Unity3D中使用并行的Job完成筛选类任务详解

在Unity3D开发中，处理大量数据或执行复杂计算时，性能往往成为制约因素。为了提升游戏或应用的性能，Unity提供了强大的Job System，它允许开发者利用多线程和并行计算来优化数据处理过程。本文将详细介绍如何在Unity中使用并行的Job来完成筛选类任务，包括技术详解和代码实现。

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Unity Job System 概述

Unity的Job System是一种用于多线程和并行计算的编程模型，旨在提高游戏性能。它基于C#的Job System和Burst编译器，能够将游戏中的任务分解成小的工作单元，并在多个线程上并行执行。这种方式可以充分利用现代多核处理器的性能，加快计算速度。

关键技术点

IJobParallelFor 接口：这是处理大量数据并行化的关键接口。通过实现这个接口，你可以定义一个并行化Job，它在多个CPU核心上并行执行。
NativeArray：作为数据源，NativeArray是一种专门设计用于多线程操作的数组类型。它在Unity的原生内存中分配，可以安全地在多个线程之间共享。
JobHandle：用于管理Job的生命周期，包括调度Job和等待Job完成。
Batch Count：优化并行任务时的一个重要参数，用于控制任务分发的粒度。

技术详解

1. 定义并行化Job

要定义一个并行化Job，你需要创建一个结构体，并实现IJobParallelFor接口。在这个结构体中，你可以定义需要的输入数据和输出数据，以及执行具体操作的Execute方法。

csharp复制代码

	using Unity.Collections;
	using Unity.Jobs;

	public struct FilterJob : IJobParallelFor
	{
	[ReadOnly] public NativeArray<float> input;
	[WriteOnly] public NativeArray<float> output;
	public float threshold;

	public void Execute(int index)
	{
	if (input[index] > threshold)
	{
	output[index] = input[index];
	}
	else
	{
	output[index] = 0;
	}
	}
	}

在这个例子中，FilterJob结构体接受一个输入数组input和一个输出数组output，以及一个阈值threshold。在Execute方法中，对于输入数组中的每个元素，如果它大于阈值，则将其复制到输出数组中；否则，将输出数组中的相应元素设置为0。

2. 调度并行化Job

调度并行化Job时，你需要指定数据源（NativeArray）的长度，这样Job System就知道要执行多少个Execute方法。然后，你可以通过调用Job的Schedule方法来调度它，并获取一个JobHandle来管理Job的生命周期。

csharp复制代码

	public class JobScheduler : MonoBehaviour
	{
	void Start()
	{
	int length = 1024; // 假设有1024个数据点
	NativeArray<float> input = new NativeArray<float>(length, Allocator.TempJob);
	NativeArray<float> output = new NativeArray<float>(length, Allocator.TempJob);

	// 初始化输入数据
	for (int i = 0; i < length; i++)
	{
	input[i] = (float)Random.Range(0, 100);
	}

	FilterJob job = new FilterJob
	{
	input = input,
	output = output,
	threshold = 50
	};

	JobHandle handle = job.Schedule(length, 32); // 假设每批次处理32个元素

	// 等待Job完成
	handle.Complete();

	// 处理输出数据
	// 例如，输出到控制台或用于渲染

	// 释放NativeArray占用的内存
	input.Dispose();
	output.Dispose();
	}
	}

在上面的代码中，我们首先创建了两个NativeArray，一个用于输入数据，另一个用于存储筛选后的输出数据。然后，我们创建了一个FilterJob实例，并设置其输入、输出和阈值。通过调用Schedule方法并传入数据长度和一个批次数量（这里假设为32），我们调度了Job。最后，我们等待Job完成，处理输出数据，并释放NativeArray占用的内存。