Unity入门教程之异步篇第四节：Unity 高性能计算？Job System 与 Burst Compiler!

Unity 中的高性能计算：Job System 与 Burst Compiler 深度解析

在上一篇文章中，我们了解了 C# 原生多线程（如 Task.Run）如何将耗时任务推到子线程，以及处理线程安全和主线程通信所面临的挑战。我们看到了使用 lock 或 Interlocked 保护共享数据，以及手动将结果传回主线程的复杂性。

那么，有没有一种更优雅、更高效、更安全的方式来利用多核 CPU，并且能与 Unity 引擎无缝协作呢？答案就是 Unity 专为高性能、数据密集型任务设计的解决方案：Job System 与 Burst Compiler。

为何需要 Job System？从痛点到解决方案

传统的 C# 多线程虽然灵活，但在 Unity 环境中往往面临几个核心问题：

GC (Garbage Collection) 开销： 使用 Task 或手动创建线程，涉及到托管对象的分配和回收，这会增加 GC 压力，导致运行时卡顿。
线程安全复杂性： 需要手动管理锁、原子操作和线程安全集合，极易出错，引入死锁或竞态条件，调试困难。
主线程通信复杂： 子线程结果需要通过 SynchronizationContext 或其他方式“邮寄”回主线程，逻辑分散。
性能瓶颈： 即使使用了多线程，如果数据结构不优化，CPU 缓存命中率低，或者没有利用好 SIMD 指令，也无法达到极致性能。

为了解决这些问题，Unity 推出了 Job System。它不是简单地让你创建线程，而是一种数据导向 (Data-Oriented Design, DOD) 的并行计算框架。它的核心设计理念是：

零 GC 分配： Job 内部操作的数据通常是值类型或特殊的 NativeContainer（如 NativeArray），这些数据直接存储在非托管内存中，不受 GC 管理。
自动并行化： Job System 自动将你的任务分配到 CPU 多个核心上并行执行，你无需关心线程管理。
安全系统： Job System 有一套严格的规则，防止你在 Job 中意外访问不安全或未同步的数据，从源头避免了许多线程安全问题。
与 Unity 引擎集成： 它能更好地与 Unity 的主循环和渲染管线协同工作，尤其是在结合 ECS (Entity Component System) 时能发挥巨大威力。

简而言之，Job System 提供了一种在 Unity 中安全、高效地利用多核 CPU 进行并行计算的范式。

Job System 基础：从 Job 定义到调度

Job System 的基本工作流程是：你定义一个“Job”（一个实现了特定接口的结构体），它包含你需要在子线程执行的计算逻辑和数据。然后你将这个 Job “调度”给 Job System，Job System 会负责将其放入队列，并在合适的时机由工作线程执行。

1. Job 的定义：`IJob` 接口

一个 Job 就是一个实现了 IJob 接口的 结构体 (struct)。结构体是值类型，复制时是按值复制，这有助于数据隔离，避免共享引用。

using Unity.Jobs;
using UnityEngine;

public struct MySimpleJob : IJob
{
    public float InputValue;
    public NativeArray<float> OutputResult;

    public void Execute()
    {
        OutputResult[0] = InputValue * 2.0f;
        Debug.Log($"Job 在子线程执行，计算结果：{OutputResult[0]}");
    }
}

为什么 Job 只能使用值类型或 NativeContainer？

这是 Job System 零 GC 和安全性的基石：

值类型 (struct)： 结构体在复制时是深拷贝，这意味着 Job 拿到的数据是它自己的副本，不会和主线程或其他 Job 共享同一个引用，从而避免了数据竞争。
NativeArray<T> (NativeContainer)： 对于数组或需要大量数据的场景，如果每次都复制会效率低下。NativeArray<T> 是 Unity 提供的一种特殊容器，它将数据直接存储在非托管内存（Unmanaged Memory）中。Job System 允许你在 Job 中安全地读写 NativeArray，因为它有一套安全系统来追踪访问权限，确保不会发生同时读写（Race Condition）。

