更宏大的战斗场面，一直是很多传统MMO和SLG产品开发者追求的目标。

千人同屏，则是这个目标的缩影。例如下面视频中，腾讯《重返帝国》在复原大规模战争场面、拉高游戏策略爽度同时，也在思考如何向下兼容，从而保证玩家们战斗时的流畅体验。

比如最近，腾讯天美T2工作室户端组主程序肖健，以及引擎负责人侯仓健在全球游戏开发者大会（GDC）上，分享了使用Unity DOTS技术在《重返帝国》实现「千人同屏实时战斗」的相关思考和实践经验。

GDC对于非赞助类主题演讲的要求一向比较苛刻，往往会提前半年面向全球游戏开发者征集提案，由组委会层层筛选评比最终确认。包括重返帝国这一技术分享在内，腾讯天美工作室群在此次GDC共入围了4项非赞助主题演讲，意味着天美在游戏领域的多项技术探索获得了行业的广泛认可。

演讲重点内容如下：

《重返帝国》是一款全3D的SLG手游，游戏场景规模宏大，经常会出现超过1000个士兵一起战斗的场景。

在有限的移动设备性能上，如何同时兼顾性能与品质？团队在尝试过C#、C++以及DOTS等多种技术方案的选型与研究后，最终选择了Unity DOTS。

Unity DOTS对于团队可以说是一次敢为人先的选择，当时市面上并没有比较知名的使用这项技术的游戏项目，所以这项技术最后呈现出来的效果其实是没有太多参考的。

01 实战分享

团队一方面与Unity官方保持密切的合作与交流，另一方面经过多次的技术迭代与优化，最终在《重返帝国》项目上取得了很好的实践效果，在移动设备上为玩家呈现了极高品质的视觉效果。同时团队也积累了一套行之有效的方法论，以下总结了几点分享给大家。

1.Job数据依赖分析与优化，提升整个系统的并发性

2.将部分ECS System的Job与非ECS逻辑并行，充分发挥多核

3.逻辑数据显示分离，提升chunk内存利用率，减少资源加载带来的卡顿

4.针对System进行逻辑降频，保证效果同时也提升性能

当我们完成了整体的框架设计和核心的实现后，在进行性能分析的时候发现Job的并发性并不高，且worker存在大量的idle状态，导致系统的整体耗时偏高。

为此，我们专门开发了静态分析工具辅助我们找出System之间的读写冲突与依赖，通过数据拆分、数据备份来解决冲突，让耗时较高的Job能够并行。

数据依赖静态分析工具

数据拆分解决写入冲突

数据备份解决读写冲突

基于工具的分析，我们不断的细化和调整，解决了数据的冲突依赖，显著提高了Job的并发性，最终达到了我们相对满意的并行效果。

数据依赖优化后Job的并发执行

之后，我们还将System按照功能进一步的细化拆分，把一部分Job的执行提前到与非ECS代码逻辑并行，进一步从整体上提高了我们的游戏帧率。

ECS Job与非ECS逻辑并行

在进行了Job并行性优化之后，我们发现在大地图上拖动时存在由于Entity资源同步加载导致的一些耗时峰刺，这对玩家来说是体验上的损失。

所以我们针对Entity，使用逻辑与显示分离，一方面让资源可以异步加载减少卡顿，另一方面也提升了单个chunk的内存利用率减少CPU的cache missing。

逻辑显示分离-资源异步加载

最后，我们在不影响效果的前提下，针对部分System进行逻辑降频与错帧（如移动逻辑计算相关的System降到12帧、耗时较高的MoveJob与AnimatorJob错帧执行），让整体的耗时更加平滑，并且有效的降低了游戏的功耗。

02 性能优化

当时我们使用的是 Unity2019版本，Hybrid Render V1 版本，为了能更顺利的将DOTS适配到我们的项目中，我们也在原始框架的基础上，在资产与渲染方面也进行了大量的按需开发。

我们在接入 DOTS 技术栈时，主要面临了以下3个问题：

1.资源兼容性：因为在接入时已经处于项目中期，很多游戏资产及对应的生产流水线已经成型，所以如何将已有游戏资产转变成可在 DOTS 技术栈中运行的资产，是我们需要解决的问题。

2.逻辑阶段的基础开销过大：可能会导致千人同屏场景出现时出现卡顿。

3.渲染阶段无法修改自定义的材质属性：因为我们对于战斗场景的还原重度依赖 GPU Instancing 技术，所以需要很多自定义的材质属性可以在运行时被复写。

于是，我们针对以上问题逐个研究核心痛点，找到了适合我们项目的解决方案。

在资源兼容性方面，在综合评估了各种方案之后，我们决定实现一套自己的序列化和反序列化流程。

我们的方案分为离线和运行时两个阶段：

离线时，我们将游戏中各类资产对应的prefab拆分成二进制文件和引用到的资源文件；

运行时，我们创建了一个“deserialize world”，用来把离线时生成的二进制文件和资源文件反序列化，生成entity。

当entity生成好后，我们再把它们移入default world进行运行。这样我们既可以在资产制作阶段使用我们熟悉的prefab，也可以减少运行时的转换时间。

资产Entity实例化

对于HybridRenderV1在逻辑阶段的开销过大，我们定位到了核心的瓶颈是主线程阻塞。比如整个生成合批信息的过程都是放在主线程中进行的，这个过程有很大的优化空间。

我们的优化方向就是多线程化，充分利用移动端的多核优势。其实在生成合批信息时，不同的RenderMesh一定对应不同的batch，任务本身具有可多线程化的特性。

所以如下图所示，我们分配了一个较大的缓存数组，数组的大小与线程数量和RenderMesh数量相关。多个线程并行完成对含有RenderMesh的Chunk进行筛选，并填入缓存数组的指定位置。因为在缓存数组中，每个线程都有自己的写入空间，所以多线程并行时，不会产生数据写入冲突。

多线程RenderMesh Batch

我们还对游戏中LOD的结构进行了优化。我们游戏中的模型一般有4层LOD，在转换成entity后，将会有6个相关的entities生成。

过多的entity不仅浪费内存，同时也会导致很多冗余计算（比如同步位置信息），而根据LOD的特点，我们可以只记录单个LOD的信息，在渲染时按需替换成应当显示的LOD Mesh即可，这样我们就可以把原本的4个LOD网格当做一个单独的网格来对待。

同时，我们也将LOD Group节点和Root节点进行了合并，Entity的数量也从原来的6个下降到2个，性能也有了提升。

这种方式带来的一个额外好处是当我们更高层级的LOD还未加载完成或渲染压力过大时，我们可以只加载低层级的LOD模型来显示。

LOD结构优化

为了在C#中更改材质的Instance属性，我们定义一个和Instance属性完全匹配的IComponentData Struct，在数据对齐方面，我们遵循std140内存数据对齐原则。如下图所示

Instance属性对齐

在渲染运行时，我们根据entities的数量预先分配一块大的缓存，之后利用多线程把各个可见的entity的InstanceParam数据复制到Buffer中的指定位置。最后将整个缓存直接提交至GPU，我们就可以按照传统的GPU Instance方式来使用缓存中的数据了。

在有了RenderMesh上的材质信息和mesh数据之后，我们的InstanceBuffer也组织好了，这样通过调用Unity的DrawMeshInstanced接口就可以进行渲染了。

Instance Data Buffer

以上都是团队在实践中不断迭代总结出来的宝贵经验，希望能对那些同样想使用Unity DOTS技术的团队能有所启发。