UnityProfiler与多线程应用分析

UnityProfiler简介

UnityProfiler的基本功能

UnityProfiler 是 Unity 引擎中一个强大的工具，用于分析游戏运行时的性能。它能够提供详细的 CPU、GPU 使用情况，以及内存分配和垃圾回收的信息。通过 UnityProfiler，开发者可以识别游戏中的性能瓶颈，优化代码和资源使用，从而提升游戏的运行效率和用户体验。

CPU Profiling

UnityProfiler 可以追踪和分析游戏运行时的 CPU 使用情况，包括：

• 函数调用统计：显示哪些函数被调用的次数最多，以及它们消耗的时间。
• 线程分析：展示多线程应用中每个线程的活动，帮助识别线程间的竞争和同步问题。
• 帧时间分析：提供每帧的执行时间，以及各个系统（如渲染、物理、AI）的贡献。

GPU Profiling

对于 GPU 的分析，UnityProfiler 提供了：

• 着色器调用统计：显示哪些着色器被频繁调用，以及它们的执行时间。
• 渲染调用统计：列出所有渲染调用，包括绘制调用和状态更改，帮助优化渲染管线。
• 纹理和模型加载：监控纹理和模型的加载时间，确保资源管理高效。

内存分析

UnityProfiler 还能进行内存分析，包括：

• 堆内存使用：显示游戏运行时堆内存的分配和释放情况。
• 资源加载：监控资源加载和卸载的内存影响。
• 垃圾回收：分析垃圾回收的触发频率和时间，帮助优化内存管理。

UnityProfiler的使用界面

UnityProfiler 的界面直观且功能丰富，主要分为以下几个部分：

性能概览

• CPU 时间：显示 CPU 使用的总时间，以及按类别划分的时间。
• GPU 时间：展示 GPU 使用的总时间，以及按着色器和渲染调用划分的时间。
• 内存使用：提供堆内存、资源加载和垃圾回收的实时数据。

详细分析

• 函数调用树：以树状结构展示函数调用的层级，以及每个函数的执行时间。
• 线程活动：显示所有活动线程的 CPU 使用情况，包括主线程和工作线程。
• 渲染统计：列出所有渲染调用，包括绘制调用和状态更改，以及它们的执行时间。

数据导出

UnityProfiler 支持将分析数据导出为 CSV 或其他格式，便于进一步的离线分析和报告生成。

实时分析

UnityProfiler 可以在游戏运行时实时收集数据，无需停止游戏。这对于分析动态性能问题特别有用。

比较分析

通过 UnityProfiler，开发者可以比较不同版本或配置下的游戏性能，识别性能改进或退化的原因。

示例：UnityProfiler 中的多线程分析

假设我们有一个 Unity 游戏，其中包含一个复杂的物理模拟系统，使用了多个工作线程来处理碰撞检测和物理计算。我们可以通过 UnityProfiler 的线程活动视图来分析这些线程的性能。

// 示例代码：在 Unity 中创建一个工作线程
void Start()
{
    // 创建一个工作线程来处理物理计算
    Thread physicsThread = new Thread(PhysicsCalculation);
    physicsThread.Start();
}

void PhysicsCalculation()
{
    while (true)
    {
        // 复杂的物理计算
        // ...
        
        // 模拟线程睡眠，以避免过度消耗 CPU
        Thread.Sleep(10);
    }
}

在 UnityProfiler 中，我们可以看到 PhysicsCalculation 函数在工作线程上的执行时间，以及它与主线程的交互情况。如果发现工作线程的 CPU 使用率过高，或者与主线程存在同步问题，我们可以调整代码，比如增加线程睡眠时间，或者优化物理计算的算法，以减少 CPU 负载和线程间的竞争。

结论

UnityProfiler 是 Unity 开发者不可或缺的工具，它提供了深入的性能分析，帮助开发者优化游戏的运行效率。通过熟练掌握 UnityProfiler 的使用，可以显著提升游戏的性能和用户体验。

Unity Profiler：UnityProfiler与多线程应用分析

多线程基础

线程与进程的区别

在计算机科学中，进程和线程是两个基本概念，它们在多任务处理中扮演着重要角色。进程是操作系统资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立内存空间，这意味着进程间的资源是隔离的。而线程是进程内的执行单元，共享进程的内存空间，使得线程间的通信更加高效。

