1.slua调用Unity接口过程分析
2.tolua源码分析（五）lua使用C#的源码enum
3.Lua的编译和反编译
4.(Unity) 为被 Lua 隔断的 C# 实现添加 Profiler 支持

slua调用Unity接口过程分析

       slua将Unity3D类导出为wrapper类，以便Lua与C#交互。源码以GameObject为例，源码Lua中调用的源码GetComponent方法会首先调用C#层的Lua_UnityEngine_GameObject类中注册的GetComponent方法。该方法首先通过checkSelf函数获取C#中的源码go对象，然后在C#层直接调用go.GetComponent，源码建筑网站源码最后将component对象返回给Lua。源码关键点在于通过对象id实现C#与Lua之间的源码交互，分配id并放入cache，源码使得checkSelf函数可通过id获取C#对象。源码同样，源码获取的源码component对象也是通过id形式，经过C作为桥梁返回至Lua。源码

tolua源码分析（五）lua使用C#的源码enum

       探讨了C#枚举如何在Lua中注册以及与普通类的注册区别。以官方提供的源码例子为例，展示了如何将C#的UnityEngine.Space类型的枚举推送到Lua层，并在Lua层面测试了诸如tostring、ToInt、负十五减九用源码计算Equals等接口，验证了在Lua层可以进行枚举的相等判断，以及将int转换为枚举或将枚举转换为int的操作。

       在Lua层面表示C#的枚举，例子中在第行和第行将枚举推送到Lua层。由于枚举是值类型，C#层使用了enumMap缓存装箱后的object与枚举的映射关系。注册到Lua层的枚举类使用了EnumMetatable。

       具体来看C#枚举注册到Lua的方法，例如在System_EnumWrap.Register方法中。在Lua层表示C#枚举的方式与普通类相似，但需要注意一些区别。

       例如，当使用__tostring方法时，ToLua.ToObject将Lua栈上的userdata转换为object，通过userdata的index查找C#的object缓存，不会产生垃圾收集（GC）。中科院溯源码准吗同样地，ToInt方法中的CheckObject同样在C#的object缓存中查找，执行类型检查，也不会产生GC。

       当比较C#的枚举与int类型时，由于使用了==操作符，这会触发装箱，产生一次GC。因此，在实际使用中应尽量避免在Lua层对C#枚举与number进行比较。而在Lua层直接比较两个C#枚举时，它们在Lua层被视为同一份userdata，因为它们来自于同一个C#缓存，index相同。

       在将Lua栈上的number转换为C#枚举的实例时，IntToEnum方法在C#的UnityEngine_SpaceWrap类中实现。这个方法直接将double转换为int，放量假阴真阳指标源码再转换为UnityEngine.Space类型，避免了GC。在C#层推送到Lua层的枚举时，是从C#的缓存中取到枚举对应的object，然后推送到Lua层，也不会产生GC。

       总结，在Lua使用C#的枚举时，从C#到Lua层的传递不会产生GC，在Lua层进行number与枚举类型之间的转换以及直接比较枚举时不触发GC。然而，当比较枚举与number时，会触发一次GC。针对这一情况，可以进行针对性优化。

       下一节将深入研究在开发中常见的C#委托/事件如何注册到Lua函数的实现。

Lua的易语言动态显示物体源码编译和反编译

       无论是Unity项目还是Unreal的项目，我通常会使用Lua进行编程。在项目打包阶段，Lua的编译和反编译是不可或缺的步骤。在本文中，我们将探讨如何对Lua代码进行编译与反编译，以及如何利用不同的工具进行操作。

       对于Lua代码的编译，我们通常有两种方法。一种是使用lua脚本直接运行代码，另一种是使用Lua的编译器（如Luac）将源代码转换为Lua字节码。通过使用指令`lua ./TestLua.lua`，我们可以测试代码的正确性。Luac是将Lua源代码编译为Lua字节码的工具，编译成功后，我们可以通过运行编译后的字节码来验证结果，一切顺利。

       另一种流行的Lua编译器是Luajit，它在Unity项目中被广泛使用。使用Luajit可以提升执行速度。如果遇到编译错误，只需确保将`luajit\src\src\jit`文件放在`luajit.exe`的同一目录下的`lua`文件夹中即可。通过直接运行包含测试代码的Lua文件，我们可以确认编译和运行的流程是正确的。

       在对比了两种编译方法后，我们发现它们都有各自的特点和适用场景。Luac适用于简单的脚本或对代码优化要求不高的情况，而Luajit则更适合需要高性能的项目，特别是那些对运行速度有较高要求的场景。

       对于Lua的反编译，最常用的工具是`luadec`。通过将`luadec`工具与Visual Studio项目进行集成，我们能够对编译后的字节码进行反编译，恢复源代码。在尝试反编译后，我们得到了清晰可读的代码，即使在不使用调试信息的情况下，反编译结果也具有一定的可读性。

       对于更复杂的反编译需求，如支持位字节码的反编译，我们遇到了一些挑战。目前，有一个名为`ljd`的工具支持位字节码的反编译，但仅限于位平台。对于位平台的字节码，我们可能需要自行修改`ljd`的Python代码来支持，这是一个需要时间和专业知识的额外工作。尽管如此，对于大部分应用场景，上述工具已经足够满足我们的需求。

       总之，Lua的编译和反编译是Lua项目开发过程中的重要环节。通过选择合适的编译工具和反编译方法，可以有效提升代码的执行效率和调试效率。同时，对于反编译过程，我们应根据实际需求选择合适的工具，并注意其适用的平台和特性。

(Unity) 为被 Lua 隔断的 C# 实现添加 Profiler 支持

       在Unity项目中，由于Lua的灵活性和与服务器代码共享的优势，许多团队倾向于采用Lua作为上层逻辑脚本。然而，这种“全暴露”方式导致C#与Lua之间的交互层封闭，阻碍了Unity Profiler等引擎内置工具的使用，特别是当C#和Lua接口数量庞大时。Profiler无法跨越C#和Lua的界限，无法深入剖析Lua函数的性能问题，特别是内存分配导致的GC卡顿。

       通常的做法是通过在C#代码中添加Profiler采样，然后回溯到Lua脚本，分析可能的性能瓶颈。然而，这往往需要反复在脚本和C#之间切换，耗时且增加理解代码的复杂性。面对这个问题，人们寻求更直接的解决方案，比如使用AOP（面向切面编程）来自动为暴露给Lua的C#接口添加性能剖析。然而，现有的C# AOP方法在Unity的mono环境中并未成功应用。

       转而，作者尝试通过修改slua生成的代码，直接在接口绑定函数中加入Profiler采样。首先，找到函数接口的生成位置，然后在函数前后添加BeginSample和EndSample代码，实现对特定类和函数的粒度控制。尽管这一方法可能解决了Profiler支持的问题，但实际操作中仍面临lambda expression不支持添加attribute的限制。

       总的来说，虽然通过slua的代码生成实现了一种解决方案，但这个过程并不完全透明，且需要对底层代码进行修改。这表明在Unity与Lua的集成中，为Profiler提供完整支持仍存在挑战，需要进一步的探索和优化。