Cocos2d-x与ios内存管理分析(在游戏中减少内存压力)

简介: <p align="left"> </p><h1><a target="_blank" href="http://blog.csdn.net/cocos2der/article/details/7777738"><span style="color:black;">Cocos2d-x</span><span style="color:black;">与ios</span><span sty

 

Cocos2d-x与ios内存管理分析(在游戏中减少内存压力)

猴子原创,欢迎转载。转载请注明: 转载自Cocos2D开发网--Cocos2Dev.com,谢谢! 

原文地址: http://www.cocos2dev.com/?p=281

注:自己以前也写过Cocos2d-x如何优化内存的使用,以及内存不足的情况下怎么处理游戏。今天在微博中看到有朋友介绍了下内存,挺详细的。不知道是谁写的,我记录下。

一,iOS与图片内存

在iOS上,图片会被自动缩放到2的N次方大小。比如一张1024*1025的图片,占用的内存与一张1024*2048的图片是一致的。图片占用内存大小的计算的公式是;长*宽*4。这样一张512*512 占用的内存就是 512*512*4 = 1M。其他尺寸以此类推。(ps:IOS上支持的最大尺寸为2048*2048)。

 

二,Cocos2d-x的图片缓存

Cocos2d-x 在构造一个精灵的时候会使用spriteWithFile或者spriteWithSpriteFrameName等 无论用哪种方式,Cocos2d-x都会将这张图片加载到缓存中。如果是第一次加载这个图片,那就会先将这张图片加载到缓存,然后从缓存读取。如果缓存中已经存在,则直接从缓存中提取,免除了加载过程。

 

图片的缓存主要由以下两个类来处理:CCSpriteFrameCache, CCTextureCache

 

CCSpriteFrameCache加载的是一张拼接过的大图,每一个小图只是大图中的一个区域,这些区域信息都在plist文件中保存。用的时候只需要根据小图的名称就可以加载到这个区域。

 

CCTextureCache 是普通的图片缓存,我们所有直接加载的图片都会默认放到这个缓存中,以提高调用效率。

因此,每次加载一张图片,或者通过plist加载一张拼接图时,都会将整张图片加载到内存中。如果不去释放,那就会一直占用着。

 

三,渲染内存。

不要以为,计算内存时,只计算加载到缓存中的内存就可以了。以一张1024*1024的图片为例。
CCSprite *pSprite = CCSprite::spriteWithFile("a.png");

 

调用上边这行代码以后,可以在LEAKS工具中看到,增加了大约4M的内存。然后接着调用
addChild(pSprite);

 

这时,内存又增加了4M。也就是,一张图片,如果需要渲染的话,那它所占用的内存将要X2。

 

再看看通过plist加载的图片,比如这张大图尺寸为2048*2048。想要加载其中的一张32*32的小图片
CCSpriteFrameCache::sharedSpriteFrameCache()->addSpriteFramesWithFile("b.plist");

此时内存增加16M(汗)

CCSprite *pSpriteFrame= CCSprite::spriteWithSpriteFrameName("b1.png");
b.png 大小为32*32,想着也就是增加一点点内存,可实际情况是增加16M内存。也就是只要渲染了其中的一部分,那么整张图片都要一起被加载。

 

但是情况不是那么的糟糕,这些已经渲染的图片,如果再次加载的话,内存是不会再继续升高的,比如又增加了100个b.plist的另一个区域,图片内存还是共增加16+16 = 32M,而不会继续上升。

 

四,缓存释放

如果游戏有很多场景,在切换场景的时候可以把前一个场景的内存全部释放,防止总内存过高.

CCTextureCache::sharedTextureCache()->removeAllTextures();释放到目前为止所有加载的图片

CCTextureCache::sharedTextureCache()->removeUnusedTextures();将引用计数为1的图片释放掉CCTextureCache::sharedTextureCache()->removeTexture(); 单独释放某个图片

CCSpriteFrameCache 与 CCTextureCache 释放的方法差不多。

值得注意的是释放的时机,一般在切换场景的时候释放资源,如果从A场景切换到B场景,调用的函数顺序为B::init()---->A::exit()---->B::onEnter()。

可如果使用了切换效果,比如CTransitionJumpZoom::transitionWithDuration这样的函数,则函数的调用顺序变为B::init()---->B::onEnter()---->A::exit() 。

而且第二种方式会有一瞬间将两个场景的资源叠加在一起,如果不采取过度,很可能会因为内存吃紧而崩溃。

有时强制释放全部资源时,会使某个正在执行的动画失去引用而弹出异常,可以调用CCActionManager::sharedManager()->removeAllActions();来解决。 

 

