Для профилирования выделения памяти в Unity можно использовать Profiler API или Mono.Profiler. Однако стоит отметить, что полноценное unit-тестирование выделения памяти может быть сложным из-за недетерминированных особенностей сборщика мусора и внешних факторов, влияющих на выделение памяти. Тем не менее, можно попробовать написать тест, который будет ориентировочно оценивать выделение памяти.
Вот примерной шаблон unit-теста, который можно использовать для измерения выделения памяти в Unity:
```csharp
using NUnit.Framework;
using UnityEngine;
using UnityEngine.TestTools;
using Unity.Profiling;
public class MemoryAllocationTest
{
private ProfilerMarker customTestMarker;
[SetUp]
public void SetUp()
{
// Инициализация маркера профайлера перед тестами
customTestMarker = new ProfilerMarker("CustomTestMarker");
}
[Test]
public void CheckMemoryAllocations()
{
// Используйте ProfilerRecorder для запуска сбора данных по выделенной памяти
var recorder = ProfilerRecorder.StartNew(ProfilerCategory.Memory, "GC.Alloc");
customTestMarker.Begin();
// Тестируемый код
// Пример: EventPublisher.PublishEvent();
customTestMarker.End();
// Остановите сбор данных и получение результатов
recorder.Stop();
// Получаем количество выделенной памяти в байтах
var memoryAllocations = recorder.sampleBlockCount;
Debug.Log($"Memory allocated: {memoryAllocations} bytes");
// Ожидаем, что выделенная память будет ниже некоторого порогового значения
Assert.LessOrEqual(memoryAllocations, expectedAllocationLimit, "Too much memory allocated during the test.");
recorder.Dispose();
}
}
```
В этом примере мы используем `ProfilerRecorder` для отслеживания количества выделений памяти, которые происходят внутри определённого блока кода, помеченного `customTestMarker`.
Обратите внимание, что такие тесты лучше выполнять в режиме редактора, а также стоит понимать, что результаты профилирования могут варьироваться из-за работы сборщика мусора и других внутренних процессов Unity. Например, если сборщик мусора запустится во время выполнения теста, это может исказить результаты. Поэтому важно интерпретировать результаты с осторожностью и учитывать потенциальные внешние факторы.
Для более точного анализа и обнаружения точных утечек памяти или неоптимального выделения памяти рекомендуется использовать инструменты профилирования, например Unity Profiler, который предоставляет более широкие возможности для анализа производительности приложения в реальном времени.