時，最好避免在游戲中進行這一步的操作。我們可以在Build的時候把文本解析成二進制文件。以加快讀取時的速度。

2.數據分割和延遲加載

第二種情況情況是我們需要把能解析成小塊的數據分割開來。一旦分割，數據解析就可以在不同時間進行。在理想的情況下，我們確定哪部分數據是會用到的，然后只加載用到的那部分數據。

3.線程

對于那些不需要用Unity API來操作的數據，可以在另外的線程中來解析它們。這可以提高多核CPU的利用率，是相當有用的。當然，我們在寫代碼時需要注意避免死鎖。

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