（未完成）
1、2d遊戲最占記憶體的無疑是圖片資源。
2、cocos2d-x不同平台讀取紋理的機制不同。ios下面使用CGImage,android和windows下是直接調用png庫。我測試了下，使用png庫直接讀取png會比CGImage還要節約1mb左右記憶體（圖片所佔記憶體4mb）但是速度要比CGImage慢一倍。時間和空間如何取捨就看實際情況了。不過最佳的選擇似乎是pvr（即使android版本，即使不使用pvrtc4）。
3、一般來說，我們可以直接使用 w * h * bpp得到一張紋理所佔的記憶體，比如一張1024*1024格式為argb8888，那麼他所佔的記憶體就是1024*1024*4=4mb。之前看到有部落格提到jpg會開闢3倍與此的記憶體（先轉換為png，然後解析png），但是新的ios系統似乎沒有這個問題。jpg與png所消耗的記憶體幾乎相同，並且jpg解析速度更快（幾乎都是4mb解析+4mb紋理資料，而jpg解析時間是png的一半），但是這樣反而很怪異，因為jpg是沒有透明色的，一個像素最多3位元組，而png一個像素4位元組，jpg紋理應該佔用記憶體更小才對，後來看了下cocos2d的ios載入圖片的代碼，它把所有紋理轉換成rgba8888格式，所以無論是jpg還是png，佔用的都是4位元組。正因cocos2d對其他紋理支援不夠好，pvr才會顯得那麼高效。
4、pvr格式可以被顯卡所認可，而不需要開闢臨時記憶體來讀取，所以即便同為argb8888格式的圖片，pvr也會比png有效率，雖然不會節約程式穩定運行時的記憶體，但是會避免載入大量圖片時的記憶體暴漲。 並且如果是ios裝置的話，可以使用pvrtc4格式的圖片，這個格式相當於windows下的dds圖片，是可以被顯卡直接支援的。它是有損壓縮，一個像素只佔4位，不過如果不是有漸層半透明色的話，一般效果可以接受，而其節約的記憶體和cpu時間非常非常顯著。
5、pvr也不是萬金油。android裝置下雖然可以使用pvr格式，但是不能使用pvrtc4，希望通過pvr像ios裝置上一樣真正減少遊戲記憶體是不太可行的。
6、pvr.ccz其實就是pvr圖片zip打包下，程式讀的時候還是先解壓出pvr資源，然後再讀取pvr。不過由於壓縮下可以極大的減小圖片體積，所以雖然多瞭解壓過程也不會有特別多的cpu消耗。
7、一張jpg圖片實際載入過程記憶體消耗，以一張1024*1024 argb8888 500k的jpg圖片為例： a.讀取圖片檔案(消耗圖片大小記憶體，500k) b、解析jpg資料（cgimage, 4mb） c、釋放500k的圖片記憶體 d、opengl紋理資料(4mb) e、釋放cgimage的4mb記憶體。 注意，這個過程不是必然的順序執行，釋放cgimage記憶體的實際是有系統決定的，會很快，但是不一定是立即執行。 所以記憶體會瞬間飆升9mb左右，然後減少5mb，穩定到4mb左右
png圖片的載入過程與此相同
pvr圖片可以節約解析圖片資料到紋理這一步的消耗。也就是說讀取pvr圖片資源（等價於解壓pvr.ccz到記憶體，如果是1024*1024 argb8888格式的話，那麼圖片大小就是4mb，ccz壓縮後圖片1mb左右）消耗4mb，將pvr圖片資料提交給顯卡消耗4mb。然後釋放檔案資料4mb。這麼看似乎跟Png從記憶體佔用上相比也不是非常有優勢。（注意這裡說的pvr是指pvr封裝的argb8888，與pvrtc4的效能有天壤之別）
8、由於最終消耗記憶體的都是紋理資料，所以只要紋理資料格式是一定的，無論圖片是什麼格式消耗的記憶體都是一樣的。比如使用Png8圖片，體積會減少70%，但是記憶體佔用與png24/png32是等價的(讀取的時候會內部把調色盤還原成真彩色，也就是說，雖然png8是一個像素只佔8位，但是讀取到記憶體中的時候會將調色盤顏色還原，依然需要開闢1024*1024*4位元組的空間存放紋理資料)。 當然有無透明色，cocos2d的處理還是有區別的。如果是無透明色，可以使用png24，那麼所需開闢的紋理空間就是3mb。
這裡還有一點需要說明，一般我們處理windows下的dds紋理的時候，都習慣將其按2的整次冪對其，雖然圖片內容只有900*900，但是圖片大小卻是1024*1024。那我們讀取這個圖片所消耗的記憶體就是4mb，按2的整次冪對其是有助於提高運行效率的，但是不是非常必須的。ios和android的裝置都支援非2的整次冪的紋理。所以如果是png圖片，那麼它該多大就多大。此時消耗的記憶體就只有900*900*4=3mb。
