starling性能优化总结

2024-05-04 18:08
文章标签 总结 优化 性能 starling

本文主要是介绍starling性能优化总结,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在项目开发的过程中总结了一下starling的性能优化方案:

1.     不要频繁的读取显示对象的宽高:调用宽高属性时会调用显示对象的getBounds()方法,该方法会遍历该对象的所有子对象,重新计算宽高。在频繁使用宽高属性时,如没有特殊需要,最好把宽高保存到变量中,使用变量保存的值替代直接读取宽高属性。

2.     扁平化的Sprites:starling在每一帧都会遍历所有对象检查它们的状态,上传它们的数据到GPU进行重新渲染,调用Sprite的flatten()方法后,GUP便不会对该对象进行重新上传渲染,当你需要更新这个显示对象时,可以调用它的unflatten()方法。

3.     QuadBatch:QuadBatch类是一个扁平化的容器,你每在容器上add一个对象时,它都会派发一个"ADDED"和"ADDED_TO_STAGE"事件,当你有很多对象时,也是一个不小的开销,特别时当你使用的纹理都是来自同一个纹理图集时QuadBatch会更加高效,它只能添加Image, Quad, 或 QuadBatch类的实例。

4.     减少事件派发:starling的显示对象在add在舞台上的时候都会派发一个"ADDED"和"ADDED_TO_STAGE"事件,移除的时候也是会派发"REMOVEED"和" REMOVEED _TO_STAGE"事件,很多时候这些事件对我们都没有意义,我们可以修改starling的显示对象或者自定义一个显示对象,重写它的addChild方法,将事件派发去掉,减少不必要的开销。

5.     清理彻底:在销毁一个对象时,保证将对象及子对象销毁彻底,并把事件移除干净,starling中频繁创建对象没有销毁就会造成资源超过上限的错误,造成程序崩溃。

6.     混合模式:如果有完全不透明的矩形纹理,我们可以让GPU禁用那些纹理混合。这对于大背景图像特别有用。设置object.blendMode = BlendMode.NONE;

7.     touchEnable不可点击:给不需要接受事件的对象设置touchEnable= false;减少不必要的时间监听和派发。

8.     使用位图字体:使用位图字体替代系统字体,性能将成倍提高。

9.     纹理图集:starling采用了画家算法来处理显示列表,如果从一个单一的图集加载所有这些纹理,Starling就可以在一次调用中完成所有的绘制。starling中支持最大2048*2048大小的纹理图集(在帖子刚刚写完的时候flash11.8发布了,最新支持最大纹理为4096*4096)

10.  不可见放弃渲染:当显示对象不在屏幕内或者不在可视范围内,我们可以将其移除或者设置visible属性为false,这样可以极大的减少GPU渲染的压力,提高性能。

11.  Image替代Button:在不必要的情况下,尽量使用Image不要使用Button,前者在渲染时的速度和开销都要优于后者。

12.  基本的AS3性能优化:使用for替代for each;不要在for循环中频繁创建对象;将数组的length属性赋值到变量上使用,而不是频繁调用等AS3的良好编码习惯。

13.  使用ATF纹理:这个格式非常强大,可以用命令行把一个PNG文件转换为ATF文件(包含针对不同设备的文件类型Android (ETC1), iOS(PVRTC) , Windows and MacOS (DXT))。Flash Player和AIR会自动根据运行平台选择合适的格式,ATF有着更快的渲染速度、更小的内存占用、更快的上传速度和更小的应用体积等优点,强力推荐使用。

(注:红色为重要优化方案)

这篇关于starling性能优化总结的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/959803

相关文章

Python版本与package版本兼容性检查方法总结

《Python版本与package版本兼容性检查方法总结》:本文主要介绍Python版本与package版本兼容性检查方法的相关资料,文中提供四种检查方法,分别是pip查询、conda管理、PyP... 目录引言为什么会出现兼容性问题方法一:用 pip 官方命令查询可用版本方法二:conda 管理包环境方法

pycharm跑python项目易出错的问题总结

《pycharm跑python项目易出错的问题总结》:本文主要介绍pycharm跑python项目易出错问题的相关资料,当你在PyCharm中运行Python程序时遇到报错,可以按照以下步骤进行排... 1. 一定不要在pycharm终端里面创建环境安装别人的项目子模块等,有可能出现的问题就是你不报错都安装

Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南

《Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南》这篇文章将从原理层面深入解析Docker多阶段构建与缓存机制,结合实际项目示例,说明如何有效利用构建缓存,组织镜像层次,最大化提升构建速度并减少... 目录一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析三、关键 dockerfile 解读3.1 Docke

Python中logging模块用法示例总结

《Python中logging模块用法示例总结》在Python中logging模块是一个强大的日志记录工具,它允许用户将程序运行期间产生的日志信息输出到控制台或者写入到文件中,:本文主要介绍Pyt... 目录前言一. 基本使用1. 五种日志等级2.  设置报告等级3. 自定义格式4. C语言风格的格式化方法

Spring 依赖注入与循环依赖总结

《Spring依赖注入与循环依赖总结》这篇文章给大家介绍Spring依赖注入与循环依赖总结篇,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. Spring 三级缓存解决循环依赖1. 创建UserService原始对象2. 将原始对象包装成工

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

Python实战之SEO优化自动化工具开发指南

《Python实战之SEO优化自动化工具开发指南》在数字化营销时代,搜索引擎优化(SEO)已成为网站获取流量的重要手段,本文将带您使用Python开发一套完整的SEO自动化工具,需要的可以了解下... 目录前言项目概述技术栈选择核心模块实现1. 关键词研究模块2. 网站技术seo检测模块3. 内容优化分析模

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.

Python内存优化的实战技巧分享

《Python内存优化的实战技巧分享》Python作为一门解释型语言,虽然在开发效率上有着显著优势,但在执行效率方面往往被诟病,然而,通过合理的内存优化策略,我们可以让Python程序的运行速度提升3... 目录前言python内存管理机制引用计数机制垃圾回收机制内存泄漏的常见原因1. 循环引用2. 全局变

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章:日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”