示例：进程与线程的内存空间

假设我们有两个进程：ProcessA和ProcessB，每个进程包含两个线程：Thread1和Thread2。

• ProcessA的Thread1和Thread2可以访问ProcessA的内存，但不能直接访问ProcessB的内存。
• ProcessB的Thread1和Thread2可以访问ProcessB的内存，但不能直接访问ProcessA的内存。

这种隔离和共享的特性，使得进程更安全，线程更高效。

Unity中的多线程实现

Unity引擎支持多线程编程，这主要通过C#的System.Threading命名空间中的Thread类和Task类来实现。Unity中的多线程主要用于处理非实时渲染任务，如数据处理、网络通信等，以避免阻塞主线程，保持游戏的流畅运行。

示例：Unity中使用线程

下面是一个在Unity中创建并使用线程的示例：

using UnityEngine;
using System.Threading;

public class MultiThreadExample : MonoBehaviour
{
    void Start()
    {
        // 创建一个新线程
        Thread thread = new Thread(DoWork);
        // 设置线程为后台线程，当主线程结束时，后台线程也会被终止
        thread.IsBackground = true;
        // 启动线程
        thread.Start();
    }

    // 线程执行的函数
    void DoWork()
    {
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            Debug.Log("Thread: " + i);
            Thread.Sleep(1000); // 模拟耗时操作
        }
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个后台线程thread，它执行DoWork函数。DoWork函数中，我们使用Debug.Log来输出线程的执行状态，并使用Thread.Sleep来模拟耗时操作。需要注意的是，Unity的Debug.Log函数只能在主线程中使用，因此在多线程环境中，我们通常使用UnityMainThreadDispatcher来确保UI更新等操作在主线程中执行。

示例：Unity中使用Task

Task类是.NET Framework中用于异步编程的高级API，它比Thread类更易于使用，提供了更丰富的功能，如任务的并行执行、任务的取消等。

using UnityEngine;
using System.Threading.Tasks;

public class TaskExample : MonoBehaviour
{
    void Start()
    {
        // 创建并启动一个任务
        Task.Run(() => DoWork());
    }

    // 任务执行的函数
    void DoWork()
    {
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            // 使用UnityMainThreadDispatcher确保在主线程中执行
            UnityMainThreadDispatcher.Instance().Enqueue(() =>
            {
                Debug.Log("Task: " + i);
            });
            // 模拟耗时操作
            System.Threading.Thread.Sleep(1000);
        }
    }
}

在这个示例中，我们使用Task.Run来创建并启动一个任务，任务执行DoWork函数。DoWork函数中，我们使用UnityMainThreadDispatcher来确保Debug.Log在主线程中执行，避免了跨线程访问UI组件的错误。

Unity Profiler与多线程应用分析

Unity Profiler是Unity引擎提供的性能分析工具，它可以帮助我们识别和优化游戏中的性能瓶颈。在多线程应用中，Unity Profiler提供了丰富的功能，如线程时间线、CPU采样等，帮助我们分析线程的执行情况和资源消耗。

示例：Unity Profiler分析多线程应用

假设我们有一个使用多线程处理大量数据的游戏应用，我们可以通过Unity Profiler来分析线程的执行情况和资源消耗。

1. 打开Unity Profiler：在Unity编辑器中，选择Window > Profiler来打开Unity Profiler窗口。
2. 开始分析：在Unity Profiler窗口中，点击Start Profiling按钮开始分析。
3. 查看线程时间线：在Profiler窗口的CPU标签页中，我们可以看到线程的时间线，这可以帮助我们了解线程的执行情况和资源消耗。
4. 分析CPU采样：在Profiler窗口的CPU标签页中，我们还可以查看CPU采样，这可以帮助我们识别线程中的性能瓶颈。

通过Unity Profiler，我们可以更深入地理解多线程应用的执行情况，从而进行更有效的性能优化。

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以上就是关于“Unity Profiler：UnityProfiler与多线程应用分析”的技术教程，希望对您有所帮助。在实际开发中，合理使用多线程和Unity Profiler，可以显著提升游戏的性能和用户体验。

UnityProfiler与多线程应用分析

在UnityProfiler中查看多线程数据

UnityProfiler是Unity引擎中一个强大的工具，用于分析游戏的性能。当涉及到多线程应用时，UnityProfiler能够提供详细的线程活动视图，帮助开发者理解哪些线程正在运行，它们的执行时间，以及它们如何影响游戏的整体性能。