2. 调度 Job：`Schedule()`

定义好 Job 后，你需要在主线程中创建它的实例，并调用 Schedule() 方法将其提交给 Job System。Schedule() 方法会返回一个 JobHandle。

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

public class JobSchedulingExample : MonoBehaviour
{
    private NativeArray<float> _results;
    private JobHandle _jobHandle;

    void Start()
    {
        _results = new NativeArray<float>(1, Allocator.TempJob);

        MySimpleJob job = new MySimpleJob
        {
            InputValue = 10.5f,
            OutputResult = _results
        };

        _jobHandle = job.Schedule();
        Debug.Log("Job 已调度，等待完成...");
    }

    void LateUpdate()
    {
        if (_jobHandle.IsCompleted)
        {
            _jobHandle.Complete();
            Debug.Log($"主线程获取 Job 结果：{_results[0]}");
            _results.Dispose();
            enabled = false;
        }
    }

    void OnDestroy()
    {
        if (_results.IsCreated)
        {
            _results.Dispose();
        }
    }
}

JobHandle 的作用：

JobHandle 是一个轻量级的结构体，代表一个 Job 的执行状态和依赖关系。你不需要显式地管理线程，只需要管理这些 JobHandle。

IsCompleted： 检查 Job 是否已经完成。
Complete()： 强制等待 Job 完成。如果 Job 尚未完成，调用 Complete() 会阻塞主线程直到 Job 完成。通常在需要读取 Job 结果前调用。
依赖管理：AddDependency()： 这是 Job System 强大的功能之一。你可以指定一个 Job 必须在另一个或多个 Job 完成之后才能开始执行。这允许你构建复杂的并行任务链，而无需手动同步。

并行 Job：`IJobParallelFor` 与 `IJobParallelForTransform`

对于需要处理大量相似数据（如数组、列表）的计算，Job System 提供了更强大的并行 Job 类型：IJobParallelFor 和 IJobParallelForTransform。它们会将任务自动拆分成小块，并行分发给多个工作线程。

1. `IJobParallelFor`：高效处理数据数组

IJobParallelFor 适用于你需要对一个大型数组的每个元素执行相同操作的场景。Job System 会自动将数组分成多个块，每个线程处理一个或多个块。

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

public struct SquareJob : IJobParallelFor
{
    [ReadOnly] public NativeArray<int> InputNumbers;
    public NativeArray<int> OutputSquares;

    public void Execute(int index)
    {
        OutputSquares[index] = InputNumbers[index] * InputNumbers[index];
    }
}

public class ParallelJobExample : MonoBehaviour
{
    void Start()
    {
        int arraySize = 100000;
        NativeArray<int> numbers = new NativeArray<int>(arraySize, Allocator.TempJob);
        NativeArray<int> squares = new NativeArray<int>(arraySize, Allocator.TempJob);

        for (int i = 0; i < arraySize; i++)
        {
            numbers[i] = i;
        }

        SquareJob job = new SquareJob
        {
            InputNumbers = numbers,
            OutputSquares = squares
        };

        JobHandle handle = job.Schedule(arraySize, 64);
        handle.Complete();

        Debug.Log($"计算完成。前10个结果:");
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            Debug.Log($"Square of {numbers[i]} is {squares[i]}");
        }

        numbers.Dispose();
        squares.Dispose();
    }
}

IJobParallelFor 的效率远高于你手动创建多个 IJob。Schedule 方法的第二个参数 batchSize 很重要，它告诉 Job System 如何将工作分批。通常设置为 32、64、128 这样的数字，可以根据实际测试来调整，以达到最佳性能。

2. `IJobParallelForTransform`：并行处理 `Transform`

IJobParallelForTransform 是 IJobParallelFor 的特化版本，专门用于并行处理 Transform 组件。由于 Transform 是 Unity 场景中最频繁被修改的组件之一，这个 Job 类型在性能优化上意义重大。

