Defold 性能分析与调试工具链

1. 定义目标帧率 → 60fps = 16.6ms/帧
2. 用 Profiler 看各模块耗时占比
3. 找出占比最大的「大头」
4. 针对大头做优化
5. 验证优化效果再循环

+----------------------------------+
| Frame: 16.2ms | FPS: 61          |
+----------------------------------+
| Script:  5.1ms (31%)             |
| Render:  4.8ms (30%)             |
| Game Object: 2.3ms (14%)         |
| Physics: 1.9ms (12%)             |
| Sound:   0.8ms (5%)              |
| Other:   1.3ms (8%)              |
+----------------------------------+

-- 手动标记代码段的耗时
function update(self, dt)
    profiler.scope_begin("ai_update")
    update_all_enemies(self)
    profiler.scope_end()

    profiler.scope_begin("collision_check")
    check_collisions(self)
    profiler.scope_end()
end

local profiler = require("profiler")

profiler.enable_ui(true)   -- 启用/禁用内置 Profiler UI
profiler.set_cpu_profile_interval(0.1)   -- CPU 采样间隔（秒）

-- 内存快照
local mem = profiler.get_memory_usage()
print("Lua 内存:", mem / 1024, "KB")

1. 按 F6 打开 Profiler
2. 看 "Render" 行 → 展开后看 "Draw Calls"
3. 目标：同图集精灵尽量合并 → Draw Call ≈ 图层数

来源                    说明
========================
Sprite                  每个来自不同图集的 Sprite = +1
text/label              每个 Label = +1（动态文字无法合并）
Tilemap                 Tile 层数决定
GUI                     每个 GUI box/node
Particle emitter        每帧独立的粒子系统
Dynamic texture         动态纹理切换 = +1

function update(self, dt)
    -- 获取当前帧的 Render 数据（部分版本支持）
    local stats = render.get_stats()
    if stats then
        print("Draw Calls:", stats.draw_calls)
        print("Triangles:", stats.triangles)
    end
end

function check_draw_call_reduction(self)
    -- 优化前：
    -- 100 个来自不同图集的精灵 → 100 Draw Call
    -- 优化后：
    -- 100 个来自同一图集的精灵 → 1 Draw Call
    print("将多个小图合并到一个图集（Atlas），可减少 Draw Call")
end

1. 创建 table/string → 分配内存
2. 引用计数归零 → GC 标记回收
3. GC 步进频率可配（collectgarbage("setpause")）
4. 泄漏 = 对象不再使用但被意外引用 → GC 无法回收

function update(self, dt)
    self.mem_check_timer = (self.mem_check_timer or 0) + dt
    if self.mem_check_timer >= 5 then
        self.mem_check_timer = 0
        local kb = collectgarbage("count")
        print("Lua 内存:", math.floor(kb), "KB")
        print("Lua 内存:", math.floor(kb/1024), "MB")
    end
end

-- 技巧 1：强制 GC 前后对比
function force_gc_and_check()
    local before = collectgarbage("count")
    collectgarbage("collect")
    local after = collectgarbage("count")
    print("回收前:", before, "KB, 回收后:", after, "KB")
    print("本次回收:", math.floor(before - after), "KB")
end

-- 技巧 2：追踪 table 增长
function track_table_growth(name, t)
    local count = 0
    for _ in pairs(t) do count = count + 1 end
    print("Table [" .. name .. "] 大小:", count)
end

-- 技巧 3：弱引用表检测泄漏
local weak_cache = setmetatable({}, { __mode = "v" })
-- 放入 weak_cache 的对象会在不再需要时被 GC 自动清除
-- 如果对象没有从 weak_cache 消失 → 说明被其他地方强引用

local msg_counter = 0

-- 包装 msg.post 做计数
function tracked_post(url, message_id, message)
    msg_counter = msg_counter + 1
    msg.post(url, message_id, message)
end

function update(self, dt)
    msg_counter = 0
    -- 业务逻辑结束后
    print("本帧消息数:", msg_counter)
end

-- 差量消息：只发变化的数据
function update(self, dt)
    -- 不优：每帧发完整位置
    -- msg.post("/camera", "set_pos", { x = pos.x, y = pos.y })

    -- 优化：只在变化时发
    if vmath.length_sqr(self.last_pos - self.pos) > 1 then
        self.last_pos = self.pos
        msg.post("/camera", "set_pos", self.pos)
    end
end

1. 编译游戏（Bundle/Build）
2. 启动游戏后，在终端看到：
   INFO:PROFILER: Profiler started on port 8001
3. 浏览器访问：http://localhost:8001
4. 看到实时帧时间、Draw Call、内存等图表

[profiler]
tracking_level = 2      ; 0=关闭, 1=精简, 2=完整
waiting_message = 120   ; 等待 Web Profiler 连接的超时（秒）
port = 8001             ; 默认端口