如何启用多线程分析

1. 打开UnityProfiler：在Unity编辑器中，通过菜单Window > Profiling > Profiler打开Profiler窗口。
2. 选择多线程视图：在Profiler窗口中，选择Profiler选项卡下的Threads视图，这将显示所有活动线程的信息。
3. 开始分析：点击Profiler窗口中的Start Profiling按钮，开始收集多线程数据。

多线程数据解读

在Threads视图中，你可以看到以下信息：

• 线程名称：每个线程的名称，如Main、Physics、Audio等。
• CPU时间：线程消耗的CPU时间。
• 等待时间：线程在等待其他线程或资源时的时间。
• 阻塞时间：线程被阻塞的时间，通常是因为等待I/O操作或同步点。

示例：分析Unity中的多线程物理模拟

假设我们正在开发一个游戏，其中包含复杂的物理模拟，我们怀疑物理线程可能成为性能瓶颈。以下是如何使用UnityProfiler来分析物理线程的示例：

// 在Update函数中，我们开始物理模拟
void Update()
{
    // 开始物理线程的模拟
    Physics.Simulate(Time.deltaTime);
}

在Profiler中，我们注意到Physics线程的CPU时间显著增加，这表明物理模拟可能需要优化。我们可以通过调整物理模拟的设置或减少物理对象的数量来尝试优化。

分析多线程性能瓶颈

多线程应用的性能瓶颈通常出现在线程间的同步、资源竞争或线程调度上。UnityProfiler提供了工具来帮助识别这些瓶颈。

线程同步分析

UnityProfiler可以显示线程间的同步点，这些点可能成为性能瓶颈。例如，主线程可能在等待其他线程完成任务时被阻塞。

资源竞争分析

资源竞争通常发生在多个线程试图同时访问同一资源时。UnityProfiler可以显示哪些资源被频繁访问，以及哪些线程在访问它们。

示例：Unity中的多线程资源访问冲突

假设我们有一个游戏，其中多个线程试图同时访问一个共享的纹理资源。这可能导致资源竞争，从而降低性能。以下是如何使用UnityProfiler来分析这种资源竞争的示例：

// 假设我们有一个共享的纹理资源
public static Texture2D sharedTexture;

// 在一个非主线程中，我们尝试访问这个纹理
void NonMainThreadFunction()
{
    // 访问共享纹理
    sharedTexture.GetPixels();
}

在Profiler中，我们可能会看到GetPixels函数的调用次数异常高，且在多个线程中出现。这表明纹理资源可能成为资源竞争的焦点。为了解决这个问题，我们可以使用线程安全的纹理访问方法，或者创建多个纹理实例，每个线程使用一个。

线程调度分析

UnityProfiler还可以帮助我们理解线程调度的效率。如果线程调度不当，可能会导致不必要的上下文切换，从而降低性能。

示例：Unity中的线程调度优化

假设我们有一个游戏，其中包含多个执行密集型任务的线程。以下是如何使用UnityProfiler来分析线程调度，并尝试优化的示例：

// 假设我们有多个执行密集型任务的线程
void IntensiveTaskThreadFunction()
{
    // 执行密集型任务
    for (int i = 0; i < 1000000; i++)
    {
        // 复杂计算
        int result = i * i;
    }
}

// 在Profiler中，我们可能会看到大量的上下文切换
// 优化策略：减少线程数量，使用更高效的线程调度策略
// 例如，使用Unity的Job System

Unity的Job System是一个更高效的多线程解决方案，它能够减少上下文切换，提高线程的执行效率。通过将密集型任务转换为Job，我们可以更好地控制线程的调度，从而优化性能。

// 使用Unity Job System优化密集型任务
struct IntensiveTaskJob : IJob
{
    public void Execute()
    {
        for (int i = 0; i < 1000000; i++)
        {
            int result = i * i;
        }
    }
}

// 在Update函数中，我们调度Job
void Update()
{
    IntensiveTaskJob job = new IntensiveTaskJob();
    JobHandle handle = job.Schedule();
    handle.Complete(); // 确保Job完成
}

通过使用Job System，我们可以减少线程调度的开销，从而提高游戏的性能。

结论

UnityProfiler是Unity开发者分析多线程应用性能的宝贵工具。通过查看多线程数据，分析性能瓶颈，以及优化线程调度和资源访问，我们可以显著提高游戏的运行效率。记住，多线程编程需要谨慎处理，以避免同步问题和资源竞争，而UnityProfiler正是帮助我们识别和解决这些问题的利器。