你可以通过 TransformAccessArray 来向 Job 传递 Transform 引用，并在 Job 中安全地修改它们的局部位置、旋转、缩放。

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

public struct MoveTransformsJob : IJobParallelForTransform
{
    public float MoveSpeed;
    public float DeltaTime;

    public void Execute(int index, TransformAccess transform)
    {
        transform.localPosition += transform.forward * MoveSpeed * DeltaTime;
    }
}

public class ParallelTransformJobExample : MonoBehaviour
{
    public GameObject PrefabToSpawn;
    public int ObjectCount = 10000;

    private TransformAccessArray _transformAccessArray;

    void Start()
    {
        _transformAccessArray = new TransformAccessArray(ObjectCount);
        for (int i = 0; i < ObjectCount; i++)
        {
            GameObject obj = Instantiate(PrefabToSpawn, Random.insideUnitSphere * 10, Quaternion.identity);
            _transformAccessArray.Add(obj.transform);
        }
    }

    void Update()
    {
        MoveTransformsJob job = new MoveTransformsJob
        {
            MoveSpeed = 5.0f,
            DeltaTime = Time.deltaTime
        };

        JobHandle handle = job.Schedule(_transformAccessArray);
        handle.Complete();
    }

    void OnDestroy()
    {
        if (_transformAccessArray.isCreated)
        {
            _transformAccessArray.Dispose();
        }
    }
}

IJobParallelForTransform 是实现大规模动画、AI 运动、粒子效果等场景的利器。它的优势在于：

高性能： 专门为 Transform 优化，可以高效地并行更新大量物体。
安全： 内部处理了对 Transform 的并发访问，避免了竞态条件。
自动依赖： Job System 会自动处理 TransformAccessArray 与渲染系统之间的读写依赖，确保数据一致性。

Burst Compiler：极致性能的助推器

Job System 本身已经很高效，但 Unity 还提供了一个“外挂”——Burst Compiler，它能让你的 Job 性能更上一层楼。

Burst Compiler 是什么？

Burst Compiler 是 Unity 针对高性能 C# 代码（尤其是 Job System 代码）设计的 即时 (Just-In-Time, JIT) 编译器。它的作用是：

编译到高度优化的机器码： Burst Compiler 会将你用 C# 编写的 Job 代码，编译成高度优化的、针对目标 CPU 架构的机器码。
利用 SIMD 指令： 它能自动识别代码中的并行机会，并生成 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令。SIMD 允许 CPU 一次性处理多个数据点，极大地加速了向量和矩阵运算等数据密集型任务。
消除不必要的开销： 它会移除 C# 语言层面的一些运行时检查（如数组越界检查），在确保安全的前提下，最大限度地提升性能。

如何使用 Burst Compiler？

非常简单，你只需要在你的 Job 结构体上添加 [BurstCompile] 特性即可：

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

[BurstCompile]
public struct BurstedSquareJob : IJobParallelFor
{
    [ReadOnly] public NativeArray<int> InputNumbers;
    public NativeArray<int> OutputSquares;

    public void Execute(int index)
    {
        OutputSquares[index] = InputNumbers[index] * InputNumbers[index];
    }
}

public class BurstExample : MonoBehaviour
{
    void Start()
    {
        int arraySize = 1000000;
        NativeArray<int> numbers = new NativeArray<int>(arraySize, Allocator.TempJob);
        NativeArray<int> squares = new NativeArray<int>(arraySize, Allocator.TempJob);

        for (int i = 0; i < arraySize; i++)
        {
            numbers[i] = i;
        }

        BurstedSquareJob job = new BurstedSquareJob
        {
            InputNumbers = numbers,
            OutputSquares = squares
        };

        JobHandle handle = job.Schedule(arraySize, 64);
        handle.Complete();

        Debug.Log($"Burst Job 计算完成。前10个结果:");
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            Debug.Log($"Square of {numbers[i]} is {squares[i]}");
        }

        numbers.Dispose();
        squares.Dispose();
    }
}

Burst Compiler 的限制：

尽管 Burst 强大，但它不是万能的。为了实现极致性能，Burst 编译的代码有严格的限制：

不能使用托管对象 (Managed Objects)： 不能引用或操作 class 类型的实例、字符串、List<T>、Dictionary<T> 等。只能操作值类型或 NativeContainer。
不能使用 GC： 不能分配托管内存。
不能调用非 Burst 编译的代码： 只能调用其他 Burst 兼容的代码、C# 值类型方法或 Burst 内部函数。
不能使用某些 C# 特性： 例如 try-catch、反射、dynamic 关键字等。