+------------------------------------------------+
| Charts: Frame Time | FPS | Draw Calls | Memory |
+------------------------------------------------+
| Modules (按耗时排序):                          |
|   Script: ████████████  12.3ms                 |
|   Render: ██████████    10.1ms                 |
|   Physics: ████          4.2ms                 |
+------------------------------------------------+
| 可点击展开每个模块的详细调用栈                 |
+------------------------------------------------+

场景 1：iOS 真机测试
→ 手机连同一 WiFi，访问手机 IP:profiler_port
→ 不用连 Xcode 就能看到性能数据

场景 2：QA 测试收集数据
→ 让 QA 打开 Web Profiler 页面
→ 截图保存 Frame Time 走势图
→ 开发按需优化

Project → Bundle → HTML5 Application
→ 输出目录包含 index.html + 游戏数据
→ 用 `python -m http.server` 或 `npx serve` 本地启动

1. F12 打开 DevTools
2. Sources 标签页 → 找到 `*.lua` 文件
3. 在 Lua 脚本行号旁点击设置断点
4. 触发对应逻辑 → 断点暂停，可查看变量

-- Lua 中 print → 浏览器 console
function update(self, dt)
    print("Frame delta:", dt)
    pprint(self)   -- 漂亮打印 table
end

-- 自定义日志级别
local LOG_LEVEL = { DEBUG = 1, INFO = 2, WARN = 3, ERROR = 4 }
local current_level = LOG_LEVEL.DEBUG

function log(level, msg, ...)
    if level >= current_level then
        print(string.format(msg, ...))
    end
end

-- 使用
log(LOG_LEVEL.DEBUG, "Player pos: %s", tostring(self.pos))
log(LOG_LEVEL.ERROR, "Failed to load level: %s", err)

function assert_not_nil(value, name)
    if value == nil then
        error("Assertion failed: " .. name .. " is nil")
    end
end

-- 使用
function init(self)
    assert_not_nil(self.hp, "self.hp")
    assert_not_nil(self.speed, "self.speed")
end

; game.project — 开发模式
[project]
developer_mode = 1

[bootstrap]
debug_logging = 1

// .vscode/launch.json
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "lua",
            "request": "attach",
            "name": "Attach to Defold",
            "host": "localhost",
            "port": 5678
        }
    ]
}

-- ======================================
-- 完整可运行示例：Profiler + 调试 + 内存监控
-- 放入 debug_manager.script
-- ======================================

function init(self)
    -- 初始化统计
    self.frame_count = 0
    self.mem_samples = {}
    self.msg_count = 0
    self.last_mem = collectgarbage("count")

    -- 启用内置 Profiler UI
    local ok, profiler = pcall(require, "profiler")
    if ok then
        profiler.enable_ui(true)
        print("[init] Profiler UI 已启用")
    else
        print("[init] profiler 模块不可用")
    end

    print("[init] Debug Manager 初始化完成")
end

function update(self, dt)
    self.frame_count = self.frame_count + 1
    self.msg_count = 0   -- 每帧重置消息计数

    -- 每 60 帧采样一次内存（约 1 秒 @60fps）
    if self.frame_count % 60 == 0 then
        local mem_kb = collectgarbage("count")
        local diff = mem_kb - self.last_mem
        self.last_mem = mem_kb

        table.insert(self.mem_samples, mem_kb)
        if #self.mem_samples > 20 then
            table.remove(self.mem_samples, 1)
        end

        print(string.format(
            "[mem] Lua: %.1f KB | 变化: %+.1f KB | 帧: %d",
            mem_kb, diff, self.frame_count
        ))

        -- 如果内存持续增长超过阈值，报警
        if #self.mem_samples >= 10 then
            local trend = self.mem_samples[#self.mem_samples] - self.mem_samples[1]
            if trend > 500 then
                print("[WARN] 内存持续增长! 趋势:", trend, "KB/10s")
            end
        end
    end
end

-- 包装 msg.post 做消息计数
function tracked_post(self, url, message_id, message)
    self.msg_count = self.msg_count + 1
    msg.post(url, message_id, message)
end

function on_message(self, message_id, message, sender)
    if message_id == hash("track_post") then
        tracked_post(self, message.url, message.id, message.payload)
    elseif message_id == hash("force_gc") then
        local before = collectgarbage("count")
        collectgarbage("collect")
        local after = collectgarbage("count")
        print(string.format(
            "[gc] 回收前: %.1f KB, 回收后: %.1f KB, 释放: %.1f KB",
            before, after, before - after
        ))
    elseif message_id == hash("dump_stats") then
        print("=" .. string.rep("=", 40))
        print("[dump] 运行统计:")
        print("  总帧数:", self.frame_count)
        print("  消息量:", self.msg_count, "/ 当前帧")
        print("  当前 Lua 内存:", math.floor(collectgarbage("count")), "KB")
        print("=" .. string.rep("=", 40))
    end
end

function final(self)
    print("[final] Debug Manager 退出，总帧数:", self.frame_count)
end