最新 Cocos 机型性能适配方案上线！轻松兼顾画面质量与流畅度

先看看这个 Cocos 机型性能适配方案：BenchMark 性能检测的效果预览。

该方案支持手机性能检测与手机性能适配，为高中低档机型提供兼顾质量与流畅的运行方案。在游戏加载过程中，程序会根据 GPU 型号和屏幕分辨率等，决定画质和适配方案，玩家也可以在项目中实时切换方案。

在介绍具体实现方式前，先来讨论一下：我们为什么要做手机性能检测？

从上面的预览可以看到，在高中低3档设置上，手机的画质有截然不同的表现。随着手机行业的发展，手机的性能越来越高，从2016年的骁龙820到2022年的骁龙8Gen，手机的性能提升了近6倍不止。

可这是不是意味着在 3D 游戏赛道，我们可以尽情地去卷游戏画质呢？

答案是存在疑问的。

根据去年底 Android Studio 最新公布的安卓设备份额报告可以看出，目前安卓4.0~安卓9.0依然有着不小的用户存量。

毫无疑问，我们的游戏必须考虑到高中低端机型的用户，给最广大玩家带去更好的游戏体验。所以在机型适配上，我们要尽量实现 T 型适配：针对高端机型，提供高品质高画质内容；针对中低端机型，要向下兼容，确保运行流畅。

那么，如何在 Cocos Creator 上做机型适配呢？

首先，考虑到当前小游戏平台内存和性能的局限性，我们放弃了实时检测。其次，目前大部分主流机型的测试报告都可以从 GFXBench 官网（https://gfxbench.com）上拿到，所以本次的方案是通过对比法，获取手机的 FPS 跑分报告，并做出相应的适配方案。

第一步，通过 pipelineSceneData 拿到 GPU 型号。

第二步 ，用手机的 GPU 信息，加上手机分辨率的长乘宽的结果去和 GFXBench 的数据库进行对比（这里我们使用了第三方的地址 https://unpkg.com/browse/detect-gpu@4.0.14/dist/benchmarks/ 的数据缓存，建议把这些 JSON 保存在自己的 CDN，或者把手机的 JSON 信息保存在本地做解析）。

如果拿到了手机的 FPS 跑分信息，就可以通过提前定义好的适配等级（0-4，共5级）来获取手机表现。

如果没有拿到 GPU 信息或 GFXBench 里匹配的数据样本，则通过手机的长宽信息进行判定（准确率略低），这个算法主要是基于全屏屏手机屏幕的价位决定的。

到此，我们就成功拿到了手机的性能评级，接着就可以根据性能评级去做高低端机型优化啦。

Cocos 性能消耗主要在三个方面：逻辑开销、物理开销、渲染开销。我们根据手机的性能评级分别进行以上3点的优化。

通过阅读引擎源码（感谢社区小伙伴 xzben 教我阅读）可以发现，game.frameRate=30 时候，代码层在 _updateCallback 有做跳帧处理，针对动画和物理的设置物理的线性速度都会有影响，通过设置 frameRate=30 可以很有效地提升低端机性能。

    private _updateCallback () {
        const director = legacyCC.director;
        let callback;
        if (!JSB && !RUNTIME_BASED && this._frameRate === 30) {
            let skip = true;
            callback = (time: number) => {
                this._intervalId = window.rAF(this._frameCB);
                skip = !skip;
                if (skip) {
                    return;
                }
                director.tick(this._calculateDT(time));
            };
        } else {
            callback = (time: number) => {
                director.tick(this._calculateDT(time));
                this._intervalId = window.rAF(this._frameCB);
            };
        }
        this._frameCB = callback;
    }

这里针对渲染开销做了4层优化：

具体对比下几个设置的差异。超高档开启了 IBL，因此使用 PBR 材质的模型有受环境光影响；同时阴影贴图大小设置为了1024，阴影细节的表现会更细腻。

中档关闭了阴影，整个画面的立体感下降了不少，老美人鱼显得更加沧桑；同时全局做了降帧处理，frameRate 设置成了30，乌鸦和虎鲸的动画会有一点生硬。

低档关闭了全局阴影，水面材质切换到了 Unlit 无光照材质，同时暂停了粒子特效模拟的 God Ray，画面的层次和细节又少了一点点。

此外，低档中背后的4根封印石柱设置了 LOD Mesh，相比中档减少了55000左右的三角形个数，但是在视觉上的差异却不大，这里的 LOD 并没有做视距上的控制（to-do)。

此处创建 LOD Mesh 也比较简单，复制一份 Mesh，直接通过自带的 Mesh 压缩即可。

在实际应用场景中，通常会把复杂 Mesh 根据离摄像头的距离或适配方案的设置，做 LOD 的降级。如下图的树，最低档的 LOD 开销只有最高档的三分一不到。

LOD 方案在草面设置就更暴力一点，近处的是几何体，中景用的面片插片，到了远景直接用一个面片躺平了。

最低档会关闭 FOG 雾效，同时关闭天空盒和画面抗锯齿。

Q：为什么部分手机浏览器上分辨率数据不准？

A：以三星 S21 为例，使用数据库没用的 adreno 660 GPU，这时候请求了分辨率判断，三星在省电模式下，分辨率会改为 720P，这时候判定就会失误。

Q2：UNPKG - detect-gpu 里的 JSON 数据体积很大，会不会影响加载？

A ：这里只会下载对应的 GPU 数据，对速度和域名有要求的项目（比如微信），可以把这些 CDN 加载本地，对于统计到没有 GPU，可以下载 BenchMark 跑分后加入到 JSON 当中。

部分对加载速度要求很严的项目，也可以把这部分逻辑上传到服务器，前端只负责获取 GPU 和分辨率信息。

Q3：为什么检测出来的 GPU 信息好长，没有正确返回？

A：这个 BenchMark 信息是外网的，弱网环境下可能会请求不到，建议放在自己的 CDN 或者本地。

本方案将持续更新维护，未来计划：

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