Unity3D下的XLua方案介绍
写在前面
xLua是Unity3D下Lua编程解决方案，自2016年初推广以来，已经应用于十多款腾讯自研游戏，因其良好性能、易用性、扩展性而广受好评。现在，腾讯已经将xLua开源到GitHub。
2016年12月末，xLua刚刚实现新的突破：全平台支持用Lua修复C#代码bug。
目前Unity下的Lua热更新方案大多都是要求要热更新的部分一开始就要用Lua语言实现，不足之处在于：
1、接入成本高，有的项目已经用C#写完了，这时要接入需要把需要热更的地方用Lua重新实现；
2、即使一开始就接入了，也存在同时用两种语言开发难度较大的问题；
3、Lua性能不如C#；
xLua热补丁技术支持在运行时把一个C#实现（函数，操作符，属性，事件，或者整个类）替换成Lua实现，意味着你可以：
1、平时用C#开发；
2、运行也是C#，性能秒杀Lua；
3、有bug的地方下发个Lua脚本fix了，下次整体更新时可以把Lua的实现换回正确的C#实现，更新时甚至可以做到不重启游戏；
这个新特性iOS，Android，Window，Mac都测试通过了，目前在做一些易用性优化。
那么，腾讯开源的xLua究竟是怎样的技术？它是为何如此设计的？更令人关心的是，xLua的性能如何？带着这些问题，InfoQ对其作者进行了采访并将内容整理成文。
嘉宾简介
车雄生，05年毕业，在华为工作了6年，跟着先后在两游戏创业公司待了几年，15年进入腾讯互娱公共组件中心。目前专注于一些游戏公共组件的开发。
技术背景
腾讯自研手游，就我了解的项目来说，大多数游戏引擎都是Unity3D，少数用coco2d。
xLua这个插件具体用到了哪些游戏中？虽说xLua是2015年3月就完成了第一个版本，但由于当时项目组热更的意识并没有很普遍，需求不是很强烈，xLua的开发资源都调到更紧急的项目了。直到15年年底正式集成到我们的apollo手游开发框架，才迎来xLua的第一个项目。到目前为止，我们已知的应用了xLua的项目有十多个，其中不乏一些重量级IP，或者按星级标准打造的产品。
在xLua之前，面对iOS无法热更新的问题，有用ulua的，有用slua的，也有项目用自研的脚本语言，不过当时用人更新的项目也不多。
热更新流程
手游的热更新流程很简单，只是启动时检测下是否有新版本文件，有的话就下载覆盖老文件，然后启动。
下载的文件如果是图片，模型这些是没问题的，但如果是Unity原生的代码逻辑，无论是以前的Mono AOT或者后来的il2cpp，都是编译成native code，iOS下是跑不了的。
解决办法就一个，别用native code，别用jit，解析执行就可以了。包括xLua在内的所有热更新支持方案都是通过“解析执行”来实现代码逻辑热更新。
来自xLua的 Hello world
（1）三行代码跑lua脚本
一个完整的例子仅需3行代码：
下载xLua后解压到Unity工程Assets目录下，建一个MonoBehaviour拖到场景，在Start里头加上这么三行：
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2
3
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XLua.LuaEnv luaenv =
new
XLua.LuaEnv();
luaenv.DoString(
"CS.UnityEngine.Debug.Log('hello world')"
);
luaenv.Dispose();
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运行就可以看到Console打印的hello world。
1、第一和第三行分别LuaEnv的创建以及销毁，所谓LuaEnv可以理解为lua虚拟机，往往整个工程一个虚拟机即可：
2、DoString里头可以是任意合法的lua代码，例子中调用了UnityEngine.Debug.Log接口打印了一个log（C#的静态函数在CS下直接可用）；
（2）C#调用lua系统函数math.max
xLua支持把一个Lua函数绑定到C# delegate。
我们先声明一个delegate，并为它加上CSharpCallLua标签：
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2
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[XLua.CSharpCallLua]
public
delegate
double
LuaMax(
double
a,
double
b);
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然后在上面那例子加上这么两行（luaenv销毁前）：
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1
2
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var max = luaenv.Global.GetInPath(
