缓冲区属性使用常量BufferAttributeUsage设置 BufferAttribute 的 使用模式（usage mode）

有三种提示可供用户指定数据。它们都基于用户将如何使用缓冲区。也就是说，用户是直接读取还是写入缓冲区的数据。

• DRAW：用户将把数据写入缓冲区，但不会读取数据。
• READ：用户不会写入数据，但用户将读回数据。
• COPY：用户将不会写入或读取数据。

有三个提示可以说明用户更改缓冲区数据的频率。

• STATIC：用户将设置一次数据。
• DYNAMIC：用户偶尔会设置数据。
• STREAM：用户每次使用后都会更改数据。或者几乎每次使用后都会更改数据。

THREE.StaticDrawUsage
THREE.DynamicDrawUsage
THREE.StreamDrawUsage

THREE.StaticReadUsage
THREE.DynamicReadUsage
THREE.StreamReadUsage

THREE.StaticCopyUsage
THREE.DynamicCopyUsage
THREE.StreamCopyUsage

 

在 Three.js 中，setUsage(THREE.DynamicDrawUsage) 是设置 BufferAttribute 的 使用模式（usage mode） 的方法。

 

背景

THREE.BufferAttribute 是用来存储几何体顶点数据（如位置、法线、颜色等）的一个类，它的 usage 属性告诉 WebGL 如何使用这些数据。这对优化 WebGL 的性能非常重要，特别是在数据频繁更新的情况下。

 

setUsage 方法的作用

setUsage 方法通过设置 usage 属性，告知 WebGL 数据的更新频率，帮助 WebGL 优化数据的传输方式。

Three.js 中定义了一些使用模式：

• THREE.StaticDrawUsage（默认值）：表示数据只会被初始化一次，不会频繁更改。

• THREE.DynamicDrawUsage：表示数据会频繁更改，适合需要实时更新的场景。

• THREE.StreamDrawUsage：表示数据会频繁更改，但只会用一次。

通过调用 setUsage(THREE.DynamicDrawUsage)，你显式地告诉 WebGL：

• 该属性的数据将会频繁更新。

• WebGL 会为这种使用模式优化 GPU 的数据存储和处理方式，减少不必要的性能开销。

---

在代码中的意义

particles.setAttribute(
  'position',
  new THREE.BufferAttribute(particlePositions, 3).setUsage(THREE.DynamicDrawUsage)
);

1. particlePositions 是一个存储粒子位置的缓冲区数组。

   • 例如：Float32Array，包含粒子的三维坐标（x, y, z）。

2. new THREE.BufferAttribute(particlePositions, 3) 创建一个 BufferAttribute，告诉 Three.js 每三个数字组成一个粒子的坐标。

3. .setUsage(THREE.DynamicDrawUsage) 告诉 WebGL：

   • 这些粒子的位置数据会被频繁修改（例如，在动画中不断更新粒子的位置）。

   • WebGL 会为这种场景调整内存存储和数据传输策略。

4. 最后，通过 particles.setAttribute('position', ...) 将该缓冲属性应用到粒子的几何体中。

常见的使用场景

1. 粒子系统：

   • 粒子的位置会随着时间不断变化，需要频繁更新缓冲区。

2. 动态几何体：

   • 例如，实时更新顶点数据来实现形状的变化。

3. 动画效果：

   • 如顶点形变、波浪效果或其他基于顶点的数据更新。

性能优化的原因

如果不设置 DynamicDrawUsage，默认使用 StaticDrawUsage，WebGL 会假设数据几乎不变，从而对数据进行固定优化。对于频繁更新的数据，这会导致额外的性能开销，因为 WebGL 需要在每次更新时重新分配资源。

通过显式设置 DynamicDrawUsage：

• GPU 可以更高效地处理动态数据。

• 避免了不必要的资源分配或数据传输。

总结

• setUsage(THREE.DynamicDrawUsage) 是一种性能优化策略，适用于频繁更新数据的场景。

• 它帮助 WebGL 更智能地管理缓冲区，避免因错误的使用模式导致的性能问题。

• 在像粒子系统或动态几何体等需要频繁更新顶点数据的场景中，这是一个推荐的做法。