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1.UI的優化方案
記錄最全面的ugui優化策略_bommy游戲的博客-CSDN博客
2.圖集的壓縮格式
3.減少GC的方式
Unity優化之GC——合理優化Unity的GC - zblade - 博客園
Unity GC垃圾回識訓制_小程小程，永不消沉-CSDN博客
4.動態批處理與靜態批處理相關
關于靜態批處理/動態批處理/GPU Instancing /SRP Batcher的詳細剖析 - 知乎
Unity的靜態批處理和動態批處理_Hello Mingo-CSDN博客_unity 批處理
最近面試遇到的靜態合批合靜態合批？簡單整理一下； - 代王是我 - 博客園
5.記憶體泄漏原因，危害，解決方案
深入淺出再談Unity記憶體泄漏 - 簡書
6.資源加載優化分析，解決
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7.unity中的深淺拷貝
Unity物件的所有組件深拷貝與粘貼_cartzhang的專欄-CSDN博客
8.unity中碰撞檢測機制
深入理解Unity的碰撞檢測機制 - 簡書
9.unity中常見性能問題，解決分析
Unity問答-性能調優_王利威的博客-CSDN博客
10.GC回收演算法，原理
C#技術漫談之垃圾回識訓制(GC)(轉) - nele - 博客園
11.一條射線，一個面，如何檢測相交的點(射線檢測原理)
12動態合批的條件是什么？會造成開銷么？如果會，開銷有哪些？
- Dynamic Batching 是在物件小于300的條件下（不論物件是否為靜態或動態），在使用相同材質球下，unity就會自動幫你合并成一個Batch送往GPU來處理，
- unity在運行的時可以將一些物體進行合并，從而用一個繪制呼叫來渲染他們，這一操作我們稱之為“批處理”，一般來說，unity批處理的物體越多，你就會得到越好的渲染性能，
- 動態批處理操作是自動完成的，并不需要你進行額外的操作，
- 批處理動態物體需要在每個頂點上進行一定的開銷，所以動態批處理僅支持小于900頂點的網格物體，
- 預設體的實體會自動地使用相同的網路模型和材質，
13.靜態合批的原理是什么？會造成開銷么？如果會，開銷有哪些?
- 靜態批處理：游戲匯出時，在player setting中勾選static batching，匯出包的時候就進行批處理，匯出來的包就會比較大， 在游戲場景中勾選場景的static選項，在加載場景時，會進行一次靜態批處理合并，匯出來的包不大，但加載時會使記憶體變大，
- 場景中有4個物體，如果都勾選靜態選項，在進行靜態批處理的時候，引擎會判斷這4個物體是否共用同一渲染材質，如果共用同一渲染材質，則會將這4個物體視為可批處理的物件，引擎會基于單個渲染物件的大小拷貝出3個，共變為4個人Mesh，這時4個Mesh會存在一個indexbuffer中，會讓資源占用記憶體變大4倍，在渲染的時候，是將這個更大的mesh傳遞給GPU進行渲染操作的，
- 如果CPU的運行速度較慢，則GPU會出現等待CPU的情況，此時喲咻主要受CPU的限制， CPU在游戲中的主要作用是設定渲染狀態和呼叫DC，如果每個物體的材質和貼圖都不一樣，CPU主要作業就是設定物體的渲染狀態，呼叫DC也會更多，此時渲染狀態的改變更消耗性能，游戲運行會變慢，所以，對于大量的不需要改變位置的物體，都會采用靜態批處理的方式解決渲染狀態的瓶頸，
14.Unity 協程和執行緒,行程的區別
- 其實很簡單，首先需要理解行程和執行緒是怎么一回事：行程是Windows系統中的一個基本概念，他包含著運行一個程式所需要的基本資源，一個正在運行的應用程式在作業系統中被視為一個行程，行程可以包括一個或多個執行緒，
- 行程和執行緒的區別通過以上，一目了然，
- 再談談執行緒和協程的區別，一般應用一個應用程式只使用執行緒這一“資源”，
- 需要明確，Unity只使用了一個執行緒，但是，我們需要”同時做很多事“，那Unity作為單執行緒，該如何去做，協程，就來了，協程是一種”偽執行緒“， 協同程式（coroutine）.,即協作式程式，一系列互相依賴的協程間依次使用CPU，每次只有一個協程作業，而其他協成處于休眠狀態，協程實際上是在一個執行緒中，只不過每個協程對CPU進行分時，協程可以訪問和使用unity的所有方法和component，
- 同一時間只能執行某個協程，協程適合對某個任務進行分時處理，
- 控制代碼在特定的時間執行，
- 協程不是執行緒，也不是異步執行，跟Update一樣，在主執行緒中執行，
- 不用考慮同步和鎖的問題，
- 協程是一個分部組件，遇到條件（yield return）會掛起,直到條件滿足才會被喚起執行后面的陳述句，
15.第一次執行GameObject.Instantiate的時候有明顯卡頓，該怎么解決？
Instantiate的卡頓與三部分開銷相關：相關資源加載、腳本組件的序列化和建構式的執行，并且絕大部分原因均是相關資源加載導致，所以，我們的建議如下：
1、通過 Profiler 查看 Instantiate 具體的CPU分配情況；
2、如果是資源加載導致的性能瓶頸，則一方面通過簡化資源來緩解CPU耗時壓力，另一方面通過 AssetBundle 依賴關系打包將資源預先加載，即將此處 Instantiate 的總體耗時拆分，平攤到之前幀進行執行（比如切換場景處等），從而讓 Instantiate 實體化操作的區域耗時更加平滑；
3、如果是腳本組件序列化導致的性能瓶頸，則可嘗試減少腳本中的序列化資訊；
4、如果是建構式的執行導致的性能瓶頸，一般只能在策略上進行規避，比如降低 Instantiate 的呼叫頻率等，
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