"math.max"
);
Debug.Log(
"max:"
+ max(32, 12));
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就那么简单，把lua的math.max绑定到C#的max变量后，调用就和一个C#函数调用差不多了，而且，最最重要的是，执行了“XLua/Generate Code”后，max(32, 12)调用是不产生（C#）gc alloc的，既优雅，又高效！（更详细的可以看XLuaDoc下的文档。）
xLua全局观
（1）易用性：编辑器下无需生成代码支持所有特性
xLua的易用不仅仅体现在编程，还体现在方方面面的细节考虑，甚至考虑到团队配合工作流。
xLua仅有两个菜单选择，分别是生成代码和清除生成代码。在菜单之外，甚至只需要在build手机版本前执行一下“Generate Code”即可（这也有API可集成到项目的自动化打包流程）。
这就是xLua的特色功能之一：编辑器下无需生成代码支持所有特性。
之所以做这个功能，是因为有的项目反馈，“生成代码”对于策划美术太过遥远，教了很久还是老忘；还有个大项目反馈说由于代码很多，每次生成代码后，Unity3D都要转很久。
（2）扩展性：授之以鱼，不如授之以渔
开发中我们往往要用到很多东西，比如用PB和后台交互，解析json格式的配置文件等等。虽说我们都可以在C#那找到相应的库，然后通过xLua去使用这些库，但这效率不高，最好能有相应Lua的库。
不少方案是直接集成一些常用的Lua库，但这带来些新问题：这些库不一定用到，却增大安装包；集成的库也不一定符合项目习惯：json解析有人喜欢rapidjson，有人爱用cjson，所谓众口难调；对于某些项目，这些库还是不够，还是得自己去想办法加；
腾讯团队的设计原则是授之以鱼，不如授之以渔，因此xLua：
提供了接口、教程，在不修改xLua代码的情况下，开发者可以根据个人喜好加入库；
通过cmake实现跨平台编译，可以选择伴随xLua一起编译，修改一个makefile文件，搞定各平台编译。
除了很方便加入第三方Lua插件，xLua的生成引擎支持二次开发，可以编写生成插件，生成自己所需的一些代码以及配置。
（3）性能的保证
游戏的性能备受关注，因此任何模块的变化都需要尽可能不降低甚至调优游戏整体的性能。xLua设计原则是在保证运行效率的前提下，尽量的保证开发效率。
对于性能这块，有几个至关重要的版本：
第一个版本1.0.0在05年3月份发布，当时delegate，interface作为最主要的C#访问Lua的设定，从接口层面避免了boxing、unboxing、gc alloc，这是一个良好的起点。做一个通用组件的都知道，接口一开始设计不合理导致的问题很难解决，别人已经用了，甚至已经养成习惯了，很难纠正。ps:说起这习惯，有的从别的lua插件转为使用xLua的童鞋，一开始习惯用LuaFunction.Call去调用lua（xLua也保留了这接口，可用于性能要求不高的场合），他们后期就痛苦了，还得一个个地方的改回来。
第二个很重要的版本是2.0.0（06年3月发布），这版本主要目标就性能优化，因为当时有个对性能要求极其严苛的项目想用lua，严苛到什么程度呢？他们觉得C#性能都不放心，战斗系统打算用C++写。那版本我们把虚拟机切换到luajit，加入了lazyload技术，逐行语句的优化，甚至关键地方不用C#提供的容器，自己写专用的（比Dictionary实测性能高4倍）。。。可以认为我们重做了一个xLua。最终他们的选型测试结论是选xLua。
后来和一些项目的交流发现，项目组很关注gc alloc这指标，甚至比lua和C#间的互调性能指标还要看重。于是有了2.1.0版本（06年7月发布），这版本主要目标是gc优化，我们重写了反射，反射调用的gc减少到原来的几分之一，性能提高了3倍左右。我们设计了一个全新的复杂值类型支持方案，该方案支持的类型更多（只要struct的字段都是值类型即可），包括用户自定义的struct（别的方案都不支持），也更省内存（Vector3为例，内存占用只有别的方案的30%）。但也有劣势的地方，比如你调用Vector3上的一些方法，会比ulua、slua要差，因为后面两个把Vector3用lua重新实现了，这类耗时不大的运算相比lua和C#直接的适配成本小太多了，直接在lua做更划算，不过这差距仅限于那几个ulua、slua完全重新实现的类。
上面只是三个重大节点，我们觉得性能是一个需要持续关注的点：平时想到一个好点子，就会改改，测试下，有提升就加入；建立性能基线，防止某个新功能的加入，某个bug的修改把性能给改坏了。
xLua内置Lua代码profiler；支持真机调试。目前lua profiler只是一个小工具，所以没有做图形化界面，典型的一个报告如下：
网上也有类似的工具，我们这个的优势是对C#函数的支持以及luajit下更为准确。
真机调试支持各lua插件都一样，就是把ZeroBraneStudio调试需要用到的luasocket库预先编译进去而已，没什么值得介绍的地方。
