Любая система, которая часто используется в проекте, со временем обречена на эволюцию. Так случилось и с нашей системой реактивного связывания reactive bindings.

Что это за система? Она позволяет нам связывать данные на префабе с данными в коде. У нас есть ViewModel, лежащая на префабе. В ней есть некие ключи с разными типами. Соответственно, вся остальная логика, которая у нас привязана к UI, привязана к этим ключам и их изменениям. То есть, если у нас есть некая логическая переменная, меняя ее в коде, мы можем менять любые состояния UI автоматически.



Использование reactive bindings принесло нам как множество новых возможностей, так и ряд зависимостей. Для связи переменных кода и ViewModel, лежащей на префабе, нам необходимо было соответствие строковых имен. Это приводило к тому, что в результате неосторожной правки префаба или ошибки мерджа могли быть утеряны какие-то из этих связей, а ошибка замечалась уже на этапе поздних тестов в виде отвалившегося UI-функционала.

Росла частота использования системы — росло число подобных сложностей.

Два основных неудобства, с которыми мы столкнулись:

• Строковые ключи в коде;
• Нет проверки соответствия ключей в коде и ключей в модели.

Эта статья — о том, как мы дополнили систему и тем самым закрыли эти потребности.

Сегодня я расскажу о том, как некоторые проекты в Pixonic пришли к тому, что для всего мирового фронтэнда уже давно стало нормой, — к реактивному связыванию.

Подавляющее большинство наших проектов пишется на Unity 3D. И, если у других клиентских технологий с реактивщиной всё неплохо (MVVM, Qt, миллионы JS-фреймворков), и воспринимается она как должное, в Unity каких-либо встроенных или общепринятых средств связывания нет.

У кого-то к этому моменту наверняка созрел вопрос: «А зачем? Мы такое не используем и неплохо живём».

Причины были. Точнее, были проблемы, одним из решений которых могло стать использование такого подхода. В результате оно им стало. А подробности под катом.

Начнём с того, что я обожаю сериализацию в Unity. Она надёжна и очень проста в использовании. Я просто расширяю MonoBehaviour, ScriptableObject и подобные классы и настраиваю сериализуемые поля экземпляров в инспекторе.

Но у неё есть и слабости. Одна из них ― человеческий фактор. Представьте себе огромный проект, который живёт несколько лет и над которым работает около сотни человек. И любой из них может совершить ошибку: оставить пустую ссылку на объект, указать число вне диапазона, ввести строку в неверном формате, заполнить массив слишком маленьким или, наоборот, слишком большим количеством объектов. Уверен, у каждого из вас найдутся такие примеры из своего опыта. Причин и оправданий тоже множество: невнимательность, неожиданные последствия слияния веток, сбои редактора… И никто от этого не застрахован.

Такие ошибки до поры до времени остаются незаметными: компилятору до них нет дела, в отличие от опечаток в коде. Особенно неприятны они тем, что проявляются часто уже во время выполнения кода. Только тогда вы начинаете читать журнал сообщений и идёте проверять данные: тыкать их в редакторе или листать YAML. Но объектов может быть достаточно много, есть риск что-то пропустить или попросту залениться.

Конечно, можно добавить проверок в коде, но от этого он загрязнится. Иногда эти проверки негативно влияют на производительность. А ещё не всегда однозначно понятно, как именно обработать каждую конкретную ошибку.

Универсального или даже штатного метода бороться с подобным в Unity нет. Поэтому мы в Pixonic реализовали свою систему валидации ассетов. И это очень помогает нам жить.

Сейчас я опишу, как там всё устроено.

«— Скажите, пожалуйста, куда мне отсюда идти? — А куда ты хочешь попасть? — ответил Кот. — Мне все равно… — сказала Алиса. — Тогда все равно, куда и идти, — заметил Кот.» (С) «Алиса в стране чудес»

Низкая производительность труда в России

Думаю, что те из вас, кто был в Греции, ни за что не согласятся, что греки работают лучше россиян. Тем не менее, по исследованиям Организации экономического сотрудничества и развития (ОСЭР) Россия со своим показателем производительности труда на уровне $26,5 в час уступает всем странам ОЭСР (по сути все развитые страны), включая Грецию, кроме Мексики, где он составляет $21,6. Средний для ОЭСР показатель — $54,8, а у лидеров — Ирландии и Люксембурга — на уровне $99 в час.

Временами бывает нужно отпрофилировать производительность программы или потребление памяти в программе на C++. К сожалению, зачастую это сделать не так просто как может показаться.

Здесь будут рассмотрены особенности профилирования программ с использованием инструментов valgrind и google perftools. Материал получился не очень структурированным, это скорее попытка собрать базу знаний «для личных целей», чтобы в будущем не приходилось судорожно вспоминать, «а почему не работает то» или «а как сделать это». Скорее всего, здесь будут затронуты далеко не все неочевидные случаи, если вам есть что добавить, пишите пожалуйста в комментарии.

Все примеры будут запускаться в системе linux.

Как вы уже могли понять из моих предыдущих статей, мне нравится использовать разработку игр как оправдание для демонстрации сложной математики, для которой в противном случае у большинства людей не было бы применения. И эта статья не исключение! Я хочу показать очень крутую технику, соответствующую любопытным для меня пунктам:

• процесс достаточно нагляден
• он намного быстрее, чем обычная техника, выполняющая ту же задачу
• он использует очень необычное свойство представления вещественных чисел в формате с плавающей запятой, что подразумевает, что...
• он не работает в классическом анализе. Чтобы этот алгоритм работал в теории, нужно попасть в удивительный мир неклассической математики! И если уж это не разбудило ваше любопытство, то я уж и не знаю, что ещё поделать.

Эта статья довольно длинная и теоретическая, потому что она требует глубоко изучить объяснения, так что не торопитесь и перечитывайте те части, которые показались вам не столь очевидными с первого раза.

Немного о контексте (GPU)

Один из важных аспектов, на который стоит обращать внимание в разработке игр, а в более широком смысле — и в любой области с активным использованием графики — это пропускная способность GPU. Центральный процессор и GPU — отдельные физические устройства, и для обмена данными им требуется синхронизация. Если вы уже занимались параллельной обработкой, то знаете, что когда двум устройствам нужно синхронизироваться, это означает потерю значительного количества времени. Взаимодействие CPU-GPU в этом плане ничем не отличается, поэтому мы стремимся минимизировать передачу данных, как в количестве операций, так и в объёме передаваемых данных.

Всем привет! В этой статье мы расскажем про личный опыт работы с физическими движками для мультиплеерного шутера и главным образом сфокусируемся на взаимодействии физики и ECS: на какие грабли мы наступили в процессе работы, чему научились, почему остановились на конкретных решениях.