你好，我是月影。这节课，我们一起来讨论WebGL的性能优化。

WebGL因为能够直接操作GPU，性能在各个图形系统中是最好的，尤其是当渲染的元素特别多的时候，WebGL的性能优势越明显。但是，WebGL整体性能好，并不意味着我们用WebGL就能写出高性能代码来。如果使用方式不当，也不能充分发挥WebGL在性能方面的优势。

这节课，我们就重点来说说，怎么充分发挥WebGL的优势，让它保持高性能。

尽量发挥GPU的优势

首先，我们来想一个问题，WebGL的优势是什么？没错，我强调过很多遍，就是直接操作GPU。因此，我们只有尽量发挥出GPU的优势，才能让WebGL保持高性能。但这一点是很多习惯用SVG、Canvas的WebGL初学者，最容易忽视的。

为了让你体会到发挥GPU优势的重要性，我们先来看一个没有进行任何优化的绘图例子，再对它进行优化。

常规绘图方式的性能瓶颈

假设，我们要在一个画布上渲染3000个不同颜色的、位置随机的三角形，并且让每个三角形的旋转角度也随机。

常规的实现方法当然是用JavaScript来创建随机三角形的顶点，然后依次渲染。我在创建随机三角形顶点的时候，是使用向量角度旋转的方法创建了正三角形，我想这个方法你应该也不会陌生。

function randomTriangle(x = 0, y = 0, rotation = 0.0, radius = 0.1) {
  const a = rotation,
    b = a + 2 * Math.PI / 3,
    c = a + 4 * Math.PI / 3;

  return [
    [x + radius * Math.sin(a), y + radius * Math.cos(a)],
    [x + radius * Math.sin(b), y + radius * Math.cos(b)],
    [x + radius * Math.sin(c), y + radius * Math.cos(c)],
  ];
}

然后，我在下面代码的for循环中依次渲染每个三角形。

const COUNT = 3000;
function render() {
  for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
    const x = 2 * Math.random() - 1;
    const y = 2 * Math.random() - 1;
    const rotation = 2 * Math.PI * Math.random();
 
    renderer.uniforms.u_color = [
      Math.random(),
      Math.random(),
      Math.random(),
      1];

    const positions = randomTriangle(x, y, rotation);
    renderer.setMeshData([{
      positions,
    }]);

    renderer._draw();
  }
  requestAnimationFrame(render);
}

render();

这里，我们只给着色器传入了一个颜色参数，其他的运算都是在JavaScript中完成的，所以对应的着色器代码非常简单。代码如下：

// 顶点着色器
attribute vec2 a_vertexPosition;

void main() {
  gl_Position = vec4(a_vertexPosition, 1, 1);
}

// 片元着色器
#ifdef GL_ES
precision highp float;
#endif

uniform vec4 u_color;

void main() {
  gl_FragColor = u_color;
}

这样，我们就完成了渲染3000个随机三角形的功能，效果如下：

你会发现，这样实现的图形性能很一般，因为3000个三角形渲染在普通笔记本电脑上只有20fps，这大概和Canvas2D渲染出来的性能差不多，可以说完全没能发挥出WebGL应有的优势。

那我们应该对哪些点进行优化，从而尽量发挥出GPU的优势呢？

减少CPU计算次数

首先，我们可以不用生成这么多个三角形。根据前面学过的知识，我们可以创建一个正三角形，然后通过视图矩阵的变化来实现绘制多个三角形，而视图矩阵可以放在顶点着色器中计算。这样，我们就只要在渲染每个三角形的时候更新视图矩阵就行了。

具体来说就是，我们直接生成一个正三角形顶点，并设置数据到缓冲区。

const alpha = 2 * Math.PI / 3;
const beta = 2 * alpha;

renderer.setMeshData({
  positions: [
    [0, 0.1],
    [0.1 * Math.sin(alpha), 0.1 * Math.cos(alpha)],
    [0.1 * Math.sin(beta), 0.1 * Math.cos(beta)],
  ],
});