五,内存优化

优化的心得就是尽量去拼接图片,使图片边长尽可能的保持2的N次方并且装的很满。但要注意,有逻辑关系的图片尽量打包在一张大图里,另外一点就是打包的时候要考虑到层的分布。因为为了渲染效率可能会用到CCSpriteBatchNode;同一个BatchNode里的图片都是位于一个层级的,因此必须根据各个图片的层级关系,打包到不同的plist里。有时内存和效率不可以兼得,只能尽量平衡了。

 

六,其他

最后附一个各代IOS设备的内存限制情况
设备                                             建议内存                  最大内存
iPad2/iPhone4s/iphone4               170-180mb                512mb
iPad/iPodtouch3,4/iphone3gs         40-80mb                 256mb
iPod touch1,2/iPhone3g/iPhone1        25mb                   128mb

上述建议内存只是一些人自己测试的结果,可用的RAM不大于最大内存的一半,如果程序超过最大内存的一半,则可能会挂掉。
另外在LEAKS里查看模拟器中和真机总的内存,会有较大出入。在模拟器中的结果与实际更接近一些。

 

目录
相关文章
|
Web App开发 监控 JavaScript
监控和分析 JavaScript 内存使用情况
【10月更文挑战第30天】通过使用上述的浏览器开发者工具、性能分析工具和内存泄漏检测工具,可以有效地监控和分析JavaScript内存使用情况,及时发现和解决内存泄漏、过度内存消耗等问题,从而提高JavaScript应用程序的性能和稳定性。在实际开发中,可以根据具体的需求和场景选择合适的工具和方法来进行内存监控和分析。
|
12月前
|
存储 弹性计算 缓存
阿里云服务器ECS经济型、通用算力、计算型、通用和内存型选购指南及使用场景分析
本文详细解析阿里云ECS服务器的经济型、通用算力型、计算型、通用型和内存型实例的区别及适用场景,涵盖性能特点、配置比例与实际应用,助你根据业务需求精准选型,提升资源利用率并降低成本。
733 3
|
8月前
|
设计模式 缓存 Java
【JUC】(4)从JMM内存模型的角度来分析CAS并发性问题
本篇文章将从JMM内存模型的角度来分析CAS并发性问题; 内容包含:介绍JMM、CAS、balking犹豫模式、二次检查锁、指令重排问题
214 1
|
11月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI代理内存消耗过大?9种优化策略对比分析
在AI代理系统中,多代理协作虽能提升整体准确性,但真正决定性能的关键因素之一是**内存管理**。随着对话深度和长度的增加,内存消耗呈指数级增长,主要源于历史上下文、工具调用记录、数据库查询结果等组件的持续积累。本文深入探讨了从基础到高级的九种内存优化技术,涵盖顺序存储、滑动窗口、摘要型内存、基于检索的系统、内存增强变换器、分层优化、图形化记忆网络、压缩整合策略以及类操作系统内存管理。通过统一框架下的代码实现与性能评估,分析了每种技术的适用场景与局限性,为构建高效、可扩展的AI代理系统提供了系统性的优化路径和技术参考。
781 4
AI代理内存消耗过大?9种优化策略对比分析
|
JavaScript
如何使用内存快照分析工具来分析Node.js应用的内存问题?
需要注意的是,不同的内存快照分析工具可能具有不同的功能和操作方式,在使用时需要根据具体工具的说明和特点进行灵活运用。
734 159
|
存储 Java
课时4:对象内存分析
接下来对对象实例化操作展开初步分析。在整个课程学习中,对象使用环节往往是最棘手的问题所在。
153 4
|
Java 编译器 Go
go的内存逃逸分析
内存逃逸分析是Go编译器在编译期间根据变量的类型和作用域,确定变量分配在堆上还是栈上的过程。如果变量需要分配在堆上,则称作内存逃逸。Go语言有自动内存管理(GC),开发者无需手动释放内存,但编译器需准确分配内存以优化性能。常见的内存逃逸场景包括返回局部变量的指针、使用`interface{}`动态类型、栈空间不足和闭包等。内存逃逸会影响性能,因为操作堆比栈慢,且增加GC压力。合理使用内存逃逸分析工具(如`-gcflags=-m`)有助于编写高效代码。
283 2
|
存储 监控 算法
Java内存管理深度剖析:从垃圾收集到内存泄漏的全面指南####
本文深入探讨了Java虚拟机(JVM)中的内存管理机制,特别是垃圾收集(GC)的工作原理及其调优策略。不同于传统的摘要概述,本文将通过实际案例分析,揭示内存泄漏的根源与预防措施,为开发者提供实战中的优化建议,旨在帮助读者构建高效、稳定的Java应用。 ####
298 35
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
649 1
|
缓存 算法 Java
本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制
在现代软件开发中,性能优化至关重要。本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制。通过调整垃圾回收器参数、优化堆大小与布局、使用对象池和缓存技术,开发者可显著提升应用性能和稳定性。
465 6