Unity Profiler: UnityProfiler与多线程应用分析

多线程性能优化

识别并优化线程间的同步问题

在Unity中，多线程编程可以显著提升游戏性能，尤其是在处理复杂计算或大量数据时。然而，线程间的同步问题如死锁、竞态条件等，可能会导致性能瓶颈。Unity Profiler提供了一套工具，帮助开发者识别和优化这些同步问题。

死锁检测

Unity Profiler能够显示线程的等待状态，帮助识别死锁。例如，当一个线程在等待另一个线程释放锁时，Profiler会显示等待线程的状态为WaitingForLock。这通常发生在两个线程互相等待对方释放锁，形成死锁。

竞态条件分析

竞态条件发生在多个线程尝试同时访问和修改同一资源，而没有适当的同步机制。Unity Profiler通过记录线程的执行顺序和时间，帮助开发者识别可能的竞态条件。例如，如果看到两个线程几乎同时访问同一资源，且其中一个线程在等待，这可能表明存在竞态条件。

优化策略

• 使用细粒度锁：减少锁的范围，只在需要时锁定资源，可以减少线程间的等待时间。
• 避免不必要的锁：分析代码，确保只有在多线程访问共享资源时才使用锁。
• 使用线程安全的数据结构：如ConcurrentQueue，这些数据结构内置了同步机制，可以避免竞态条件。

利用Unity的JobSystem进行优化

Unity的JobSystem是一个高性能的多线程框架，旨在简化并行编程，同时提供更好的性能和可预测性。通过JobSystem，开发者可以将计算任务分配给多个线程，而无需手动管理线程或锁。

JobSystem基础

JobSystem的核心概念是JobHandle，它用于跟踪和同步作业。一个作业可以是一个简单的计算任务，也可以是一个复杂的并行算法。

示例代码

using Unity.Collections;
using Unity.Jobs;
using UnityEngine;

public struct SimpleJob : IJob
{
    public NativeArray<float> results;
    public int count;

    public void Execute()
    {
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
            results[i] = i * i;
        }
    }
}

public class JobSystemExample : MonoBehaviour
{
    void Start()
    {
        NativeArray<float> results = new NativeArray<float>(1000000, Allocator.TempJob);
        SimpleJob jobData = new SimpleJob
        {
            results = results,
            count = results.Length
        };

        JobHandle handle = jobData.Schedule();
        handle.Complete(); // 确保作业完成后再访问结果

        // 使用结果
        for (int i = 0; i < results.Length; i++)
        {
            Debug.Log(results[i]);
        }

        results.Dispose(); // 释放分配的内存
    }
}

解释

在上述示例中，我们定义了一个简单的作业SimpleJob，它计算一个浮点数数组的平方。JobHandle用于跟踪作业的执行状态，Schedule方法启动作业，Complete方法确保作业完成后再访问结果，避免竞态条件。

JobSystem高级特性

• 并行循环：JobSystem支持并行循环，可以显著加速数组或集合的处理。
• 依赖关系：通过JobHandle，可以定义作业之间的依赖关系，确保按顺序执行。
• 调度器：JobSystem使用一个内部调度器来管理作业，可以优化线程的使用。

性能分析

Unity Profiler可以显示JobSystem作业的执行时间，帮助开发者识别性能瓶颈。通过分析作业的调度和执行，可以优化作业的粒度和依赖关系，进一步提升性能。

总之，Unity Profiler是Unity多线程应用分析和优化的强大工具。通过识别和解决线程间的同步问题，以及利用JobSystem进行并行计算，可以显著提升游戏的性能和响应速度。

Unity Profiler：实战分析案例

多线程渲染优化

在Unity中，多线程渲染优化是提升游戏性能的关键策略之一。Unity的渲染系统默认是单线程的，这意味着所有的渲染工作都在主线程上完成。然而，随着游戏复杂度的增加，大量的渲染工作可能会导致主线程负载过重，从而影响游戏的帧率和响应性。通过使用多线程渲染，我们可以将一些渲染任务分配到其他线程上执行，从而减轻主线程的负担，提高渲染效率。

原理

Unity支持使用Job System和Burst Compiler来实现多线程渲染优化。Job System允许我们并行执行多个任务，而Burst Compiler则可以将这些任务编译为高性能的本地代码，进一步提升效率。例如，我们可以使用Job System来并行处理多个网格的渲染前计算，或者并行执行多个光照计算。