然后，我们用随机坐标和角度更新每个三角形的modelMatrix数据。

const COUNT = 3000;
function render() {
  for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
    const x = 2 * Math.random() - 1;
    const y = 2 * Math.random() - 1;
    const rotation = 2 * Math.PI * Math.random();

    renderer.uniforms.modelMatrix = [
      Math.cos(rotation), -Math.sin(rotation), 0,
      Math.sin(rotation), Math.cos(rotation), 0,
      x, y, 1,
    ];

    renderer.uniforms.u_color = [
      Math.random(),
      Math.random(),
      Math.random(),
      1];

    renderer._draw();
  }
  requestAnimationFrame(render);
}

render();

而位置和角度的计算，我们放到顶点着色器内完成，代码如下：

attribute vec2 a_vertexPosition;

uniform mat3 modelMatrix;

void main() {
  vec3 pos = modelMatrix * vec3(a_vertexPosition, 1);
  gl_Position = vec4(pos, 1);
}

这么做了之后，三角形渲染的fps会略有提升，因为我们通过在顶点着色器中并行矩阵运算减少了顶点计算的次数。不过，这个性能提升在最新的chrome浏览器下可能并不明显，因为现在浏览器的JavaScript引擎的运算速度很快，尽管将顶点计算放到顶点着色器中进行了，性能差别也很微小。但不管怎么样，这种方法依然是可以提升性能的。

静态批量绘制（多实例绘制）

那有没有办法更大程度地提升性能呢？当然是有的。实际上，对于需要重复绘制的图形，最好的办法是使用批量绘制。重复图形的批量绘制，在WebGL中也叫做多实例绘制（Instanced Drawing），它是一种减少绘制次数的技术。

在WebGL中，一个几何图形一般需要一次渲染，如果我们要绘制多个图形的话，因为每个图形的顶点、颜色、位置等属性都不一样，所以我们只能一一渲染，不能一起渲染。但是，如果几何图形的顶点数据都相同，颜色、位置等属性就都可以在着色器计算，那么我们就可以使用WebGL支持的多实例绘制方式，一次性地把所有的图形都渲染出来。

多实例绘制的代码，其实我们在第28课里已经见过了。这里，我们再看一个例子，帮你加深印象。

首先，我们也是创建三角形顶点数据，然后使用多实例绘制的方式传入数据。因为gl-renderer中已经封装好了多实例绘制的方法，我们只需要传入instanceCount表示要绘制的图形数量即可。在原生的WebGL中使用多实例绘制会稍微复杂一点，我们一般不会这么做，但如果你想要尝试一下，可以参考这篇文章。

使用多实例绘制的代码如下：

const alpha = 2 * Math.PI / 3;
const beta = 2 * alpha;

const COUNT = 3000;
renderer.setMeshData({
  positions: [
    [0, 0.1],
    [0.1 * Math.sin(alpha), 0.1 * Math.cos(alpha)],
    [0.1 * Math.sin(beta), 0.1 * Math.cos(beta)],
  ],
  instanceCount: COUNT,
  attributes: {
    id: {data: [...new Array(COUNT).keys()], divisor: 1},
  },
});

这样，我们就只需要每帧渲染一次就可以了。为了能在顶点着色器中完成图形的位置和颜色计算，我们传入了时间uTime参数。代码如下：

function render(t) {
  renderer.uniforms.uTime = t;
  renderer.render();
  requestAnimationFrame(render);
}

render(0);

对应的顶点着色器如下：

attribute vec2 a_vertexPosition;
attribute float id;

uniform float uTime;

highp float random(vec2 co) {
  highp float a = 12.9898;
  highp float b = 78.233;
  highp float c = 43758.5453;
  highp float dt= dot(co.xy ,vec2(a,b));
  highp float sn= mod(dt,3.14);
  return fract(sin(sn) * c);
}

varying vec3 vColor;

void main() {
  float t = id / 10000.0;
  float alpha = 6.28 * random(vec2(uTime, 2.0 + t));
  float c = cos(alpha);
  float s = sin(alpha);

  mat3 modelMatrix = mat3(
    c, -s, 0,
    s, c, 0,
    2.0 * random(vec2(uTime, t)) - 1.0, 2.0 * random(vec2(uTime, 1.0 + t)) - 1.0, 1
  );
  vec3 pos = modelMatrix * vec3(a_vertexPosition, 1);
  vColor = vec3(
    random(vec2(uTime, 4.0 + t)),
    random(vec2(uTime, 5.0 + t)),
    random(vec2(uTime, 6.0 + t))
  );
  gl_Position = vec4(pos, 1);
}