9、不要過於迷信所謂的去除alpha通道以節約記憶體。這個還要實際分析下具體結果。 我測試過（分別用cocos2d-x和鬼火3d引擎），rgba8888和rgb888格式的png圖片顯示所消耗的記憶體是一樣的。24位元影像片雖然讀取的時候開闢的記憶體只有3mb（1024*1024*3，注意如果是用CGImage讀取的話，那這個值就是4mb），但是glTexImage2D提交給顯卡後依然會增加4mb記憶體。可能跟顯卡的資料對齊有關。
這裡我測試還有一個詭異的地方，如果是用pvr的npot圖片的話，rgb888要比rgba8888所消耗的記憶體要小，但是pot圖片兩者又是一樣的（png圖片兩種情況都是一樣的）。可能是powervr顯卡有特殊處理。
10、rgb565和rgb5551的圖片所消耗的記憶體是rgba8888的一半，如果沒有透明漸層的話，視覺上也看不出什麼區別。一些大的背景圖可以優先選擇這種格式。
11、pvr圖片載入速度要比png和jpg快3～5倍（同樣1024*1024 argb8888），png消耗的時間可能是700ms左右，但是pvr只需要100ms左右。如果是pvr.ccz壓縮下，消耗的時間是200ms左右。可見pvr在載入速度上還是有非常大的優勢的。這個應該是因為png和jpg需要把圖片資料還原為rgba，但是pvr可以直接把圖片資料傳遞給顯卡。pvrtc4的圖片是可以被powervr顯卡直接支援的。
總結下：
1、最終決定圖片佔用記憶體的是它的像素格式和大小，與其副檔名無關。png8 png32 jpg pvr只要其像素格式都是argb8888，那麼最終圖片佔用的記憶體是一樣的。
2、如果不是pvrtc4的格式，那麼不要擴充成2的整次冪，因為圖片越小，佔用記憶體越小
3、單單去除透明通道不會減少圖片所消耗的記憶體，png和jpg圖片也無法減少圖片體積，所以不推薦rgb888的格式。替代選擇rgb565和rgb5551。
5、小心載入圖片時臨時開闢的紋理資料造成的記憶體飆高，可以考慮加入記憶體池，及時的開闢和釋放緩衝區。
6、如果是為了減少圖片體積可以選擇：1、jpg--壓縮比最高，品質較好，但是不支援半透明 2、png8--同樣圖片會比jpg略大一些，使用ImageAlpha進行轉換，視覺上幾乎看不出差別。 這兩種圖片格式都可以極大的減少圖片體積（減少70%～80%），但是無助於減少記憶體
7、如果是為了減少記憶體可以選擇：1、沒有透明色的圖片統一轉換為rgb565格式，這個時候無法使用png8了，所以png和pvr.ccz圖片大小几乎相同，pvr.ccz速度更快，所以推薦pvr.ccz的rgb565格式 2、如果透明色僅僅是進行關鍵色標註，而沒有漸層混合，那麼推薦rgb5551 (r5_a1)的pvr.ccz格式
8、可以考慮寫個打包系統，統一把資源檔打包，而不是單個檔案用pvr.ccz進行zip壓縮，這樣可以獲得更高的效率。（比如我封裝了下暴雪的mpq打包，其讀取速度與本地檔案讀取速度相當，這樣就可以獲得最佳的讀取效率）
最後附上我測試的資料日誌，圖片是一張1024*1024的圖片，實際圖片內容大小為960*700。測試裝置iphone4，png jpg等圖片載入代碼修改為windows版本。tex後面是圖片的載入時間。 over後面的括弧裡面是圖片載入所消耗的記憶體。
[plain] view plaincopyprint?2012-12-27 14:28:54.614 HelloCpp[4939:707] cocos2d: surface size: 960x640Cocos2d: cocos2d: cocos2d-2.1beta3-x-2.1.0Cocos2d: cocos2d: GL_VENDOR: Imagination TechnologiesCocos2d: cocos2d: GL_RENDERER: PowerVR SGX 535Cocos2d: cocos2d: GL_VERSION: OpenGL ES 2.0 IMGSGX535-63.24Cocos2d: cocos2d: GL_MAX_TEXTURE_SIZE: 2048Cocos2d: cocos2d: GL_MAX_TEXTURE_UNITS: 8Cocos2d: cocos2d: GL supports PVRTC: YESCocos2d: cocos2d: GL supports BGRA8888 textures: NOCocos2d: cocos2d: GL supports NPOT textures: YESCocos2d: cocos2d: GL supports discard_framebuffer: YESCocos2d: cocos2d: GL supports