这些限制意味着 Burst 更适合纯粹的、数据密集型的数学运算或逻辑处理。如果你的 Job 需要和 Unity 场景中的 GameObject 交互，或者需要复杂的逻辑，那么你可能需要重新考虑设计，将计算部分与 Unity API 调用部分分离。

Job System 的安全系统与调试

Job System 内置了一套强大的安全系统，在开发模式下（编辑器中）会进行大量的运行时检查，以防止常见的并发编程错误。例如：

数据竞争检测： 如果你在同一个 NativeArray 上，同时调度了两个写入 Job，或者一个写入 Job 和一个读取 Job 没有正确设置依赖，Job System 会在运行时报错。
非法内存访问： 尝试访问已释放的 NativeArray 会立即报错。
主线程访问检查： 尝试在 Job 中访问非 Burst 兼容的 Unity API 会报错。

这些检查在开发阶段非常有用，可以帮助你及早发现问题。但在 Build 游戏时，这些安全检查会被移除，以获得最终的性能。

调试 Job System：

调试 Burst 编译的 Job 代码可能有点挑战，因为它们被编译成了机器码。通常的调试策略包括：

在 C# 层面上调试： 在 Job 的 Execute 方法内放置 Debug.Log 或在调试器中设置断点，但在 Burst 编译的代码中，这些日志和断点可能会影响性能或行为。
禁用 Burst 编译： 在调试模式下，暂时移除 [BurstCompile] 特性，让 Job 作为普通的 C# 代码运行，方便调试。
Unity Profiler： 这是最重要的工具。Unity Profiler 有专门的 Jobs 模块，可以显示 Job 的调度、执行时间、依赖关系，帮助你分析 Job 的性能瓶颈和线程利用率。

何时选择 Job System + Burst Compiler？

现在你对 Job System 有了基本的了解，那么在实际项目中，何时应该使用它呢？

计算密集型任务： 当你的任务是纯粹的数学计算、物理模拟、AI 寻路、图像处理等，并且会占用大量 CPU 时间时。
数据量大且独立： 当你需要处理大量相互独立的数据元素，并且这些数据可以表示为值类型或 NativeArray 时。
对 GC 敏感： 在移动端、VR/AR 或性能要求极高的项目中，需要严格控制 GC Alloc，Job System 的零 GC 特性是关键。
可以并行化： 任务可以被拆分成多个独立的子任务，并行执行不会影响最终结果。
不频繁与主线程交互： Job System 更适合“一次性计算大量数据，然后将结果传回主线程”的场景。如果你的任务需要频繁地在 Job 和主线程之间切换或访问 Unity API，那么 UniTask 可能更适合。

常见适用场景：

大规模粒子效果模拟： 计算成千上万个粒子的位置、颜色、大小。
AI 行为计算： 并行计算大量敌人或 NPC 的寻路路径、行为决策。
程序化内容生成： 在后台生成地形网格、纹理或建筑结构。
物理模拟： 轻量级物理计算或碰撞检测。

结语

Job System 和 Burst Compiler 是 Unity 为开发者提供的强大工具，它们共同构成了 Unity 高性能计算的基石。通过拥抱数据导向设计，并利用多核 CPU 和 SIMD 指令，你可以在 Unity 中实现以前难以想象的性能水平。

当然，Job System 并非“银弹”。理解它的适用场景和限制至关重要。对于简单的异步流程或需要频繁与 Unity API 交互的任务，UniTask 仍然是优秀的选择。而对于需要极致性能的纯计算任务，Job System + Burst Compiler 则是你的不二之选。

希望通过这几篇文章，你能对 Unity 中的异步编程和多线程有一个全面且现代的理解。掌握这些工具，你将能够构建出更流畅、更具沉浸感的 Unity 游戏！