Unity中如何优化字符串和文本

这篇文章主要介绍Unity中如何优化字符串和文本，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

字符串和文本：

在Unity项目中，处理字符串和文本经常会产生性能问题。在C#中，字符串是不变的。任何对字符串的操作都会重新分配新的字符串，这个代价是非常昂贵的。如果在多重循环中重复地执行字符串连接操作，就会造成性能问题，特别是对长的字符串或者大的数据集操作的时候。

因此，把N个字符串连接起来就会分配N-1个中间的字符串，这样连续的操作就会对堆内存产生压力。

当我们需要在多重循环中或者每一帧对字符串进行操作时，记得使用StringBuilder来操作字符串。StringBuilder也还能被重用，以进一步减少内存的分配。

关于字符串的使用，详细内容也可以参考微软发布的文档：

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

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

地域限制和顺序比较：

与字符串相关代码的一个核心问题就是无意中会使用默认的、慢的字符串API。这些API的目的是为了一些商业化的应用，能够处理出现在文本中的有关不同文化和语法规则的字符。

比如，下面的代码在一些使用美式英语的地区运行时，会返回true。在欧洲地区运行时，返回false。

提示：Unity脚本都是基于美式英语来运行的。

对于大多数的项目，这个完全没有必要。而且我们简单对每个字符进行比较，判断两个字符串是否相等，这速度大约会比使用上面的方式快10倍。当然，我们也可以调用String.Equals方法，然后设置比较类型StringComparison.Ordinal来实现：

低效率的内置字符串API:

除了上面讲的顺序比较外，也有一些C#的字符串的API效率比较低。比如：String.Format，String.StartsWith和String.EndsWith。以下是Unity给出的一些测试数据：

可见，如果是我们自己实现String.StartsWith和String.EndsWith，执行效率会高的多。实现方法也可以参考下图：

正则表达式：

在字符串匹配和操作字符串方面，正则表达式是非常消耗性能的。而且，C#类库也实现了正则表达式。所以，即使是调用IsMatch这样简单的函数，都会临时分配很多的内存。我们在开发中，出了初始化会临时分配内存外，应该不允许在其他地方临时分配较多内存。

如果一定要用正则表达式的话，注意不要使用静态的Regex.Match和Regex.Replace方法。这两个方法会动态的编译正则表达式，但不会缓存生成的对象。

下面是使用正则表达式的一个例子：

每一次以上的代码被执行，它都会生成5kb的内存垃圾。为了减少垃圾的生成，我们需要对以上代码进行重构：

在这个例子中，每一次调用myRegExp.Match只会产生320b的内存垃圾。对于简单的字符串匹配而言，它对内存的消耗依旧有点多，但与之前的例子相比，这已经是很大的改进了。

因此，如果正则表达式是不变的字符串常量，那么把它们当作第一个参数传递给Regex的构造器来预编译它们会更加有效。这些Regex对象也是可以被重用的。

XML, JSON和其他的长篇文本解析：

在loading时，解析文本通常是一项耗时的操作。有些情况下，解析文本所花的时间会超过loading和实例化Assets的时间。

这原因取决于我们用的文本解析器。C#内置的XML解析器是非常灵活的，但是，它不能对一些特殊的数据布局进行优化。

许多第三方解析器都是基于反射构建的。虽然在开发中使用反射是一个不错的选择（因为它能很好的适应数据布局的变化），但用反射是非常慢的。

Unity已经引入了一个带有内置JSONUtility API（可参考：https://docs.unity3d.com/ScriptReference/JsonUtility.html）的局部解决方案，它为Unity的序列化系统提供了一个接口，用来处理JSON数据。在许多方面它是优于C#的JSON解析器。但是它也有不足之处，在不添加额外代码的情况下，它不能序列化许多复杂的数据类型，比如字典（在Unity的序列化过程中，请参阅ISerializationCallbackReceiver接口，以方便转换一些复杂的数据类型）

如果在文本解析中遇到性能问题，可以考虑以下的解决方案：

1.在Build时进行解析

当我们需要解析文本时，最好避免在游戏中进行这一步的操作。我们可以在Build的时候把文本解析成二进制文件。以加快读取时的速度。

2.数据分割和延迟加载

第二种情况情况是我们需要把能解析成小块的数据分割开来。一旦分割，数据解析就可以在不同时间进行。在理想的情况下，我们确定哪部分数据是会用到的，然后只加载用到的那部分数据。

3.线程

对于那些不需要用Unity API来操作的数据，可以在另外的线程中来解析它们。这可以提高多核CPU的利用率，是相当有用的。当然，我们在写代码时需要注意避免死锁。

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