示例代码

下面是一个使用Unity Job System进行多线程渲染优化的示例代码：

using Unity.Collections;
using Unity.Jobs;
using UnityEngine;

public struct RenderJob : IJob
{
    public NativeArray<float> data;
    public void Execute()
    {
        for (int i = 0; i < data.Length; i++)
        {
            data[i] = data[i] * 2; // 假设这是一个渲染前的计算任务
        }
    }
}

public class MultiThreadedRendering : MonoBehaviour
{
    NativeArray<float> _data;

    void Start()
    {
        _data = new NativeArray<float>(100000, Allocator.TempJob);
        for (int i = 0; i < _data.Length; i++)
        {
            _data[i] = 1.0f;
        }

        RenderJob job = new RenderJob { data = _data };
        JobHandle handle = job.Schedule();
        handle.Complete(); // 确保Job完成后再继续执行
    }

    void Update()
    {
        // 在Update中使用处理后的数据进行渲染
    }

    void OnDestroy()
    {
        _data.Dispose(); // 清理NativeArray
    }
}

解释

在这个示例中，我们定义了一个RenderJob结构体，它实现了IJob接口，这意味着它可以在Job System中并行执行。Execute方法是Job的实际工作，这里我们简单地将数组中的每个元素乘以2，这可以代表任何渲染前的计算任务。

在MultiThreadedRendering类中，我们创建了一个NativeArray<float>，这是一个用于Job System的高性能数组。在Start方法中，我们初始化了这个数组，并填充了一些数据。然后，我们创建了一个RenderJob实例，并使用Schedule方法将其提交给Job System执行。handle.Complete();确保在继续执行主线程代码之前，Job已经完成。

多线程物理模拟分析

Unity的物理引擎默认也是在主线程上运行的，这意味着复杂的物理计算可能会占用大量的CPU时间，影响游戏性能。通过使用多线程物理模拟，我们可以将物理计算任务分配到其他线程上执行，从而提高物理模拟的效率。

原理

Unity的多线程物理模拟主要依赖于Job System和Physics Simulation Jobs。我们可以使用Job System来并行执行多个物理计算任务，例如碰撞检测、刚体更新等。Physics Simulation Jobs则提供了一种更高级的抽象，允许我们更方便地并行执行物理模拟。

示例代码

下面是一个使用Unity Job System进行多线程物理模拟的示例代码：

using Unity.Collections;
using Unity.Jobs;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Jobs;

public struct PhysicsJob : IJob
{
    public NativeArray<Rigidbody> rigidBodies;
    public void Execute()
    {
        for (int i = 0; i < rigidBodies.Length; i++)
        {
            rigidBodies[i].AddForce(Vector3.up * 100); // 假设这是一个物理模拟任务
        }
    }
}

public class MultiThreadedPhysics : MonoBehaviour
{
    NativeArray<Rigidbody> _rigidBodies;

    void Start()
    {
        _rigidBodies = new NativeArray<Rigidbody>(100, Allocator.TempJob);
        for (int i = 0; i < _rigidBodies.Length; i++)
        {
            _rigidBodies[i] = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube).GetComponent<Rigidbody>();
        }

        PhysicsJob job = new PhysicsJob { rigidBodies = _rigidBodies };
        JobHandle handle = job.Schedule();
        handle.Complete(); // 确保Job完成后再继续执行
    }

    void OnDestroy()
    {
        _rigidBodies.Dispose(); // 清理NativeArray
    }
}

解释

在这个示例中，我们定义了一个PhysicsJob结构体，它实现了IJob接口，这意味着它可以在Job System中并行执行。Execute方法是Job的实际工作，这里我们简单地为每个刚体添加了一个向上的力，这可以代表任何物理模拟任务。

在MultiThreadedPhysics类中，我们创建了一个NativeArray<Rigidbody>，这是一个用于Job System的高性能数组。在Start方法中，我们初始化了这个数组，并为每个元素创建了一个带有刚体组件的立方体。然后，我们创建了一个PhysicsJob实例，并使用Schedule方法将其提交给Job System执行。handle.Complete();确保在继续执行主线程代码之前，Job已经完成。

通过使用多线程渲染和物理模拟，我们可以显著提高Unity游戏的性能，尤其是在处理复杂场景和大量物理对象时。然而，需要注意的是，多线程编程可能会引入一些复杂性，例如数据同步和线程安全问题，因此在实际应用中需要谨慎处理。

UnityProfiler高级技巧

自定义采样率

UnityProfiler允许用户自定义采样率，这对于分析多线程应用尤其重要。采样率决定了Profiler捕获数据的频率，较低的采样率可以减少Profiler对应用性能的影响，但可能会错过一些短暂的性能问题；较高的采样率则能更详细地捕捉到应用的运行情况，但可能会消耗更多的系统资源。

