首页
/ O3DE项目Asset Processor全扫描崩溃问题分析与修复

O3DE项目Asset Processor全扫描崩溃问题分析与修复

2025-05-28 02:07:27作者:邬祺芯Juliet

问题背景

在O3DE引擎的23.10.3版本中,开发者发现当在Asset Processor窗口中执行全量扫描操作时,编辑器会在扫描过程中的随机时间点发生崩溃。这一问题不仅影响新创建的项目(包括使用"Default"和"Minimal"模板的项目),也影响已存在的项目。

问题现象

当用户按照以下步骤操作时:

  1. 创建或打开一个项目
  2. 等待资产处理完成
  3. 打开Asset Processor窗口
  4. 进入设置标签页
  5. 点击"开始扫描"按钮

预期行为是扫描顺利完成,但实际结果是编辑器在扫描过程中崩溃。崩溃发生时没有特定的触发条件,每次崩溃的时间点都不相同。

技术分析

通过分析崩溃日志,发现问题出在AssetBrowser模块处理资产条目删除的过程中。具体来说:

  1. 崩溃发生在AssetBrowserModel的BeginRemoveEntry方法中
  2. 当AssetBrowserEntry尝试移除子节点时,访问了无效的指针
  3. 调用栈显示问题源自RemoveChildren方法的执行过程
  4. 核心崩溃点在于对已释放内存的访问

深入代码层面,问题出在AssetBrowserEntry.cpp文件的RemoveChildren方法实现上。该方法在遍历子节点并移除它们时,没有正确处理父子节点的引用关系,导致在删除过程中出现了悬垂指针。

解决方案

修复方案主要包含以下关键点:

  1. 修改RemoveChildren方法的实现,确保在删除子节点前正确处理父子关系
  2. 增加指针有效性检查,防止访问已释放内存
  3. 优化节点删除的顺序和方式,避免在遍历过程中修改容器

修复后,虽然扫描过程仍可能导致界面短暂冻结(特别是在TreeToTable模型恢复时),但系统稳定性得到了保证,不再出现崩溃情况。

影响范围

该问题影响所有使用O3DE 23.10.3版本及之前版本的项目,跨平台存在(包括Linux和Windows系统)。修复后,用户可以在所有支持的平台上安全地执行Asset Processor的全量扫描操作。

最佳实践建议

对于O3DE开发者,建议:

  1. 定期更新引擎版本以获取稳定性修复
  2. 在执行大规模资产操作前保存工作进度
  3. 对于大型项目,考虑分批处理资产而非一次性全量扫描
  4. 关注Asset Processor的性能表现,必要时优化项目资产结构

该修复已合并到主开发分支,用户可以通过更新引擎版本来获得这一稳定性改进。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
156
2 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
38
72
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
519
50
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
942
555
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
195
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
993
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
359
12
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71