Crest海洋系统SphereWaterInteraction组件数组越界问题分析与修复
2025-06-20 03:50:16作者:平淮齐Percy
问题背景
在Crest海洋系统4.19版本中,开发者报告了一个关于SphereWaterInteraction组件的警告问题。该问题表现为在运行时控制台输出大量警告信息,提示"_InnerSphereOffset"等属性超出了最大允许数组大小(7644),系统自动将其限制为1023。这个问题主要出现在移动平台(iOS/Android)上,且与船只切换时的组件创建/销毁操作相关。
问题现象
开发者观察到的具体警告包括:
- "_InnerSphereOffset"属性超出数组限制
- "_Velocity"属性超出数组限制
- "_Radius"属性超出数组限制
- "_InnerSphereMultiplier"属性超出数组限制
- "_LargeWaveMultiplier"属性超出数组限制
- "_DisplacementAtInputPosition"属性超出数组限制
这些警告通常在场景启动或船只切换时出现,且似乎与帧率设置为0的特殊处理状态有关。警告信息表明系统试图创建远超过限制(1023)的数组元素(最高达到7644个)。
技术分析
根本原因
经过技术团队分析,这个问题实际上是一个"属性泄漏"的bug。在SphereWaterInteraction组件中,当实例被创建和销毁时,没有正确清理相关的Shader属性数组,导致系统错误地累积了过多的属性引用。
影响范围
该问题主要影响:
- 使用SphereWaterInteraction组件进行水体交互的场景
- 频繁创建/销毁交互对象的应用场景
- 移动平台上的性能表现
- 多船只切换的游戏逻辑
问题严重性
虽然这些警告不会直接导致功能失效,但可能带来以下潜在问题:
- 不必要的性能开销
- 内存使用效率降低
- 在极端情况下可能导致渲染异常
解决方案
Crest开发团队在4.21版本中修复了这个问题。修复的核心是确保在SphereWaterInteraction组件被销毁时,正确清理所有相关的Shader属性数组引用,防止属性泄漏。
修复要点
- 完善了组件销毁时的资源清理逻辑
- 确保属性数组引用计数正确管理
- 优化了多实例场景下的资源处理
最佳实践建议
对于使用Crest海洋系统的开发者,建议:
- 及时升级到4.21或更高版本
- 在频繁创建/销毁水体交互对象时,考虑使用对象池技术
- 避免在帧率受限状态下进行大量对象操作
- 定期检查控制台输出,及时发现类似警告
总结
这个问题的修复体现了Crest团队对系统稳定性的持续改进。通过正确处理Shader属性数组的生命周期,不仅解决了警告问题,也提升了系统在复杂场景下的稳定性。开发者应及时更新到修复版本,以获得最佳的水体交互体验和性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868