面向数据
DOD, Data-Oriented Design, 面向数据编程. 或许在面向对象的时候我们主要考虑的是这个“世界”如何被我们抽象, 被我们理解. 但是 DOD 的思想让我们更偏向去考虑在机器当中, “每一帧”的数据应当如何组织, 如何排列, 可以使得其运行效率更高.
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性能分析
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视锥体剔除
先看看来自 Wikipedia 的好图 ——
Benchmark
单独实现一个可执行程序作为Benchmark，不依赖 Editor 的运行.
Benchmark
基准测试，其文件命名与存放和测试文件一致。
Benchmark 场景数据和 Seed
先生成一份纯数据的场景描述，然后丢给下一步的工厂BenchmarkSceneFactory进行实例化，构建真实的场景
CPU和GPU加速计算
简单讲述一下 SIMD 和 SIMT SIMD
Flattened Bucket Storage
简单记录下把一个“桶”展平的思路
Google Benchmark
简述一下Google Benchmark的使用。
Profiler01-宏定义
拆分Profiler中的宏定义和展开这块的内容 ——
Profiler02-RAII
把 ProfilerScope 和 ProfilerFrameScope 做一次 RAII 封装，保证有Begin就一定有End
Profiler03-NameRegistry
如果热路径存储的是字符串，假设一直在每一帧运行的话 ——
Profiler04-Event 数据
定义 ProfilerEvent —— 把一次 profiler 的行为打包，形成一个固定格式，而不是随意乱写的数据（
Profiler05-Session 字段定义
先说明一下字段的定义，和 Session 比较简单的零碎边缘，把内部的具体实现留到下次说明
Profiler06-Session Event
聚焦外部调用 BeginFrame / BeginZone / RecordCounter / RecordInstant 后，Session 如何构造事件，并把它交给下一层，即 ——
Profiler07-ThreadRegistry
说明多线程中，每个线程获得和维护自己的 profiler threadId 和事件 buffer
SmallJobFunction
实现一个简单的 Function Wrapper, 让传给 Job System 的 Callable 在 Runtime 打包
vector
众所周知,存储元素,动态扩容,连续存储的容器 —— vector