背景痛点：当3DTiles遇上性能瓶颈

最近在做智慧城市项目时，发现一个头疼的问题：单个3DTiles文件动辄500MB+，导致：

• 首屏加载时间超过30秒
• Chrome内存占用飙升到4GB后崩溃
• 低端设备直接白屏

经过抓包分析，发现传统fetch全量加载的方式，在加载200MB以上的B3DM文件时，会出现明显的网络阻塞和主线程卡顿。

技术选型：三种流式方案对比

测试了三种主流的流式传输方案：

1. HTTP Range请求
2. 优点：兼容性好，直接通过Range: bytes=0-999头部分块

3. 缺点：需要服务端支持，并行请求受浏览器6连接限制

4. WebSocket分片

5. 优点：双工通信，适合实时更新场景

6. 缺点：需要维护消息序号，缓冲逻辑复杂

7. WebTransport

8. 优点：基于QUIC协议，多路复用无队头阻塞
9. 缺点：需要HTTPS且服务端配置复杂

最终选择HTTP Range + 智能分块的组合方案，平衡了实现成本和效果。

核心实现：AI分块与动态加载

1. 智能分块（TensorFlow.js）

通过卷积神经网络识别模型视觉重点区域，优先加载中心区域和高频细节：

// 特征提取模型（简化版）
const model = await tf.loadGraphModel('mobileNetV2.json');

function calcTilePriority(tileImage: tf.Tensor3D) {
  // 输入图像归一化
  const normalized = tf.div(tileImage, 255.0);
  // 通过CNN获取特征热力图
  const heatmap = model.predict(normalized) as tf.Tensor;
  // 计算区域重要性得分
  return tf.sum(heatmap).dataSync()[0];
}

2. LOD动态调度（Three.js）

根据相机距离动态切换细节层级，配合射线检测避免过度加载：

const lod = new THREE.LOD();

// 根据视距添加不同精度的模型
for (let i = 0; i < 5; i++) {
  const levelMesh = createB3DMMesh(`tile_L${i}.b3dm`);
  lod.addLevel(levelMesh, i * 50); // 每50米一个层级
}

// 在渲染循环中更新
function updateLOD() {
  const cameraPos = camera.position.clone();
  lod.update(cameraPos);

  // 射线检测可视区域
  raycaster.setFromCamera(mousePos, camera);
  const intersects = raycaster.intersectObject(lod);
  if (intersects.length) {
    requestHighResTile(intersects[0].point);
  }
}

性能优化实战

通过Chrome DevTools的Performance面板对比：

| 指标 | 传统加载 | 流式加载 | |---------------|---------|---------| | 首屏时间(ms) | 32000 | 14500 | | 峰值内存(MB) | 4100 | 1800 | | 平均FPS | 22 | 48 |

关键优化点：

1. 并行请求突破：通过域名分片（domain sharding）将资源分布在多个子域名下
2. 内存泄漏排查：使用wasm-alloc跟踪WASM内存释放

避坑经验

• 浏览器并行限制：每个域名6个连接，但可以通过a.example.com、b.example.com绕开
• WASM内存泄漏：定期调用Module._free()手动释放
• 分块大小建议：初始块建议256KB，后续动态调整

动手实践

推荐使用Cesium官方测试数据集进行实验，尝试修改以下参数观察效果：

1. 分块大小（256KB vs 1MB）
2. LOD切换阈值（30m vs 100m）
3. 预加载半径（1km vs 3km）

完整示例代码已上传GitHub，欢迎Star讨论～