我们这么做了之后，每一帧的实际渲染次数（即WebGL执行drawElements的次数）从原来的3000减少到了只有1次，而且计算都放到着色器里，利用GPU并行处理了，因此性能提升了3000倍。而且，现在不要说3000，哪怕是6000个三角形，帧率都可以轻松达到60fps了，是不是很厉害？

动态批量绘制

可是，我又要给你泼一盆冷水了。虽然在绘制大量图形的时候，使用多实例绘制是一种非常好的方式，但是多实例渲染也有局限性，那就是只能在绘制相同的图形时使用。

不过，如果是绘制不同的几何图形，只要它们使用同样的着色器程序，而且没有改变uniform变量，我们也还是可以将顶点数据先合并再渲染，以减少渲染次数。

这么说你可能还不太理解，我们一起来看一个例子。假设，我们现在不只显示正三角形，而是显示随机的正三角形、正方形和正五边形。最常规的实现方式和前面显示随机正三角形的例子类似，我们只要修改一下顶点生成的函数，根据不同的边数生成对应的正多边形就可以了。代码如下：

function randomShape(x = 0, y = 0, edges = 3, rotation = 0.0, radius = 0.1) {
  const a0 = rotation;
  const delta = 2 * Math.PI / edges;
  const positions = [];
  const cells = [];
  for(let i = 0; i < edges; i++) {
    const angle = a0 + i * delta;
    positions.push([x + radius * Math.sin(angle), y + radius * Math.cos(angle)]);
    if(i > 0 && i < edges - 1) {
      cells.push([0, i, i + 1]);
    }
  }
  return {positions, cells};
}

这样，我们就可以随机生成三、四、五、六边形，代码如下：

const {positions, cells} = randomShape(x, y, 3 + Math.floor(4 * Math.random()), rotation);
renderer.setMeshData([{
  positions,
  cells,
}]);

不过这个例子的性能就更差了，渲染完3000个图形之后只有大概5fps。当然这是正常的，因为正四边形、正五边形、正六边形每个分别要用2、3、4个三角形，所以虽然要绘制3000个图形，但我们实际绘制的三角形数量要远多于3000个。

而且，因为这些图形的形状不同，所以我们就不能使用多实例绘制的方式了。这个时候，我们又该如何优化呢？

我们依然可以将顶点合并起来绘制。因为每个图形都是由顶点（positions）和索引（cells）构成的，所以我们可以批量创建图形，将这些图形的顶点和索引全部合并起来。

function createShapes(count) {
  const positions = new Float32Array(count * 6 * 3); // 最多6边形
  const cells = new Int16Array(count * 4 * 3); // 索引数等于3倍顶点数-2

  let offset = 0;
  let cellsOffset = 0;
  for(let i = 0; i < count; i++) {
    const edges = 3 + Math.floor(4 * Math.random());
    const delta = 2 * Math.PI / edges;

    for(let j = 0; j < edges; j++) {
      const angle = j * delta;
      positions.set([0.1 * Math.sin(angle), 0.1 * Math.cos(angle), i], (offset + j) * 3);
      if(j > 0 && j < edges - 1) {
        cells.set([offset, offset + j, offset + j + 1], cellsOffset);
        cellsOffset += 3;
      }
    }
    offset += edges;
  }
  return {positions, cells};
}

如上面代码所示，我们首先创建两个类型数组positions和cells，我们可以假定所有的图形都是正六边形，算出要创建的类型数组的总长度。注意，这里我们用的是三维顶点而不是二维顶点，这并不是说我们要绘制的图形是3D图形，而是我们使用z轴来保存当前图形的id，提供给着色器中的伪随机函数使用。

计算顶点的方式和前面一样，都用的是向量旋转的方法。值得注意的是，在计算索引的时候，我们只要将之前已经算过的几何图形顶点总数记录下来，保存到offset变量里，从offset值开始计算就可以了。

最终，createShapes函数会返回一个包含几万个顶点和索引的几何体数据，然后我们将它一次性渲染出来就行了。

const {positions, cells} = createShapes(COUNT);

renderer.setMeshData([{
  positions,
  cells,
}]);

function render(t) {
  renderer.uniforms.uTime = t;
  renderer.render();
  requestAnimationFrame(render);
}

render(0);

