9-酷家乐-大型3D图形渲染质量保障实践-吴鑫璐（风飞）.pdf

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1、大型3D图形渲染质量保障实践酷家乐 : 风飞目录 1. 背景简介 2. 渲染引擎测试 3. 精准测试 5. 线上反馈 4. 渲染回归平台渲染特别慢，经常都是排队，排 20分钟都不动的经常一张图半个小时渲染出不来渲染服务器排队好久好久，排上了还渲染失败排队都是七八个人室内灯光太暗，外景曝光玻璃显示效果失真壁柜处噪点和锯齿太多定制模型缺失墙面瓷砖没有纹理从前线的炮火声我们听到了用户的心声渲染效果、全链路性能、功能的稳定是优先需要保障的事情用户吐槽 A 性能评估 1 流量巨大每天数百万渲染量几十亿级请求量大方案数百兆数据传输 2 场景众多 3 发布频繁数条前台业

2、务线微服务架构，数十个调用方调用类型众多背景及挑战敏捷迭代代码变更众多测试时间紧张渲染链路任意变更对集群耗时评估的挑战渲染全链路瓶颈识别的挑战 B 业务保障复杂业务场景影响范围评估的挑战全链路问题定位的挑战 C 效果评估图片质量度量的挑战全种类材质支持效果评价的挑战前后端渲染体验一致的挑战针对解法精准测试测试范围评估测试结果分析自动化用例覆盖方法树智能用例推荐渲染回归平台效果自测各业务线测试集收集图像效果变更评估渲染耗时变化线上反馈数据链路追踪灯光数据解析材质渲染工具线上实时监控渲染引擎种类后端：照片级、急速引擎前端：H5工具、

3、KooRender 原因分类各种各样的材质属性不支持透明、反射问题模型处理问题材质处理属性丢失问题酷家乐渲染引擎问题自动检测图像相似性计算找出色差大而且范围占比大的图明确目标多种开源方案尝试，并不能很有效的找到一个阈值，来判断效果有问题的模型像素对比，用与人眼识别度相似的CIELAB颜色空间方案选择通过实验来确定最佳阈值阈值确定基于mock能力的效果验证模型反向检测中台服务处理 mock数据前台服务处理工程化方案测试集管理及页面调度支持 jenkins & docker提供并行计算能力前端demo通过参数控制与mock服务对接精准测试主链路 BCEL：通过深入JVM的汇编来创建、分析、操纵class文件常量池：包含class文件中所有的东西通过Jgit来获取代码差异使用classParser，通过解析源 class文件，获取常量池测试

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