【技术干货】深入浅出Unity内存泄漏
本文通过对内存泄漏（what）及其危害性（why）的介绍，引出在Unity环境下定位和修复内存泄漏的方法和工具（how），希望能够给想要了解这方面知识的童鞋以一点帮助。最后提出了一些避免泄漏的方法与建议。
内存泄漏及其危害
相信各位程序猿们或多或少都会听到过内存泄漏这个名词，但是对于一些新手猿来说，或许不是很了解。内存泄漏？是内存漏出来了么？和霸气侧漏一样么？让我们先来看一下wikipedia的定义：
看了一遍冗长的定义，或许各位猿们心中就是这样
内存泄漏，可以通俗解释为“借银行钱不还”（看来和霸气侧漏还不太一样嘛
如果你总是贷款而不还钱，那么银行里的钱就越来越少，最终导致其他人要借钱时，就无钱可借了。现实生活中，银行为了避免无钱可接，就会把总是借钱不还的人拉入黑名单，不再借他钱；而操作系统则更加凶残，他会直接“做了你”，操作系统将会直接kill掉应用程序。由此可以看出，内存泄漏的危害性与严重性，如果持续泄漏，将因内存占用过大而导致应用崩溃。当然泄漏还有其他的危害，例如内存被无用对象占用，导致接下来的内存分配需要更高的时间成本，从而造成游戏的卡顿等等。
乃伊=把他，组特==作掉，出自周立波的笑侃上海30周年海派亲口
Unity中的内存泄漏
在对内存泄漏有一个基本印象之后，我们再来看一下在特定环境——Unity下的内存泄漏。大家都知道，游戏程序由代码和资源两部分组成，Unity下的内存泄漏也主要分为代码侧的泄漏和资源侧的泄漏，当然，资源侧的泄漏也是因为在代码中对资源的不合理引用引起的。
l 代码中的泄漏 –Mono内存泄漏
熟悉Unity的猿类们应该都知道，Unity是使用基于Mono的C#（当然还有其他脚本语言，不过使用的人似乎很少，在此不做讨论）作为脚本语言，它是基于Garbage Collection（以下简称GC）机制的内存托管语言。那么既然是内存托管了，为什么还会存在内存泄漏呢？因为GC本身并不是万能的，GC能做的是通过一定的算法找到“垃圾”，并且自动将“垃圾”占用的内存回收。那么什么是垃圾呢？
定义还是过于冗长，我们来联想一下生活中，我们一般把没有利用价值的东西，称为垃圾，也就是没有用的东西，就是垃圾。在GC的世界中，也是一样的，没有引用的东西，就是“垃圾”。因为没有引用了，就意味着对于其他任何对象而言，都认为目标对象对我已经没有利用价值了，那它就是“垃圾”了。根据GC的机制，其占用的内存就会被回收。
基于以上的知识，我们很容易就可以想到为什么在托管内存的环境下，还是会出现内存泄漏了。这就像现实生活中的宅男宅女，吃了泡面总是忘记把盒子扔到门外的垃圾箱里；从计算机的角度来说，则是，在某对象超出其作用域时，我们 “忘记”清除对该无用对象的引用了。
说到这，有的同学可能会有疑问：我每次在代码中申请的内存都非常小，少则几B，多则几十K，现在设备的内存都比较大（几百M还是有的吧），即使泄漏会产生什么大影响么？
首先，水滴石穿的典故相信大家都知道，实际代码中，并非只有显示调用new才会分配内存，很多隐式的分配是不容易被发现的，例如产生一个List来存储数据，缓存了服务器下发的一份配置，产生一个字符串等等，这些操作都会产生内存的分配。你分配几十K，他分配几十K，一会儿内存就没了。
其次，有一点需要说明的是，在Unity环境下，Mono堆内存的占用，是只会增加不会减少的。具体来说，可以将Mono堆，理解为一个内存池，每次Mono内存的申请，都会在池内进行分配；释放的时候，也是归还给池，而不会归还给操作系统。如果某次分配，发现池内内存不够了，则会对池进行扩建——向操作系统申请更多的内存扩大池以满足该次的内存分配。需要注意的是，每次对池的扩建，都是一次较大的内存分配，每次扩建，都会将池扩大6-10M左右（此处无官方数据，是观察所得）。
上图是某游戏经过Cube测试的结果，可以看到Mono堆（图中黑线）内存已经达到70M+。
由此可知，Mono内存泄漏是Unity游戏开发中需要特别重视的部分。
l 资源中的泄漏 –Native内存泄漏
资源泄漏，顾名思义，是指将资源加载之后占有了内存，但是在资源不用之后，没有将资源卸载导致内存的无谓占用。