原理

UnityProfiler通过在运行时插入采样点来收集性能数据。采样点的频率由采样率决定。在多线程应用中，不同的线程可能在不同的时间点执行关键操作，因此，自定义采样率可以帮助我们更精确地定位到这些操作，从而进行更深入的性能分析。

内容

在Unity中，可以通过以下方式调整采样率：

// 设置采样率为每秒1000次
Profiler.SetSampleRate(1000);

在多线程应用中，我们可能需要更高的采样率来捕捉线程切换和短暂的性能瓶颈。例如，如果我们在游戏中使用了多个线程来处理不同的任务，如物理计算、AI逻辑和网络通信，我们可能需要设置较高的采样率来确保这些线程的活动被充分记录。

示例

假设我们有一个游戏，其中物理计算在单独的线程中运行。我们想要分析物理计算线程的性能，因此我们设置了一个较高的采样率。

using UnityEngine;
using System.Threading;

public class PhysicsThread : MonoBehaviour
{
    private Thread physicsThread;
    private bool physicsThreadRunning = false;

    void Start()
    {
        // 设置采样率为每秒5000次
        Profiler.SetSampleRate(5000);
        
        physicsThread = new Thread(PhysicsUpdate);
        physicsThread.Start();
        physicsThreadRunning = true;
    }

    void PhysicsUpdate()
    {
        while (physicsThreadRunning)
        {
            // 进行物理计算
            Physics.Simulate(Time.deltaTime);
            
            // 睡眠，以模拟线程的运行节奏
            Thread.Sleep(10);
        }
    }

    void Update()
    {
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
        {
            // 停止物理线程
            physicsThreadRunning = false;
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先设置了采样率为每秒5000次，然后在Start方法中启动了一个单独的线程来处理物理计算。通过在PhysicsUpdate方法中调用Physics.Simulate，我们模拟了物理线程的运行。最后，我们通过检测空格键的按下，来控制物理线程的停止。

通过UnityProfiler，我们可以观察到物理线程的运行情况，包括它在何时被调用，每次调用消耗的时间，以及它与主线程和其他线程的交互情况。

使用Marker进行性能标记

在Unity中，我们可以通过使用Marker来标记代码中的关键点，从而更精确地分析性能。Marker可以帮助我们了解特定代码段的执行时间，这对于多线程应用的性能分析尤为重要。

原理

Marker是UnityProfiler提供的一种性能标记工具，它允许我们在代码中插入标记点，当Profiler运行时，它会记录这些标记点的执行时间。通过分析这些标记点，我们可以了解代码中哪些部分是最耗时的，从而进行优化。

内容

在Unity中，可以使用以下方式插入Marker：

// 插入一个Marker
Profiler.BeginSample("MyMarker");
// 执行一些代码
// ...
Profiler.EndSample();

在多线程应用中，我们可能需要在每个线程的关键代码段中插入Marker，以便更详细地分析每个线程的性能。

示例

假设我们有一个游戏，其中AI逻辑在单独的线程中运行。我们想要分析AI线程的性能，因此我们在AI线程的关键代码段中插入了Marker。

using UnityEngine;
using System.Threading;

public class AIThread : MonoBehaviour
{
    private Thread aiThread;
    private bool aiThreadRunning = false;

    void Start()
    {
        aiThread = new Thread(AIUpdate);
        aiThread.Start();
        aiThreadRunning = true;
    }

    void AIUpdate()
    {
        while (aiThreadRunning)
        {
            Profiler.BeginSample("AI Update Start");
            
            // 进行AI逻辑处理
            AI.Process();
            
            Profiler.EndSample();
            
            // 睡眠，以模拟线程的运行节奏
            Thread.Sleep(10);
        }
    }

    void Update()
    {
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
        {
            // 停止AI线程
            aiThreadRunning = false;
        }
    }
}

在这个例子中，我们在AIUpdate方法的开始和结束处插入了Marker。通过在AI.Process方法前后插入Marker，我们可以精确地测量AI逻辑处理的时间。当Profiler运行时，它会记录这些Marker的执行时间，我们可以通过Profiler的界面来查看和分析这些数据。

通过UnityProfiler，我们可以观察到AI线程的运行情况，包括它在何时被调用，每次调用消耗的时间，以及它与主线程和其他线程的交互情况。这将帮助我们更深入地理解多线程应用的性能，并进行相应的优化。