性能分析工作流對於遊戲開發是“必備”的，從基本的三方面開始：
- 在修改之前分析：建立基準線
- 在開發過程中分析：確保修改不會影響性能
- 在修改後分析：證明修改產生了預期效果
分析工具是開發者的實用工具之一，可以幫助開發者定位代碼中的內存問題和性能瓶頸，也能幫助瞭解Unity引擎底層的運行。
Unity提供了多種分析工具，用於在Editor和目標設備上分析代碼。建議使用各目標平臺(例如Arm，Apple，PlayStation和Xbox等)自己的原生分析工具。
理解Unity中的分析工作
Unity的分析工具可在Editor和Package Manager中獲得：
- Unity Profiler：在Editor中，或連接到設備上，分析遊戲的性能。
- Profiling Core package：提供API，可以向Unity Profile捕獲添加上下文信息。
- Memory Profiler：提供深入內存性能分析。
- Profile Analyzer：比較兩個分析數據集，分析修改對性能的影響。
採樣法分析vs儀表法分析
遊戲性能分析通常採用：
- 採樣法分析
- 儀表法分析
採樣法分析是收集遊戲運行時的統計數據並進行分析。
採樣法分析器每n納秒檢測一次調用堆棧，並利用堆棧信息查明函數的調用時機（由哪些函數調用），以及持續時間。在這種分析方法中，提高採樣率頻率會提高準確性，但是會帶來更高的開銷。
儀表法分析
儀表法分析通過添加Profiler makers來“儀表化”代碼，記錄每個標記中的代碼執行的詳細時間信息。該分析器爲每個標記捕獲一系列Begin和End事件。這種方法不會丟失任何信息，但是需要按順序放置標記，以便捕獲數據。
Unity Profiler通過在多數Unity API接口設置標記，在重要原生函數和腳本代碼間的調用進行了儀表化，捕獲最重要的“概括信息”。也支持添加自定義Profiler makers進一步深入分析。
深層分析會自動在每個腳本方法調用中插入Begin和End標記，包括C# Getter和Setter屬性。該系統在腳本側提供了完整的分析細節，但也帶來了相應的開銷，根據在捕獲的分析範圍內調用次數的多少，也會讓分析報告的時間產生膨脹。
Unity中的儀表化分析
如上所述，腳本代碼調用（默認進行了儀表化）通常包括從Unity原生代碼到託管代碼的第一個調用堆棧。例如MonoBehaviour的常見方法：Start、Update、FixedUpdate等。
在Profiler中，還可以看到Unity API回調的腳本代碼的子採樣。值得注意的是，涉及的Unity API代碼需要具有自身的Profiler markers。大多數帶有性能開銷的Unity API都進行了儀表化。例如Camera.main會導致在捕獲的分析數據中出現FindMainCamera標記。在檢查捕獲的數據集時，瞭解不同marker的含義非常重要。請使用常用Profiler markers列表來了解更多信息。
使用Profiler markers增加分析詳細信息
默認情況下，Profiler會分析Profiler markers中包含代碼的時間開銷。在代碼的關鍵函數中手動插入Profiler markers可增加詳細信息而不產生全部的深層分析開銷。
Profiler模塊
分析器以每幀性能指標爲基礎，幫助找到瓶頸。通過使用分析器中包含的Profiler模塊，如CPU Usage, GPU, Rendering, Memory, Physics等，深入瞭解細節。
Profiler窗口在視圖底部面板中列出了當前分析器模塊捕獲的詳細信息。例如，CPU usage模塊顯示CPU工作的timeline或hierarchy視圖，以及具體的時間。
默認情況下，分析器將連接到Unity Editor player實例。
在 Editor中進行分析和對獨立構建分析的性能差異很大。將Profiler連接到目標設備上的獨立構建是更好的選擇，這樣可以獲得更準確的結果，而不受Editor開銷的影響。