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來(lái)自：Kid's Zone

最近在做一個(gè)公司的Flash3D頁(yè)游項(xiàng)目，遇到了這個(gè)問(wèn)題，前前后后斷斷續(xù)續(xù)也優(yōu)化了一段時(shí)間，覺(jué)得還是有必要記錄一下一些優(yōu)化的心得。

Flash中加載資源一個(gè)最大的問(wèn)題在于難以使用另外的線程加載資源。誠(chéng)然Flash有Worker線程，但Worker存在以下幾個(gè)問(wèn)題：
1. 使用Worker要求客戶的FlashPlayer播放器版本不能過(guò)低。
2. 不同Worker之間傳遞數(shù)據(jù)手段非常少，缺乏共享內(nèi)存。使用ByteArray共享數(shù)據(jù)的話需要先把數(shù)據(jù)序列化成AMF格式，無(wú)論序列化還是解析都是一個(gè)耗時(shí)的操作。
3. Worker實(shí)際上是另一個(gè)swf文件，增加程序復(fù)雜度。
4. 需要使用FlashBuilder4.7才能開(kāi)發(fā)worker，而4.7一堆bug。

既然只能在渲染線程中加載和解析模型，那么我們就只能力求加載速度足夠快。同時(shí)，作為頁(yè)游，模型文件的體積也要足夠小。

模型文件格式的選擇

基于多種考慮，我們最終使用MD5作為模型文件格式：
1. 它支持骨骼動(dòng)畫。
2. 它是文本格式文件，便于查錯(cuò)。
3. 它是一種通用的文件格式而非我們自定義的文件格式，因此可以使用多種模型查看器瀏覽。
4. 它的壓縮率在文本格式文件中比較高。

當(dāng)然了，解析文本格式的模型有個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題，那就是解析速度慢得難以忍受。因?yàn)榻馕瞿Ｐ托枰粩嗟卦贏S3中調(diào)用string.getCharAt()，而這是個(gè)非常耗時(shí)的操作。

使用AMF加速模型解析

我首先做的一個(gè)嘗試就是使用Adobe自帶的AMF格式加速模型解析。具體做法就是先把解析好的模型序列化為AMF然后保存成文件。當(dāng)加載的使用ByteArray.readObject()反序列化文件。這個(gè)方法解析模型相當(dāng)快。快到什么程度呢？解析一個(gè)3000面的模型僅需要6毫秒。然而，序列化成AMF文件后，模型體積會(huì)增大，且無(wú)法使用zip進(jìn)一步壓縮。因此只能忍痛放棄。

使用JSON加速模型解析

其實(shí)解析模型慢的主要原因是AS3本身慢，假如能把解析工作移至C++中做，一切都會(huì)變得很美好。對(duì)于這點(diǎn)，我并沒(méi)有選擇使用FlasCC，原因有兩個(gè)，一是Flash官方已經(jīng)放棄FlasCC了（囧），二是使用FlasCC需要引入一個(gè)1m大小的庫(kù)（坑爹）。

所以我就想到了使用JSON。Flash本身是自帶JSON解析的，而且效率很高。同時(shí)，將MD5轉(zhuǎn)成JSON格式非常簡(jiǎn)單，還保留了可讀性。同樣的一個(gè)3000面模型，JSON解析部分耗時(shí)9毫秒。最終，我們決定使用JSON格式。

進(jìn)一步壓縮文件大小

使用3ds Max導(dǎo)出的模型頂點(diǎn)數(shù)據(jù)精度都很高，有些甚至到了小數(shù)點(diǎn)后8位。實(shí)際上由于游戲中我們并不需要顯示那么大的模型，所以要求的精度也沒(méi)有那么高。根據(jù)實(shí)測(cè)，模型文件精確到小數(shù)點(diǎn)后4位，動(dòng)作文件精確到小數(shù)點(diǎn)后6位，從視覺(jué)上看不出和原文件有什么不同。經(jīng)過(guò)這一步處理，文件的體積可以進(jìn)一步縮小20%-25%。

分片加載

實(shí)際上模型除了json本身的解析外，還需要根據(jù)骨骼和權(quán)重生成模型，計(jì)算法線等。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)模型的解析耗時(shí)在30-50毫秒之間（AMF則不同。由于AMF是把內(nèi)存中的模型直接序列化成文件，因此在反序列化時(shí)不需要做任何額外處理）。對(duì)于一個(gè)目標(biāo)幀率為60的游戲來(lái)說(shuō)，這個(gè)時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了一幀16毫秒。因此，最后要做的事情就是把任務(wù)分拆成小塊，每幀只進(jìn)行一部分的加載。經(jīng)過(guò)這樣的處理以后，就可以實(shí)現(xiàn)在場(chǎng)景中動(dòng)態(tài)加載模型時(shí)不卡幀。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的优化Flash中的3D模型加载的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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