AB包

1.AB包内部结构

AB包简单说就是一串二进制数据，这串数据存的是资源（预制、材质、贴图、模型等）。这串数据分为：

1.头文件

AssetbundleFileHeader

记录这个AB的信息：版本号、压缩格式等信息。

AssetFileHeader

记录AB的文件信息（一个文件列表、记录了每个资源的name、offset、length等信息，后面读取具体资源的使用用）

2.具体的资源

头文件后面跟着的是n段数据，一段数据就是一个资源（也有一些信息、其中比较重要的就是资源类型id（0：Object、1：GameObject等）、对外部资源的引用情况）。

2..mainfest文件

。。。

3.AB变体

简单说就是一个资源的分类标签，如同一个图片的高清和低清资源。

4.压缩格式

LZMA和LZ4

LZMA需要完整解压之后才能加载包内资源（但是压缩出来的包体小），LZ4不需要完整解压就可以加载包内资源（数据被分为大小相同的块，并被分别压缩，加载时只加载Header，用哪块的数据就解压对应的块就可以，内存占用小）。

默认使用LZMA压缩方式，因为第一次解压之后，该包又会使用LZ4再次压缩。（这就是为什么第一次加载时间长，后面就没这么长了）

5.获取AB包

AssetBundle.LoadFromFile(string path)
AssetBundle.LoadFromFileAsync(string path)

最常用的方法，从文件中加载AB包，它从一个给定的路径来加载AB包。如果AB包是LZ4加载方式，它只会加载AB包的Header，之后需要什么资源再加载那部分的AB包chunk。极大的减少了内存占用。

AssetBundle.LoadFromStream(Stream stream)
AssetBundle.LoadFromStreamAsync(Stream stream)

不咋用，从流中加载AB包，它从一个Stream中加载AB包。跟LoadFromFile一样，如果AB包是LZ4加载方式，它也是只会加载AB包的Header。（LoadFromStreamAsync是它的异步版本）

AssetBundle.LoadFromMemory(byte[] binary)
AssetBundle.LoadFromMemoryAsync(byte[] binary)

一般是网络接口用，LoadFromMemory是从内存中加载AB包，它从内存中的byte[]中加载AB包。它会完整的把AB包加载出来，适用于ab包已经被加载进内存的情况（参数是byte数组）。

6.内存占用

 现在的主流做法是在进游戏之前下载热更的包并存在本地，所以不会有WebStream这部分，当然，如果是运行时下载资源就还是要用到这个。

Assetbundle的内存占用：压缩的AB包 + 解压缩的AB包（也就是具体的资源，LZ4的不会全解，只解要用的部分）+ 实例化的资源。

三个ID

一份Asset对应一个meta文件，meta的id是GUID。

而localID是Asset内部的id，比如一个预制体有两个子节点，localID用来标记这两个子节点，Unity用它来记录资源内部的具体引用/层级关系。

InstanceID是由这两个ID计算得到的全局唯一的

7.资源卸载

1.AssetBundle.Unload(false) ： 卸载掉紫色部分（压缩的AB包）。会解除紫色部分和绿色部分的链接关系（Instance ID的GUID和Local ID引用变无效），再次加载一个紫色部分，原来的绿色部分不会受新加载的紫色部分的管理。因此如果不注意的话可能会导致一些不可控的问题，Unity中有Resources.UnloadUnusedAssets()方法可以很好地解决这个问题。

2.AssetBundle.Unload(true) ： 卸载掉紫色部分（压缩的AB包）以及绿色部分（具体的Asset），注意这个举动可能会引发最上面的区域（实例化区）引用的资源丢失。

3.Resources.UnloadUnusedAssets ： 卸载掉没有引用的绿色部分（压缩的AB包）。

8.依赖问题

依赖问题，通俗的话来说就是A包中某资源用了B包中的某资源。然而如果A包加载了，B包没有加载，这就会导致A包中的资源出现丢资源的现象。

所以要尽量避免加载A包之前还要加载B包的问题。

在Unity5.0后，BuildAssetBundleOptions.CollectDependencies永久开启，即Unity会自动检测物体引用的资源并且一并打包，防止资源丢失遗漏的问题出现，但会导致资源冗余（同一份资源被打进不同的包中）。

最好就是将一些公共资源单独打到一个ab包中，并提前加载完成，尽可能减少AB包的依赖。

todo Tools.AnarysicsResources

9.细粒度问题

细粒度问题即每个AB包分别放入多少资源的问题，一个好的策略至关重要。
加载资源时，先要加载AB包，再加载资源。如果AB包使用了LZMA或LZ4压缩算法，还需要先给AB包解压。
AB包数量较多，包内资源较少
AB包数量较少，包内资源较多
加载一个AB包到内存的时间短，玩家不会有卡顿感，但每个资源实际上加载时间变长。
加载一个AB包到内存的时间较长，玩家会有卡顿感，但之后包内的每个资源加载很快。
热更新灵活，要更新下载的包体较小。
热更新不灵活，要更新下载的包体较大。
IO次数过多，增大了硬件设备耗能和发热压力。
IO次数不多，硬件压力小。

策略：

1.建一个DaBao文件夹（里面存的是需要打热更包的文件），以文件夹为单位去打包（如果有的包体过大（超过100m），可以分开打）。

2.经常更新和不经常更新的对象拆分到不同的AB包中。

3.同时加载的对象放在一个AB包中。

4.不可能同时加载的对象拆分到不同的AB包中。

5.公共资源和非公共资源拆分到不同的AB包中。

6.根据项目逻辑功能来分组打AB包。

7.公共资源和非公共资源拆分到不同的AB包中。

8.依赖文件根据上面说的就行

10.资源校验

验证本地文件的hashcode和unity的hashcode（这两个code是固定的，不会随着设备的不同而变化）

散列算法就是一种以较短的信息来保证文件唯一性的标志，这种标志与文件的每一个字节都相关，而且难以找到逆向规律。

也就是说这两个code变了，这个文件也就变了（损坏了）。