技术实现的细节
(1) 泛型
泛型类型除了运行时动态实例化之外都支持，而运行时动态实例化需要jit的支持，iOS下行不通。举个例子，如果你配了对Dictionary生成代码，那这个类型是可以用的，但如果你新更新的lua代码，想用一个Dictionary，这个类型之前没生成代码，而且C#里头也没任何地方使用过，这就不支持。静态实例化的泛型，其实和非泛型类型处理上没区别。
(2) 委托事件的封装
委托封装是根据委托的接口生成一段操作lua栈的代码作为委托的实现。举个例子就很好懂了。比如对于委托：delegatedouble Add(double a, double b)，我们生成如下代码：
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public
double
SystemDouble(
double
a,
double
b)
{
RealStatePtr L = luaEnv.L;
int
err_func =LuaAPI.load_error_func(L, errorFuncRef);
LuaAPI.lua_getref(L, luaReference);
LuaAPI.lua_pushnumber(L, a);
LuaAPI.lua_pushnumber(L, b);
int
__gen_error = LuaAPI.lua_pcall(L, 2, 1, err_func);
if
(__gen_error != 0)
luaEnv.ThrowExceptionFromError(err_func - 1);
double
__gen_ret = LuaAPI.lua_tonumber(L, err_func + 1);
LuaAPI.lua_settop(L, err_func - 1);
return
__gen_ret;
}
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这代码把调用转给lua函数，调用委托就是调用这函数。
其它方案都有delegate的支持，一般仅用于在lua侧主动传递/设置一个lua函数到C#，而xLua支持更为完整，比如：
支持C#主动用delegate来引用一个lua函数。用delegate代替类似object[]Call(params object[] args)的接口调用lua最大的好处是可以避免值类型传递时的boxing/unboxing，还有参数数组，返回值数组的gc alloc；
支持返回delegate的delegate，可对应到lua的高阶函数；
作为这技术的一个延伸，xLua支持用一个c# interface引用一个lua table，这个特性和一些IOC框架配合可以实现C#和Lua间无感知（模块间都通过interface耦合，然后由框架去组装）。
(3) 无缝支持生成代码及反射
生成代码固然重要，已然是各大主流方案的标配。
反射有的方案明确不支持，但从项目的反馈来说，也是至关重要的：有的项目代码很多，已经接近苹果的80M Text段的限制，对他们来说，代码量大小关乎到能否发布，反射方式性能不如生成代码，但对安装包影响小。
这的无缝有两个含义：
1、两者在支持的特性以及特性的使用方式都是一致的，两者方式间切换，业务逻辑代码不用修改，改改配置就可以了；
2、两者无缝配合，比如一个继承链上，任意一个类都可以选择生成代码或者反射，比如子类选择生成代码，父类由于不常用选择了反射，还是可以在子类对象上调用父类的方法；
对于il2cpp的stripping，xLua也考虑到了，只要你对一个类配置了ReflectionUse，会自动生成Unity的link.xml配置文件，将该类型列为不剪裁。
其他Lua插件一览
在xLua之外，还有其他的Lua插件，如 uLua、SLua、C#light等。
(1) ulua应用项目是最多的，由于开源得早，名气也最大，这是它很大的优势。腾讯也有项目用ulua，反馈比较多的问题是它版本的前后兼容问题：
ulua最早是一个叫LuaInterface开源库的Unity移植，在2015年初换成cs2lua，又在2016年初换成tolua c#，只所以说“换”，是因为这从API角度看可认为三个不同的产品，它们间很难升级，而且是每换一次，之前的版本就彻底不维护了，这给项目带来很大的困扰。
ulua的第一个版本纯反射，并不实用，已经淡出市场，现存应用用后两个版本居多。cstolua版本接口比较混乱：它保留了第一版ulua接口之余，搞了一套新接口，这两套接口之间并不正交，也不是后者完全替代前者，让人有点无所适从。到了tolua c#版本，这问题解决了，但同时也把反射特性（老接口）给废了。不过总体来说，ulua在向好的方向走。
(2) slua代码质量比cstolua好很多（很多人当时选slua的理由），部分支持反射。性能按我们的测试用例整体比tolua c#略低，另外代码质量对比tolua c#已经形成不了明显优势。
(3) C#light，个人觉得主要有两个不足：
按其实现原理来说，性能不会靠谱，到不了手机上实用的地步；
