Unreal PCG插件浅析[1] UPCGData

netiis · 发表于 2024-7-15 18:49

前言：

在PCGData.h里面基本就是数据的父类，在代码里面我们可以看到UPCGData担任于UObject，那么来自于UObject的提供的一些功能和特性自然而然在UPCGData，比如反射生成、垃圾回收GC等。
UPCGData是作为一个模糊的基类存在的，感化是保留必要的模糊性来传递各种具体的数据类型、设置等等。
详细介绍：

数据枚举

每个UPCGData都有属于本身的数据类型枚举EPCGDataType（PCGCommon.h）。

UENUM(meta = (Bitflags))
enum class EPCGDataType : uint32
{
None = 0 UMETA(Hidden),
Point = 1 << 1,
Spline = 1 << 2,
LandscapeSpline = 1 << 3,
PolyLine = Spline | LandscapeSpline UMETA(Hidden),
Landscape = 1 << 4,
Texture = 1 << 5,
RenderTarget = 1 << 6,
BaseTexture = Texture | RenderTarget UMETA(Hidden),
Surface = Landscape | BaseTexture,
Volume = 1 << 7,
Primitive = 1 << 8,
/** Simple concrete data. */
Concrete = Point | PolyLine | Surface | Volume | Primitive,
/** Boolean operations like union, difference, intersection. */
Composite = 1 << 9 UMETA(Hidden),
/** Combinations of concrete data and/or boolean operations. */
Spatial = Composite | Concrete,
Param = 1 << 27,
Settings = 1 << 28 UMETA(Hidden),
Other = 1 << 29,
Any = (1 << 30) - 1
};

复制代码

这里的枚举实现方式是一种很巧妙的方式，有效的操作了uint32的每一位，在这个枚举里面我们可以看到，很多的类型，不仅有斗劲基础的类型（用二进制的某一位为1暗示），而且还有多个枚举组合起来的枚举（比如PolyLine 就是靠4|8 = 12这种类似于巧妙的加法实现的）。
作为一个基类，那么我们的UPCGData就是EPCGDataType::None类型。
Crc

FPCGCrc(PCGCrc.h)在UPCGData一个重要的布局体，这个翻译较为拗口，Crc是循环冗余校验，我们在后文，统一用UE的FPCGCrc称号。
FPCGCrc是一个较为简单的布局体，它里面只记录了两个值，一个Value和一个bValid,用来记录一个Crc的同时，也记录这个Crc是否有效。
FPCGCrc可以结合两个Crc值，比如结合了第三方的Value值之后，本身也会变成这个新的值。
这个Crc值可以是另一个FPCGCrc，也可以是具体的uint32，两者的方式都有。
判断两个FPCGCrc是否相等，首先看两者是否拥有同样的bValid，同时拥有同样的Value。
UPCGData拥有FPCGCrc，必定要在后面阐扬不小的感化。
UPCGData有好几个函数用来生成或者维护FPCGCrc数据，比如获取，生成等。
UIDCounter和UID

UID是一个uint64的数据，用来暗示GUID。
UIDCounter定义如下，UIDCounter是一个原子数据类型（原子数据类型是避免反复的UIDCounter从而避免反复的UID），而且在构建UPCGData的加1，然后将UIDCounter的赋值给UID，但是在这里是如何保证每个生成的UPCGData都在前者的基础上加1，而不是在一个固定的基础上加1。因为很简单，这是个静态成员变量。

static inline std::atomic<uint64> UIDCounter{ 1 };

复制代码

如果从GetOrComputeCrc的名字上查看，似乎发现，这是获取当前Crc的法子，但是如果现有的Crc是无效的，那么，我们就要从头计算一个新的FPCGCrc，那么就到了ComputeCrc函数，首先生成FArchiveCrc32用来一会将UID序列化到当地。接下来AddToCrc函数，AddToCrc将数据增加到Crc,然后调用FArchiveCrc32完成序列化。

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