shareable VAO: YESCocos2d: cocos2d: compiled with Profiling Support: NOtex 195 map_001_BG.pvrmap_001_BG.pvr ---over proess:11.0mb (4.0mb) free:274.6mbtex 159 map_001_BG_rgb.pvrmap_001_BG_rgb.pvr ---over proess:15.0mb (4.0mb) free:270.6mbtex 711 map_001_BG.jpgmap_001_BG.jpg ---over proess:19.1mb (4.1mb) free:266.7mbtex 653 map_001_BG_rgb.jpgmap_001_BG_rgb.jpg ---over proess:23.1mb (4.0mb) free:262.6mbtex 670 map_001_BG.pngmap_001_BG.png ---over proess:27.1mb (4.1mb) free:258.7mbtex 739 map_001_BG_rgb.pngmap_001_BG_rgb.png ---over proess:31.1mb (4.0mb) free:254.3mbtex 240 map_001_BG.pvr.cczmap_001_BG.pvr.ccz ---over proess:35.1mb (4.0mb) free:250.4mbtex 204 map_001_BG_rgb.pvr.cczmap_001_BG_rgb.pvr.ccz ---over proess:39.2mb (4.0mb) free:246.5mbtex 97 map_001_BG_rgb565.pvrmap_001_BG_rgb565.pvr ---over proess:41.2mb (2.0mb) free:244.6mbtex 710 map_001_BG_rgb565.pngmap_001_BG_rgb565.png ---over proess:45.2mb (4.0mb) free:241.1mbtex 591 map_001_BG_rgba8888f.pngmap_001_BG_rgba8888f.png ---over proess:47.8mb (2.6mb) free:238.3mbtex 484 map_001_BG_rgba8888f.jpgmap_001_BG_rgba8888f.jpg ---over proess:49.7mb (1.9mb) free:236.5mbtex 123 map_001_BG_rgba8888f.pvrmap_001_BG_rgba8888f.pvr ---over proess:52.4mb (2.7mb) free:234.1mbtex 589 map_001_BG_rgb888f.pngmap_001_BG_rgb888f.png ---over proess:55.1mb (2.7mb) free:231.2mbtex 478 map_001_BG_rgb888f.jpgmap_001_BG_rgb888f.jpg ---over proess:57.0mb (1.9mb) free:229.4mbtex 92 map_001_BG_rgb888f.pvrmap_001_BG_rgb888f.pvr ---over proess:59.0mb (2.0mb) free:227.8mb(lldb)
第二個日誌是ios版本的圖片載入，其他與上一個相同，可以看到速度要比windows版本的png載入快一倍，但是記憶體消耗更高
[plain] view plaincopyprint?Start building with 50+ products and up to 12 months usage for Elastic Compute Service
1 on 1 presale consultation
24/7 Technical Support 6 Free Tickets per Quarter Faster Response
Alibaba Cloud offers highly flexible support services tailored to meet your exact needs.
A comprehensive suite of global cloud computing services to power your business
Payment Methods We Support