同样的，在讨论资源内存泄漏的原因之前，我们先来看一下Unity的资源管理与回收方式。为什么要将资源内存和代码内存分开讨论，也是因为其内存管理方式存在不同的原因。
上文中说的代码分配的内存，是通过Mono虚拟机，分配在Mono堆内存上的，其内存占用量一般较小，主要目的是程序猿在处理程序逻辑时使用；而Unity的资源，是通过Unity的C++层，分配在Native堆内存上的那部分内存。举个简单的例子，通过UnityEngine命名空间中的接口分配的内存，将会通过Unity分配在Native堆；通过System命名空间中的接口分配的内存，将会通过Mono Runtime分配在Mono堆。
了解了分配与管理方式的区别，我们再来看看回收的方式。如上文所说，Mono内存是通过GC来回收的，而Unity也提供了一种类似的方式来回收内存。不同的是，Unity的内存回收是需要主动触发的。就好比说，我们把垃圾扔在门口的垃圾桶里，GC是每天来看一次，有垃圾就收走；而Unity则需要你打个电话给它，通知它有垃圾要回收，它才会来。主动调用的接口是
基于上述基础知识，我们再来看一下为什么会有资源的泄漏。首先和代码侧的泄漏一样，由于“存在该释放却没有释放的错误引用”，导致回收机制认为目标对象不是“垃圾”，以至于不能被回收，这也是最常见的一种情况。
针对资源，还有一种典型的泄漏情况。由于资源卸载是主动触发的，那么清除对资源引用的时机就显得尤为重要。现在游戏的逻辑趋于复杂化，同时如果有新成员加入项目组，也未必能够清楚地了解所有资源管理的细节，如果“在触发了资源卸载之后，才清除对资源引用”，同样也会出现内存泄漏了。
赶上了资源回 收错过了资源回收
还有一种资源上的泄漏，是因为Unity的一些接口在调用时会产生一份拷贝（例如Renderer.Material参考https://docs.unity3d.com/ScriptReference/Renderer-material.html），如果在使用上不注意的话，运行时会产生较多的资源拷贝，造成内存的无端浪费。但是此类内存拷贝一般量较少，修复起来也比较简单，这里不做大篇幅的介绍。
修复内存泄漏
根据上文描述，我们知道只要在回收到来之前，将引用解开就可以避免内存泄漏了，似乎是个很简单的问题。但是由于实际项目的逻辑复杂度往往超出想象，引用关系也不是简单的一层两层（有时候往往会多达十几层，甚至数十层才连接到最终的引用对象），并且可能存在交叉引用、环状引用等复杂情况，单纯从代码review的角度，是很难正确地解开引用的。如何查找导致泄漏的引用，是修复泄漏的难点和重点，也是本文主要想介绍的部分，下面就针对如何查找引用介绍几款工具。至于时序问题，比较简单，在此不做赘述。
l New Memory Profiler For Unity5
Unity的MemoryProfiler一直就是一个被用户诟病的地方，对于内存的使用量，被谁使用等信息，没有很好的反映。Unity5作为最新一代的Unity产品，对于这个弱点进行了一些补强，推出了新一代的内存分析工具，较好地解决了上述问题。但是没有提供两次（或多次）内存快照的比较功能，这点比较遗憾。
注：内存快照比较是寻找内存泄漏的常用手段，将两次内存的状态截取出来，进行比较，可以清楚地发现内存的变化，寻找内存的增量与泄漏点。一般会在游戏进关前以及出关后做两次dump，其中新增的内存分配，可以视为泄漏。
由于是Unity官方的工具，网上有比较详细的使用教程，在此不加赘述，可以参考下列链接或Google:
Unity-Technologies MemoryProfiler
memoryprofiler intro
由于Unity5普及度及稳定性还有待提升，公司内普遍还是4.x的环境，那么上述的新工具就不适用了。有的同学说，升级一个5的工程来做Memory Profile嘛，这个当然也可以，不过Unity5对于4的兼容性不太好，升级过程中需要修改不少东西，维护两个工程也是比较麻烦的事。
那么，下面就给出两个在Unity4环境下也可以使用的泄漏追踪工具。
l Mono内存的放大镜——Unity Cube