因为，对应的顶点着色器代码，与我们前面用多实例绘制的三角形例子差不多，只有一些微小的改动，所以你可以对比着看一下，加深理解。

attribute vec3 a_vertexPosition;
uniform float uTime;

highp float random(vec2 co) {
  highp float a = 12.9898;
  highp float b = 78.233;
  highp float c = 43758.5453;
  highp float dt= dot(co.xy ,vec2(a,b));
  highp float sn= mod(dt,3.14);
  return fract(sin(sn) * c);
}

varying vec3 vColor;

void main() {
  vec2 pos = a_vertexPosition.xy;
  float t = a_vertexPosition.z / 10000.0;

  float alpha = 6.28 * random(vec2(uTime, 2.0 + t));
  float c = cos(alpha);
  float s = sin(alpha);

  mat3 modelMatrix = mat3(
    c, -s, 0,
    s, c, 0,
    2.0 * random(vec2(uTime, t)) - 1.0, 2.0 * random(vec2(uTime, 1.0 + t)) - 1.0, 1
  );
  vColor = vec3(
    random(vec2(uTime, 4.0 + t)),
    random(vec2(uTime, 5.0 + t)),
    random(vec2(uTime, 6.0 + t))
  );
  gl_Position = vec4(modelMatrix * vec3(pos, 1), 1);
}

采用动态批量绘制之后，之前不到5fps的帧率，就被我们轻松提升到了60fps。

批量渲染几乎是WebGL绘制最大的优化手段，因为它充分发挥了GPU的优势，所以能极大地提升性能。因此，在实际的WebGL项目中，如果我们遇到性能瓶颈，第一步就是要看看绘制的几何图形有哪些是可以批量渲染的，如果能批量渲染的，要尽量采用批量渲染，以减少一帧中的绘制次数。

不过批量渲染也有局限性，如果我们绘制的图形必须要用到不同的WebGLProgram，或者每个图形要用到不同的uniform变量，那么它们就无法合并渲染。因此，我们在设计程序的时候，要尽量避免WebGLProgram切换，以及uniform的修改。

另外，在前面两个例子中，我们将id传入着色器，然后根据id在着色器中用伪随机函数计算位置和颜色。这样的好处自然是渲染起来特别快，但坏处是这些数据是在着色器中计算出来的，如果我们想从JavaScript中拿到一些有用信息，比如，图形的位置、颜色等等，就很难拿到了。

因此，如果业务中需要用到这些信息，我们就不能将它们放在着色器中计算。当然，我们可以通过JavaScript来计算位置和颜色信息，然后把它们写到attribute中。不过这样的话，我们使用的内存消耗就会增加一些，而且用JavaScript计算这些值的过程会比在着色器中略慢。当然这也是因为项目需求不得不做出的选择。

其他优化手段

好了，对性能影响最大的批量绘制我们讲完了。其实，还有两个因素对性能也有影响，分别是透明与反锯齿和Shader效率。下面，我也简单介绍一下。由于这些因素影响性能的原理相对比较简单，我就不举例来说了，你可以自己实践一下来加深理解。

透明度与反锯齿

首先，是透明与反锯齿。在WebGL中，我们要处理半透明图形，可以开启混合模式（Blending Mode）让透明度生效。只有这样，WebGL才会根据Alpha通道值和图形的层叠关系正确渲染并合成出叠加的颜色值。开启混合模式的代码如下：

gl.enable(gl.BLEND);

不过，混合颜色本身有计算量，所以开启混合模式会造成一定的性能开销。因此，如果不需要处理半透明图形，我们尽量不开启混合模式，这样性能好就会更好一些。

此外，WebGL本身对图形有反锯齿的优化，反锯齿可以避免图形边缘在绘制时出现锯齿，当然反锯齿本身也会带来性能开销。因此，如果对反锯齿的要求不高，我们在获取WebGL上下文时，关闭反锯齿设置也能减少开销、提升渲染性能。

const gl = canvas.getContext('webgl', {antiAlias: false}); //不消除反锯齿

Shader的效率

最后，Shader的效率也是我们在使用WebGL时需要注意的。我们前面说过，为了尽可能合并数据，动态批量绘制图形，我们要求图形尽量使用同一个WebGLProgram，并且避免在绘制过程中切换WebGLProgram。