由于不完整支持C#，本质上只是另一种叫C#light的语言（C# like？名字倒很贴切），这两者代码配合起来也复杂，甚至它能做到比C#和lua配合更复杂些
事实也证明了，C# light基本淡出市场，可以忽略不计了。
(4) LSharp是C# light作者的后续作品，倒是可以期盼些，从il层面执行，这两个问题有望改善，可惜后面没了下文（不维护了）。
相比之下，腾讯在设计xLua时，实现的功能更全，这“全”体现在C#的特性支持得更全些，lua虚拟机版本支持更全；更易用些，比如编辑器下不用生成代码；另外，性能也不比它们差。
说到功能更全，可能有人抱怨并没有pb，json，sqlite等等功能。其实稍熟悉lua的人都知道，那只是把一些现成lua扩展编译进去而已，算不上是它做了这些功能。预集成好处是方便，坏处是没选择的余地，用不上的东西会占空间，用得上的东西也不一定是你喜欢的库。
xLua的lua库基于cmake编译，要加这些库门槛很低，有教程，改一个Makefile搞定各平台编译。在C#测也提供了api来初始化这些库。总而言之，xLua的原则是授之以渔。
xLua的灵感来源
xLua立项当初，考察了当时能找到的所有方案，并分析各方案优劣，定出第一个版本的特性，大体是基于NLua基础上加上代码生成。介绍下NLua，NLua的作者就是LuaInterface的作者，NLua可以认为是LuaInterface的升级版，而前面也说了，第一版uLua是LuaInterface的Unity移植版本，也不能算原创。
因为是“站在”生成代码当时有看过cstolua的实现（那时还没挂ulua的牌），觉得它通过硬编码字符串拼接的方式维护性不太好，就用模版来做。感觉这步是走对了，后续生成代码调整起来比较简单，这对性能调优很有好处。
经过十多个版本的迭代，优化，现在NLua的影子比较淡了（NLua仅支持反射，而xLua的反射在2.1.0版本已经完全重写），就剩下C#引用类型对象在lua的表达的思路没变。
此外，遇到需要调整较大的bug，我们也会先看同类插件是不是已经解决了，对比他们的修改方案和我们的，选更适合的。
xLua背后的研发与团队
xLua目前迭代了十多个版本，从第一个项目开始，平均一个月一个版本。
研发团队人员目前有一个全职开发。测试使用的是腾讯互娱的公有资源，很规范：有一套不断补充的功能自动化用例，性能测试也建立了基线，确保不会因为功能迭代而影响性能。腾讯互娱有专门的客户端兼容性测试实验室，至少中版本号以上的变动我们会提交给他们针对top 100的机型进行兼容性测试。
至于lua，luajit的更新跟进，先说luajit吧，luajit变动不大，我第一次用luajit是11年，那时支持到lua5.1，现在也还是lua5.1，中间只是一些bug的修复，性能优化，或者新平台支持等，我们要做事情不多。而lua中版本间差别还是蛮大的，但中版本变动并不频繁，从5.1到5.2用了6年，从5.2到5.3用了3年，5.3是2015年初发布的，我个人觉得到下一次中版本变动会很久，不亚于甚至大于5.1到5.2的时间跨度（5.2个人认为只是一个过渡版本）。
小版本一般改改bug，等稳定后直接升级就可以了，不需要做很多事情，目前xLua的lua版本用的是lua的最新版本5.3.3。
聊聊C#，谈谈Lua
C#在开发效率和运行效率平衡得很好，语言特性也比较全，个人觉得是很优秀的一门语言。在Unity3D上的缺憾主要是其mono版本太低，一些很古老的bug，比如著名的foreach性能问题很多个版本都没解决，新的特性，比如await又不支持。
另外在手机平台iOS不允许应用下载native code运行，jit，刚好把mono应用的热更新给堵死了，要是mono虚拟机能够做到像luajit那样，jit走不通就用interpret模式，其实就没lua或者其它热更新方案什么事了。
而lua被称为游戏脚本之王，在游戏领域应用比较广泛，它设计之初就考虑到嵌入式领域，比如相对它提供的特性来说，它体积非常小，启动一个vm占资源也不多，性能也是脚本里头的佼佼者。
lua相对C#而言，首先是它支持解析执行，进而支持热更新。而免编译对开发效率提升也是蛮大的，特别是较大的项目。
lua的动态类型有利有弊，好的是没有编译期的类型检查，快速开发比较有优势，特别在需求三天两头就变的游戏领域。缺点是要做出健壮的软件得有大量的测试来保证，还有由于要做运行期检查，性能会比静态类型语言低。
lua的一大特色是语言级的协程（coroutine）的支持，比Unity3D基于generator模拟的协程要好很多，对于复杂异步业务逻辑编写很有帮助，xLua的配套例子有范例（ps一下，Unity3D的mono版本升级到支持await的话，是更理想的异步方案）。
至于C#和lua间如何配合，可能每个人都有不同的看法，但至少有一点是确定的：需求变更大，预计很可能需要热更的地方，用lua。当然，也可以尝试最新的开发模式，全C#开发，lua fix bug。
写在最后
xLua应该还有不足，我们会在发现的第一时间去修改。腾讯xLua团队极度欢迎大家在发现不足之后提出反馈。
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