上一节我们已经讲到的在服务器端使用 Easy3dNav来进行 NavMesh 来做寻路 3D寻路系统NavMesh-服务端篇，但性能上能否更快一点呢？众所周知，C++ 版本的性能向来比JAVA版本要出色，所以我们尝试用JAVA调用JNI native 接口来提升寻路的性能。
如何使用JNI技术来实现，JAVA对C++的调用呢？具体可以参考JNI全流程实例使用总结 这篇文章，本篇文章只提供C++端的实现逻辑。
JAVA端
/** * 加载地图 * * @param navmeshId 寻路数据地图ID * @param content 地图文件的路径例 * @param length 数据长度 * @return navmeshId, 为0或负数表示加载失败，为正数表示加载成功，后续寻路时传入此id为参数 */ public native int load(int navmeshId, byte[] content, int length); /** * 寻路 * * @param navmeshId 寻路数据地图ID * @param start 起始点 * @param end 结束点 * @param extents 搜索范围 用于起点终点是阻挡时，可以找到范围内非阻挡点 * @return 返回路径点列表，注意，查找不到时，会返回空 */ public native float[] find(int navmeshId, float[] start, float[] end, float[] extents); /** * 找到目标点最近的静态可达点 * * @param navmeshId 寻路数据地图ID * @param point 参考点 * @param extents 搜索范围 用于起点终点是阻挡时，可以找到范围内非阻挡点 * @return 如果目标点可达，返回目标点即可， 如果搜索范围内没有，返回空 */ public native float[] findNearest(int navmeshId, float[] point, float[] extents); /** * 光线照射发，寻找可以支线通过的hit点，如果可通过则返回hit * * @param navmeshId 寻路数据地图ID * @param start 起始点 * @param end 结束点 * @param extents 搜索范围 用于起点终点是阻挡时，可以找到范围内非阻挡点 * @return 返回射线射过去遇到的第一个阻挡点，如果到终点都没有阻挡，返回终点 */ public native float[] raycast(int navmeshId, float[] start, float[] end, float[] extents);
C++ 端：
这里只展示寻路的API实现：
/** * 寻路 * * @param navmeshId 寻路数据地图ID * @param start 起始点 * @param end 结束点 * @param extents 搜索范围 用于起点终点是阻挡时，可以找到范围内非阻挡点 * @return 返回路径点列表，注意，查找不到时，会返回空 */ JNIEXPORT jfloatArray JNICALL Java_com_gamioo_ooxx_GamiooJNI_find(JNIEnv* env, jobject jobj, jint id, jfloatArray start, jfloatArray end, jfloatArray extent) { jfloatArray ret= env->NewFloatArray(0); float straightPath[MAX_POLYS * 3]; jfloat* startPos = (jfloat*)env-> GetFloatArrayElements(start, 0); jfloat* endPos = (jfloat*)env->GetFloatArrayElements(end, 0); jfloat* extents = (jfloat*)env->GetFloatArrayElements(extent, 0); if (startPos == nullptr) { return ret; } if (endPos == nullptr) { return ret; } if (extents == nullptr) { return ret; } dtPolyRef startRef = 0; dtPolyRef endRef = 0; float startNearestPt[3]; float endNearestPt[3]; dtQueryFilter filter; filter.setIncludeFlags(0xffff); filter.setExcludeFlags(0); NavMeshContex* navMeshContex =RecastGet(id); //cout << navMeshContex->toString()<<endl; navMeshContex->navQuery->findNearestPoly(startPos, extents, &filter, &startRef, startNearestPt); navMeshContex->navQuery->findNearestPoly(endPos, extents, &filter, &endRef, endNearestPt); dtPolyRef polys[MAX_POLYS]; int npolys; unsigned char straightPathFlags[MAX_POLYS]; dtPolyRef straightPathPolys[MAX_POLYS]; int nstraightPath = 0; navMeshContex->navQuery->findPath(startRef, endRef, startNearestPt, endNearestPt, &filter, polys, &npolys, MAX_POLYS); //printf("npolys: %d\n", npolys); if (npolys) { float epos1[3]; dtVcopy(epos1, endNearestPt); if (polys[npolys - 1] != endRef) { navMeshContex->navQuery->closestPointOnPoly(polys[npolys - 1], endNearestPt, epos1, 0); } navMeshContex->navQuery-> findStraightPath(startNearestPt, endNearestPt, polys, npolys, straightPath, straightPathFlags, straightPathPolys, &nstraightPath, MAX_POLYS, 0); ret= Util::ConvertFloatStarToJfloatArray(env, straightPath,nstraightPath * 3); } env->ReleaseFloatArrayElements(start, startPos, JNI_ABORT); env->ReleaseFloatArrayElements(end, endPos, JNI_ABORT); env->ReleaseFloatArrayElements(extent, extents, JNI_ABORT); return ret; }
接下去，我们用单测来做下数据对比：
经过数据轨迹对比（C++和JAVA,以及工具的导出轨迹数据），完全一致！说明API实现没问题。
接着，我们做下性能的对比：
系统配置,WIN 11,64G内存，8核数，16线程数
JAVA版本：
C++版本：
从压测数据对比得出结论，寻路性能提高了2倍多，其他的接口也有一定幅度的提升。
总结：
我们可以对寻路的耗时以及稳定性做监控，进行性能的对比。经过对比，通过对C++版本的导航接口调用，我们一定幅度提升了寻路的性能，并且在寻路的稳定性上也得到了提高。
参考文献：
基于NavMesh寻路、漏斗寻路、RVO动态避障自创的服务器大规模寻路+动态避障算法的实现
从零开始学习导航网格#2 编译RecastNavigation