Unity Cube是公司研发部开发的，针对Unity项目的性能指标收集工具，通过Cube可以较方便地获取到游戏的各项性能指标，为性能优化提供了方向。同时Cube也是游戏性能一个很好的衡量工具。Cube的使用可联系官方同学，下载地址http://wetest.qq.com/cube/?from=ads_mail（我真的不是在做广告
这里我们使用“Mono内存快照获取和对比”功能。该功能可以允许用户抓取某一时刻的Mono内存状态，并且提供不同时刻内存状态的比较，快速定位到新增的内存分配。
鉴于Cube官方已经给出了详细的使用说明，就不再赘述数据的抓取过程。这里简单聊一下如何通过Cube抓取的数据更好地追踪和解决问题。
如下图所示，假设我们已经抓取了两次数据（snapshot1& snapshot2），并且进行比较，得到两次内存快照之间新增的分配数据。
比较之后得到如下图所示的一系列数据，总结来说，就是在某个堆栈，分配了某个类型的对象，占用xx内存。这样的数据会有成千上万条（上文所说，代码中的内存分配，是非常细碎，并且数量极多的，在这里得到了验证），并且其中有很多堆栈是重复的，因为每一次的内存分配（即使是同一处位置产生的分配），都会产生一条记录。无序的数据影响了我们对数据的处理，这里我们对数据做一些分析整理。
我们举一些简单的例子来说明处理的过程。
每一条记录，都是经过一系列的函数调用（堆栈），最终分配了一些内存，用图形化的方式表示为：
让我们多加一些数据：
通过对图的观察，我们发现可以把上述离散的图整理成一颗树：
将所有数据都做同样的归类处理之后，可以得到一颗或多颗这样的分配树。这么做的好处是：
1、 根据函数，可以将内存的分配做一个模块的划分，快速定位到相关的模块
2、 可以清晰地看到每一层函数的分配总量（如A函数总共分配4096+20+4096B），可以根据占用内存的多少决定修复的优先级
将对比之后的新增项一一清理之后，就可以基本清除Mono内存的多余分配和泄漏了。
l 顺藤摸瓜——LeakParser
因为Leak Parser只是一个引用的查找工具，它并不能像Cube一样定位泄漏（即Leak Parser不能找到哪些资源泄漏了，而Cube可以找到那些泄漏的Mono对象），在介绍Leak Parser以及如何用它查找资源引用之前，我们需要先了解一下如何在Unity中定位资源泄漏。
我们需要使用Unity自带的Memory Profiler（注意不是上文说的Unity5的新Profiler，是老的残疾版Profiler）。举个简单的例子，在Unity编辑器环境下运行游戏工程，经过“大厅”页面，进入到“单局”。此时打开Unity Profiler，切换到Memory并做一次内存采样（具体请参考https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerMemory.html，不赘述）。在采样的结果中（其中包含采样时刻内存中所有的资源），点开Assets->Texture2D，如果其中可以看到有“大厅”UI使用的贴图（如下图），那么我们可以定义这张UI贴图，属于资源上的泄漏。
为什么说这种情况就属于资源泄漏呢，因为这张UI贴图，是在“大厅”时申请的，但是在“单局”时，它已经不被需要了，可是它还在内存中。这种在不需要的时候，却还存在的内存占用，就是上文我们定义的内存泄漏。
那么在平时项目中，我们如何找到这些泄漏的资源呢？
最直观的方法，当然也是最笨的方法，就是在每次游戏状态切换的时候，做一次内存采样，并且将内存中的资源一一点开查看，判断它是否是当前游戏状态真正需要的。这种方法最大的问题，就是耗时耗力，资源数量太多眼睛容易看花看漏。
这里介绍两种讨巧的方法：
1、通过资源名来识别。即在美术资源（如贴图、材质）命名的时候，就将其所属的游戏状态放在文件名中，如某贴图叫做BG.png，在大厅中使用，则修改为OG_BG.png（OG = OutGame）。这样在一坨IG（IG=InGame）资源里面，混入了一个OG，可以很容易地识别出来，也方便利用程序来识别。这么做还有一个好处，可以强化美术对资源生命周期的认识，在制作资源，特别是规划UI图集时，可以有一个指导意义。
2、通过Unity提供的接口
结合上述的方法与思路，应该可以轻松找到泄漏的资源了。