但如果不同图形的绘制都使用同一个WebGLProgram，这也会造成着色器本身的代码逻辑复杂，从而影响Shder的效率。最好的解决办法就是尽可能拆分不同的着色器代码，然后在绘制过程中根据不同元素进行切换。所以，批量绘制和简化WebGLProgram是一对矛盾，我们只能对两者进行取舍，尽可能让性能达到最优。

另外，shader代码不同于常规的JavaScript代码，它最大的特性是并行计算，因此处理逻辑的过程与普通的代码不同。

那不同在哪儿呢？我们先来看一个常规的JavaScript代码。

if(Math.random() > 0.5) {
  do something
} else {
  do somthing else
}

我们都知道，如果if语句中的条件值为true，那么第一个分支被执行，否则第二个分支被执行，这两个分支是不能同时被执行的。

但如果是Shader中的代码，情况就完全不同了。

if(random(st) > 0.5) {
  gl_FragColor = vec4(1)
} else {
  gl_FragColor = vec4(0)
}

无论是if还是else分支，在glsl中都会被执行，最终的值则根据条件表达式结果不同取不同分支计算的结果。

之所以会这样，就是因为GPU是并行计算的，也就是说并行执行大量glsl程序，但是每个子程序并不知道其他子程序的执行结果，所以最优的办法就是事先计算好if和else分支中的结果，再根据不同子程序的条件返回对应的结果。因此，if语句必然要同时执行两个分支，但这样就会造成性能上一定的损耗，解决这个问题的办法是尽可能不用if语句。比如，对上面的代码，我们不用if语句，而是用step函数来解决问题，这样性能就会好一些。代码如下：

gl_FragColor = vec4(1) * step(random(st), 0.5);

此外，一些耗时的计算，比如开平方、反正切、反余弦等等，我们的优化原则也是能避免就尽可能避免，多使用简单的加法和乘法，这样就能保证着色器的高效率运行了。

要点总结

今天，我们重点讲了优化WebGL绘制性能的核心原则。

虽然WebGL是图形系统中渲染性能最高的，但如果我们不够了解GPU，不对它进行有效的优化，就不能很好地发挥出WebGL的高性能优势。

用一句话总结，WebGL的性能优化原则就是尽量发挥出GPU的优势。核心原则有两个：首先，我们尽量减少CPU计算次数，把能放在GPU中计算的部分放在GPU中并行计算；其次，也是更重要的，我们应该减少每一帧的绘制次数。

对应的优化方法也有两个：一是如果我们要绘制大量相同的图形，可以利用多实例渲染来实现静态批量绘制；二是如果绘制的图形不同，但是采用的WebGL程序相同、以及uniform的值没有改变，那我们可以人为合并顶点并进行渲染。减少绘制次数一般来说对性能会有比较明显的提升。

除此之外，我们还可以在不需要处理透明度的时候不启用混合模式，在不需要抗锯齿的时候关闭抗锯齿功能，它们都能减少性能开销。以及，我们还要注意Shader的效率，尽量用函数代替分支，避免一些耗时的计算，多使用简单的加法和乘法，这样能够保证着色器高效运行。

总的来说，性能优化是一个非常复杂的问题，我们应该结合实际项目的需求、数据的特征、技术方案等等综合考虑，最终才能得出最适合的方案。在实际项目中，无论你是直接用原生的WebGL，还是使用OGL、SpriteJS或者ThreeJS，大体的优化思路肯定离不开我前面总结的这些点。但怎么既恰到好处的优化，又保持性能与产品功能、开发效率以及扩展性的平衡，就需要我们通不断积累项目经验，才能慢慢做到最好啦。

小试牛刀

在前面的例子中，我们把位置和颜色的计算都放在了着色器中。这有利有弊，如果让你来重构代码，你能做到既兼顾性能，又能满足我们从JavaScript中拿到几何体位置和颜色的需求吗？如果可以，就快把你的解决方案写好分享出来吧。

欢迎在留言区和我讨论，分享你的答案和思考，也欢迎你把这节课分享给你的朋友，我们下节课见！

源码

课程中完整示例代码

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