基于猫佬wuduan Twomian面试的思考
2023-07-11 21:17:06
- 热更新支持：Lua作为脚本语言，可动态加载和修改代码，无需重新编译整个项目，尤其适合移动端（如iOS限制代码动态下发）。Mono虽支持热更新，但仅能生成32位包，不符合谷歌64位要求，而IL2CPP（Unity主流方案）需配合Lua实现灵活更新。
- 跨平台兼容性：Lua轻量且独立于平台，与C#（Unity主语言）互补，避免直接依赖平台特定的编译工具链。
- 性能与开发效率平衡：Lua执行效率接近原生代码，且语法简洁，适合快速迭代游戏逻辑（如活动系统、AI行为），减少C#的冗长代码。
- 按地址传递参数：两者均通过引用传递参数，允许方法修改调用方的变量值。
- 初始化差异：
ref：需调用前显式初始化变量（如int x = 0; Method(ref x);）。
out：无需初始化，但方法内必须赋值（如Method(out int y);），常用于返回多个值（但元组更现代）。
- 管理方式：
Native Memory：由开发者手动分配/释放（如C++的malloc/free），易内存泄漏。
Managed Memory：由CLR（如Unity的Mono/IL2CPP）自动垃圾回收（GC），开发者无需直接干预。
- 性能：
Native内存直接操作硬件，效率高但风险大。
Managed内存因GC暂停（STW）可能引发卡顿，但安全性高。
- 用途：
Native：高性能需求（如图形渲染、物理引擎）。
Managed：游戏逻辑、数据管理（如角色属性、任务系统）。
- 分代回收：Unity采用分代GC，将对象分为三代（0代新对象、1代短期存活、2代长期存活），优先回收高频创建的短期对象，减少STW时间。
- 增量式GC：Unity 2018+引入增量式GC，将回收任务分帧执行，避免单帧卡顿，但总耗时可能增加。
- 局限性：无法回收Native内存，需手动管理（如Destroy对象后调用Resources.UnloadUnusedAssets）。
- Visible Mask设置：
粒子组件启用Visible Mask并设为InsideMask。
添加空物体，挂载SpriteMask组件覆盖列表区域，调整Order in Layer控制渲染顺序。
- Shader裁剪：
传递列表的V4向量（如屏幕坐标）至Shader，用clip()函数丢弃区域外粒子。
- Mask组件（不推荐）：
直接使用Unity的Mask组件，但可能引发性能问题（如额外Draw Call）。
- 流程差异：
前向渲染：每个光源对每个物体逐个渲染，光源数量多时性能下降（O(n*m)，n物体，m光源）。
延迟渲染：先渲染几何信息（G-Buffer），再在屏幕空间合并光照，光源数量影响小（O(n+m)）。
- 适用场景：
前向：光源少、移动端（兼容性更好）。
延迟：复杂光照、PC/主机端（需支持MRT）。
- 顺序保证：为数据包添加序列号，接收方按序重组。
- 丢包重传：设置超时重传机制（如Go-Back-N或Selective Repeat）。
- 拥塞控制：动态调整发送速率（如基于RTT和丢包率）。
- 校验和：验证数据完整性，丢弃损坏包。
- 状态同步：服务器定期广播全量状态（如MOBA游戏），客户端直接渲染，但带宽消耗大。
- 帧同步：客户端仅接收输入指令，本地模拟运行（如RTS游戏），需严格确定性逻辑。
- 插值/预测：客户端本地预测移动，服务器校正偏差（如FPS游戏），平衡实时性与流畅性。
- 分布式 vs 集中式：
Git：每个开发者拥有完整仓库副本，支持离线提交。
SVN：依赖中央服务器，需联网操作。
- 分支管理：
Git：分支创建/切换快（指针操作），合并冲突处理更灵活。
SVN：分支为服务器路径拷贝，操作较重。
- 性能：
Git：基于哈希的存储，克隆大型仓库慢但后续操作快。
SVN：线性历史，简单场景下可能更快。
- 指针操作：分支本质是指向提交（commit）的指针，切换分支仅需移动指针，无需复制文件。
- 全量数据存储：每个commit保存项目完整快照，应用指定commit到工作区时直接复制文件，无需diff计算差异。
- 数据结构选择：
有序集合（Sorted Set）：Redis的ZSET，按分数排序，支持高效范围查询（如ZREVRANGE rank 0 999）。
跳表/B+树：自实现时可选，支持O(log n)插入/查询。
- 分片与缓存：
按玩家ID分片存储，避免单节点瓶颈。
定期缓存前1000名至内存，减少数据库查询。
- 快速排序：选基准值分区，递归排序子数组。
- 归并排序：分治为子序列，合并有序结果。
- 栈（Stack）：先进后出（LIFO），符合UI层级返回逻辑（如Android返回栈）。
- A*：启发式搜索，适合静态地图（如网格寻路）。
- Dijkstra：无启发式，保证最短路径但效率低。
- NavMesh：Unity导航网格，动态避障优化。
- JPS（Jump Point Search）：网格地图优化，跳过冗余节点。
热门标签