此时我们再回头看一下Unity Profiler，其实Unity提供了资源索引的查找功能，只不过该功能是以一个树形结构的文本来展示的（如下图）。上文曾提到过，Unity内部的引用关系往往是非常复杂的，可能需要通过十几甚至几十层的引用，才能找到最终的引用者，并且引用关系错综复杂，形成一张庞大的图，此时光靠展开树形结构来查找，几乎是不可能的事了。
http://pub.code.oa.com/project/home?projectName=LeakParser&comeFrom=task_cc_weekly_project_20160713）。Leak Parser是我们项目组的xugong同学“篡改”了Mono代码之后，Dump出资源的引用关系，并通过画图库，将引用关系图表化，以方便引用关系的查找。
简单介绍一下为什么在Mono层可以Dump出引用关系。因为每一个资源的Native对象（可以认为是Unity在C++层分配的对象），在Mono层都有一个壳对象；我们平时在C#里对对象的操作，都是在壳对象上完成的。例如Mesh.GetTriangles()，我们其实是调用了壳对象Mesh的GetTriangles接口，而实际的工作，则是GetTriangles调用Unity底层的Native对象对应的NativeGetTriangles（这名字是我瞎掰的，不是真的叫这个名字，这么写是为了方便理解）来完成的。更重要的是，我们所关注的引用关系，其实都是Mono层壳对象之间的引用关系（也可以理解为是逻辑层的引用关系，逻辑层是C#实现的，逻辑层不能跳过接口，直接引用引擎层的对象），查找引用，重点也就是关注这一部分。下图展示了一个角色（Player）对资源的引用关系。
关于如何使用Leak Parser获取泄漏对象的引用关系图，这里不加赘述，组件里已经有使用文档。这里简单介绍一下如何使用得出的引用关系图顺藤摸瓜查找泄漏的源头。
我们来看一个比较简单的引用关系图，如下图所示，图中红色对象，表示泄漏的对象，我们可以看到在图的左下角，就是我们的目标对象，我们沿着目标的引用关系向上回溯，可以看到最终是被一个粉色对象——static的ObjPool勾住了引用，沿途的引用路径上，我们都可以看到是被哪一个变量引用。这时我们可以定位到，是pool里面一个Buffer对象没有被释放，导致其使用的material也没有被释放，产生资源泄漏。
其实在Unity的实际项目中，大多数的泄漏，都是因为static导致的。我们在做需求的时候，因为static用起来方便，可以跨过实例的束缚，快速地保存、获取数据；但是用完了之后，就忘记顺手清空static引用了。因为static的作用域是全局，回收机制都会把它当做是“非垃圾”来对待，那么相关的对象就不会被销毁了。
当然，上面这张图属于比较简单的引用关系，当引用关系非常复杂的时候（如左下图，其实这只是一般复杂，我们遇到的最复杂情况，需要好几个屏幕才能显示下所有的引用关系），就需要尽可能地排除无关引用关系的影响（如右下图）。当然Leak Parser也提供了接口，可以屏蔽掉一些无关的引用不显示在图上，需要在绘图前传入作为绘图参数，在工具里有具体描述，这里不赘述。
说完了如何修复内存泄漏，我还想往下多讲一步，只要我们在平时开发的过程多做思考，防微杜渐，内存泄漏是完全可以避免的。相对于等泄漏发生了再回头来追查，平时多花点时间清理“垃圾”反而是更加高效的做法。
落地到平时的开发流程中，在这里提出几点建议，欢迎各位大牛补充：
1） 在架构上，多添加析构的abstract接口，提醒团队成员，要注意清理自己产生的“垃圾”。
2） 严格控制static的使用，非必要的地方禁止使用static。
3） 强化生命周期的概念，无论是代码对象还是资源，都有它存在的生命周期，在生命周期结束后就要被释放。如果可能，需要在功能设计文档中对生命周期加以描述。
相信大家出门旅游，都有看过下图类似的标语，作为一名合格的程序猿，也应该能够处理好代码中的“垃圾”，不要让我们的游戏成为一个“垃圾场”。
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